Полная и оптимальная модель данных способствует созданию оптимизированной логической базы данных, которая устраняет избыточность, снижает требования к хранилищу и обеспечивает эффективное извлечение. Он также обеспечивает все системы «единым источником достоверной информации», что имеет решающее значение для эффективной работы и демонстрации соответствия законодательству и нормативным стандартам. Моделирование данных — важный шаг в двух важнейших видах деятельности цифровой организации. Модели данных имеют решающее значение для объединения всех сегментов компании — ИТ, бизнес-аналитиков, менеджмента и других — для совместного создания информационных систем (и баз данных, на которые они опираются). Этим системам необходимы правильно определенные и отформатированные данные, а модели проливают свет на то, какие данные необходимы и как они должны быть организованы для поддержки предполагаемой деловой активности.
Модель данных
Модели данных — это графическое представление элементов данных организации и взаимосвязей между ними. Модели помогают в разработке эффективных информационных систем, помогая в определении и структурировании данных в контексте критически важных бизнес-операций. Они позволяют деловому и техническому персоналу совместно решать вопросы хранения, доступа, совместного использования, обновления и использования данных внутри компании. Модели данных состоят из сущностей, которые являются объектами или понятиями, о которых мы хотим собрать данные, и они становятся таблицами в базе данных. Потенциальные объекты в модели данных включают продукты, поставщиков и клиентов.
Детальное видение того, как будет выглядеть готовый продукт и как он будет действовать, должно присутствовать перед планированием и созданием любого программного проекта. Набор бизнес-правил, управляющих требуемой функциональностью, является важным компонентом этого видения. Описание данных состоит из потоков данных (или модели данных) и структуры базы данных, которая будет их поддерживать. Моделирование данных сохраняет концепцию и служит дорожной картой для разработчиков программного обеспечения. После того, как база данных и потоки данных будут полностью созданы и задокументированы, а системы построены в соответствии с этими спецификациями, системы должны обеспечивать функциональность, необходимую для поддержания достоверности данных.
Инструменты модели данных
Инструменты моделирования данных помогают компаниям понять, как объединять и упорядочивать свои данные, а также как это связано с более масштабными бизнес-усилиями. Поиск правильного варианта имеет решающее значение для улучшения процедур и документации программное обеспечение разработка, аналитика и бизнес-аналитика. Однако решить, какие инструменты моделирования данных использовать, может быть сложно.
№ 1. Draw.io
Считайте Draw.io связующим звеном между ручкой и бумагой или белой доской и чем-то более формализованным. Это бесплатный, простой, основанный на браузере инструмент для создания блок-схем, который позволяет пользователям перетаскивать фигуры объектов (например, эллипсы и параллелограммы, встречающиеся в моделях данных) на холст и соединять их с помощью соединительных линий. Это быстрый способ получить что-либо, даже если у вас нет доступа к мощному программному обеспечению. Это не может иметь смысла в этих обстоятельствах, когда есть много неструктурированных данных.
Ключевые характеристики:
1. Доступен плагин SQL.
2. Идеально подходит для финансовых моделей
3. Возможность перетаскивания фигур объектов
№2. Люсидчарт
Lucidchart — средство для создания диаграмм, сравнимое с Draw.io, но предлагающее более сложные потоки и лучшую защиту данных. В отличие от Draw.io, неограниченные планы Lucidchart не предоставляются бесплатно. Поскольку Lucidchart связан с SQL, пользователи могут передавать свои холсты в свою реальную систему управления базами данных. Благодаря интеграции с Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana и Slack Lucidchart способствует совместной работе. Он также облегчает совместную работу благодаря встроенным возможностям чата, совместного редактирования и комментирования.
№3. Верстак MYSQL
Этот бесплатный кроссплатформенный графический интерфейс для моделирования данных с открытым исходным кодом для баз данных MySQL известен своей простотой и легкостью использования. Инструмент архитектора, разработчика и администратора базы данных доступен для Windows, Linux и Mac OS X. MySQL Workbench включает в себя моделирование данных, создание SQL и обширные административные инструменты для настройки сервера, управления пользователями, резервного копирования и многого другого.
№ 4. ДбСхема
DbSchema — это инструмент проектирования баз данных, который предлагает как бесплатные, так и платные альтернативы и совместим с широким спектром баз данных. Это также поддерживает методы моделирования данных, такие как создание визуальных запросов, синхронизация схемы и автоматизация процессов базы данных, таких как развертывание схемы, среди прочего. DbSchema также может использоваться разработчиками моделей данных для размещения таблиц в различных макетах, создания отчетов в формате HTML или PDF и сравнения различных баз данных или сценариев для обнаружения ошибок.
№ 5. PgModeler
PgModeler — это инструмент моделирования баз данных PostgreSQL с открытым исходным кодом, который работает в Windows, Linux и macOS. Хотя этот инструмент является бесплатным для специалистов по моделированию данных, которые хотят самостоятельно собрать его исходный код, у тех, кто хочет приобрести версию с предварительно скомпилированными двоичными пакетами, есть несколько возможностей. Это приложение подходит для пользователей, которым требуются различные функции, начиная от простого расположения столбцов и заканчивая языками, определяемыми пользователем. PgModeler позволяет пользователям восстанавливать предыдущие версии базы данных, разрабатывать модели и сценарии на основе существующих баз данных и автоматически генерировать столбцы и ограничения, находя доступные связи в базе данных.
Концептуальная модель данных
Концептуальная модель данных, также известная как модель предметной области, исследует и детализирует ваши неизменные бизнес-структуры и концепции высокого уровня. Они чаще всего используются в начале нового проекта, когда прорабатываются концепции высокого уровня и предварительные потребности. Они часто разрабатываются как предшественники или альтернативы следующему этапу: логические модели данных. Самая абстрактная модель данных или модель данных сводного уровня — это концептуальная модель данных. Эта модель данных исключает информацию о платформе, а также дополнительную информацию о реализации, такую как определения интерфейсов и процедуры. Ценность концептуальной модели данных заключается в ее простоте. Он часто используется в проектах стратегических данных и для представления идей.
Концептуальная модель данных предназначена для бизнес-аудитории и обеспечивает широкий охват бизнес-тем. Это никогда не модель решения, она не зависит от технологий и приложений. Другими словами, концептуальная модель данных — это бизнес-модель с точки зрения данных. Концептуальная модель данных используется в бизнесе для подтверждения и исправления. Атрибуты обычно не вводятся в концептуальные модели данных, поскольку они являются моделями более высокого уровня. Они помогают в установлении отношений между сущностями, однако им может не хватать свойств нулевой способности и кардинальности. Концептуальные модели данных часто строятся так, чтобы быть независимыми от какой-либо технологии хранения данных или системы управления базами данных (СУБД).
Цель концептуальной модели данных — дать представление о компании на основе данных, описывая, как различные бизнес-подразделения взаимодействуют друг с другом. Это часто достигается за счет использования диаграмм отношений сущностей (ERD) и/или моделей объектных ролей (ORM). Концептуальные модели данных, в отличие от логических и физических моделей данных, не зависят от технологии и приложения. Это означает, что они оторваны от реальности и контекста существующих систем и процедур.
Пример модели данных
Прежде чем сохранять данные в базе данных, мы должны создать для нее модель данных. Модель данных — это графическое представление объектов данных и их взаимодействий. Он похож на план архитектора в том смысле, что помогает построить концептуальную модель. В этом посте мы рассмотрим несколько реальных примеров моделирования данных.
№1. Модель ER (сущность-связь)
Эта парадигма построена на концепции сущностей реального мира и их отношений. Он генерирует набор сущностей, набор отношений, набор общих атрибутов и ограничений. Сущность в этом контексте является реальной вещью; например, сотрудник — это сущность в базе данных сотрудников. Атрибут — это свойство, имеющее значение, и сущность устанавливает общие атрибуты с тем же значением. Наконец, существует связь сущностей.
№ 2. Иерархическая модель
Эта модель данных организует данные в виде дерева с одним корнем, к которому присоединены другие данные. Иерархия начинается с основания и растет подобно дереву. С одной связью «один ко многим» между двумя разными типами данных эта модель успешно описывает многочисленные отношения в реальном времени.
№3. Объектно-реляционная модель
Эта модель представляет собой гибрид объектно-ориентированной базы данных и реляционной базы данных. В результате он сочетает в себе обширную функциональность объектно-ориентированной парадигмы с простотой реляционной модели данных. Моделирование данных помогает фирмам стать более ориентированными на данные. Это начинается с очистки данных и моделирования.
№ 4. Объектно-ориентированная модель данных
Объектно-ориентированные модели данных — это вариант концептуального моделирования данных, в котором элементы группируются в иерархии классов, чтобы сделать сложные точки данных реального мира более понятными. Они, как и концептуальное моделирование, чаще всего используются на ранних стадиях разработки системы, особенно для мультимедийных технологий с большими объемами данных.
Логическая модель данных
Логические модели данных, также известные как логические схемы, являются расширением базовой структуры, описанной в концептуальных моделях, но они учитывают больше реляционных факторов. В нем есть некоторые основные аннотации к общим качествам или характеристикам данных, но ему не хватает глубокого внимания к фактическим единицам данных. Эта модель очень полезна при проектировании хранилищ данных, поскольку она полностью независима от физической инфраструктуры и может служить образцом для использования данных в системе. Это позволяет визуально понять взаимосвязь между точками данных и системами, не слишком погружаясь в материальность системы. Логическая модель данных объединяет все части информации, которые имеют решающее значение для повседневной работы организации.
Компоненты логической модели данных
Логическая модель данных состоит из трех основных компонентов:
Сущности: Каждая сущность представляет собой набор элементов, людей или мыслей, имеющих отношение к бизнесу.
Отношения: Каждая связь представляет собой связь между двумя из перечисленных выше сущностей.
Атрибуты: Это описательные части, характеристики или любая другая информация, которая может быть использована для дальнейшей характеристики предмета.
Каждому из этих компонентов логической модели данных дается имя и письменное определение. Их не волнует, как обрабатываются, выполняются или хранятся вышеупомянутые бизнес-потребности. Поскольку данные являются наиболее важной частью любого приложения, программы или системы, системы качественной обработки и хранения данных должны быть построены на надежной и правильной структуре данных. Надежная структура данных позволяет разработчикам приложений создавать наилучший пользовательский интерфейс, систему обработки или настройку статистического анализа и отчетности. Какой бы сложной или технической ни была ваша система, она должна соответствовать требованиям, соответствовать правилам и служить целям бизнеса или предприятия, для которых она была разработана, иначе она будет бесполезна.
Особенности логической модели данных
- Логическая модель данных может объяснить требования к данным для каждого проекта. Однако он предназначен для простого подключения к другим логическим моделям данных, если этого требует проект.
- Разработка и проектирование логической модели данных могут выполняться независимо от системы управления базами данных. На него не влияет тип системы управления базами данных.
- Характеристики данных содержат определенные длины и точности для типов данных.
- При логическом моделировании данных не определяются ни главные, ни вторичные ключи. На этом уровне моделирования данных необходимо перепроверить и точно настроить детали соединителя, которые были установлены до построения отношений.
Что вы подразумеваете под моделью данных?
Модели данных — это графическое представление элементов данных организации и взаимосвязей между ними. Модели помогают в разработке эффективных информационных систем, помогая в определении и структурировании данных в контексте ключевых видов деятельности.
Что такое 5 моделей данных?
Пять моделей баз данных
- Иерархическая модель данных.
- Реляционная модель данных.
- Модель данных "сущность-связь" (ER).
- Объектно-ориентированная модель данных.
- Размерная модель данных.
Каковы 3 основных компонента модели данных?
Эдгар Кодд (1980) дает наиболее подробное определение модели данных: Модель данных состоит из трех частей: 1) структуры данных, 2) операции структуры данных и 3) ограничения целостности для операций и структур.
Что такое модель данных с примером?
Термин «модель данных» может применяться к двум различным, но связанным идеям. Он также может относиться к абстрактной формализации объектов и связей, обнаруженных в определенной области приложений, таких как клиенты, продукты и заказы в производственной компании.
Как написать модель данных?
Этапы процесса моделирования данных
- Определите варианты использования и логическую модель данных.
- Сделайте первоначальную смету расходов.
- Распознавайте свои шаблоны доступа к данным.
- Определить технические характеристики.
- Создайте модель данных DynamoDB.
- Сделайте ваши запросы данных.
- Проверьте модель данных.
- Изучите смету расходов.
Каковы пять шагов моделирования данных?
- Сбор потребностей бизнеса
- Идентификация сущности
- Создайте концептуальную модель данных
- Заполните атрибуты и спроектируйте логическую модель данных.
- Создание физических таблиц в базе данных
Как выполняется моделирование данных?
Моделирование данных — это процесс разработки концептуального представления объектов данных и их взаимосвязей. Моделирование данных часто состоит из множества процессов, включая сбор требований, концептуальное проектирование, логическое проектирование, физическое проектирование и реализацию.
Заключение
Моделирование данных — это метод визуального отображения данных в виде графиков и диаграмм с различными уровнями концептуализации, детализации и сложности. Моделирование данных существует во многих формах и способами, но его главное преимущество заключается в том, что оно может помочь в проектировании и вести разработку системы, зависящей от базы данных. Вы можете автоматизировать и упростить большую часть процесса моделирования данных, от бесплатных инструментов с открытым исходным кодом до решений и платформ, готовых к использованию на предприятии, что сделает его более доступным для небольших групп и срочных проектов с ограниченным бюджетом.
Статьи по теме
- Что такое аналитические способности? Примеры и советы
- ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ: лучшие методы, программное обеспечение, примеры и курсСЭС
- МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ: определение, типы и методы
Рекомендации
