Eksiksiz ve optimal bir veri modeli, fazlalığı ortadan kaldıran, depolama gereksinimlerini azaltan ve verimli geri almaya izin veren modern, mantıksal bir veritabanının oluşturulmasına katkıda bulunur. Ayrıca, tüm sistemlere etkin operasyonlar için kritik olan ve mevzuata ve düzenleyici standartlara uygunluğu gösteren "tek bir gerçek kaynağı" sağlar. Veri modelleme, dijital bir organizasyonun iki kritik faaliyetinde önemli bir adımdır. Veri modelleri, bilgi sistemlerini (ve güvendikleri veritabanlarını) işbirliği içinde oluşturmak için bir şirketin tüm segmentlerini (BT, iş analistleri, yönetim ve diğerleri) bir araya getirmede kritik öneme sahiptir. Bu sistemler, doğru tanımlanmış ve biçimlendirilmiş verileri gerektirir ve modeller, amaçlanan iş faaliyetlerini desteklemek için hangi verilere ihtiyaç duyulduğuna ve bunların nasıl düzenlenmesi gerektiğine ışık tutar.
Veri örneği
Veri modelleri, bir kuruluşun veri öğelerinin ve bunlar arasındaki ilişkilerin grafiksel temsilleridir. Modeller, kritik iş faaliyetleri bağlamında verilerin tanımlanmasına ve yapılandırılmasına yardımcı olarak etkili bilgi sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur. İş ve teknik personelin bir şirket içinde verilerin nasıl tutulduğu, erişildiği, paylaşıldığı, güncellendiği ve kullanıldığı konusunda işbirliği yapmasına olanak tanırlar. Veri modelleri, hakkında veri toplamak istediğimiz nesneler veya kavramlar olan varlıklardan oluşur ve bunlar bir veritabanındaki tablolar haline gelir. Bir veri modelindeki potansiyel varlıklar, ürünleri, satıcıları ve müşterileri içerir.
Herhangi bir yazılım projesini planlamadan ve oluşturmadan önce, bitmiş ürünün nasıl görüneceğine ve nasıl davranacağına dair ayrıntılı bir vizyon mevcut olmalıdır. Gerekli işlevselliği yöneten iş kurallarının toplanması, bu vizyonun önemli bir bileşenidir. Veri açıklaması, veri akışlarından (veya veri modelinden) ve bunları destekleyecek veritabanı tasarımından oluşur. Veri modelleme, konsepti korur ve yazılım geliştiriciler için bir yol haritası görevi görür. Veritabanı ve veri akışları tam olarak kurulup belgelendikten ve sistemler bu spesifikasyonlara uygun olarak oluşturulduktan sonra, sistemler verileri geçerli kılmak için gerekli işlevselliği sağlamalıdır.
Veri Modeli Araçları
Veri modelleme araçları, firmaların verilerini nasıl birleştireceklerini ve düzenleyeceklerini ve bunun daha büyük iş çabalarıyla nasıl bağlantılı olduğunu anlamalarına yardımcı olur. Doğru olanı bulmak, prosedürleri ve dokümantasyonu geliştirmek için kritik öneme sahiptir. yazılım geliştirme, analitik ve iş zekası. Ancak, hangi veri modelleme araçlarının kullanılacağına karar vermek zor olabilir.
1 numara. Draw.io
Draw.io'yu kalem ve kağıt veya beyaz tahta ile daha resmileştirilmiş bir şey arasındaki bağlantı olarak düşünün. Kullanıcıların varlık şekillerini (veri modellerinde görülen elipsler ve paralelkenarlar gibi) bir tuval üzerine sürükleyip bırakmasına ve bağlayıcı çizgiler kullanarak birbirine bağlamasına olanak tanıyan ücretsiz, basit, tarayıcı tabanlı bir akış şeması oluşturucusudur. Güçlü bir yazılıma erişiminiz olmasa bile, herhangi bir şeyi indirmenin hızlı bir yöntemidir. Çok fazla yapılandırılmamış veri olduğunda bu koşullarda bir anlam ifade edemezdi.
Temel özellikler:
1. SQL eklentisi mevcuttur.
2. Finansal modeller için ideal
3. Varlık şekillerini sürükleyip bırakma yeteneği
2 numara. Lucidchart
Lucidchart, Draw.io ile karşılaştırılabilir bir diyagram oluşturucudur, ancak daha gelişmiş akışlar ve daha iyi veri güvenliği sunar. Draw.io'nun aksine, Lucidchart'ın sınırsız planları bedava gelmiyor. Lucidchart, SQL'e bağlı olduğundan, kullanıcılar tuvallerini gerçek veritabanı yönetim sistemlerine aktarabilirler. Lucidchart, Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana ve Slack ile entegre olduğu için ortak çalışmayı destekler. Ayrıca yerleşik sohbet, birlikte yazma ve yorum yapma özellikleriyle işbirliğini kolaylaştırır.
#3. MYSQL Tezgahı
MySQL veritabanları için bu ücretsiz, açık kaynaklı, platformlar arası veri modelleme GUI katmanı, basitliği ve kullanım kolaylığı ile bilinir. Veritabanı mimarı, geliştiricisi ve veritabanı yöneticisi aracı Windows, Linux ve Mac OS X için kullanılabilir. MySQL Workbench, veri modelleme, SQL oluşturma ve sunucu yapılandırması, kullanıcı yönetimi, yedekleme ve çok daha fazlası için kapsamlı yönetim araçları içerir.
#4. Db Şeması
DbSchema, hem ücretsiz hem de ücretli alternatifler sunan, geniş bir veri tabanı yelpazesiyle uyumlu bir veritabanı tasarım aracıdır. Bu aynı zamanda görsel sorgular oluşturma, şema senkronizasyonu ve şema dağıtımı gibi veritabanı işlemlerini otomatikleştirme gibi veri modelleme tekniklerini de destekler. DbSchema, veri modelleyicileri tarafından farklı düzenlerdeki tabloları düzenlemek, HTML veya PDF biçiminde raporlar oluşturmak ve hataları keşfetmek için farklı veritabanlarını veya komut dosyalarını karşılaştırmak için de kullanılabilir.
# 5. Pg Modelleyici
PgModeler, Windows, Linux ve macOS üzerinde çalışan açık kaynaklı bir PostgreSQL veritabanı modelleme aracıdır. Bu araç, kaynak kodunu kendileri derlemek isteyen veri modelleyiciler için ücretsiz olsa da, önceden derlenmiş ikili paketlerle bir sürüm satın almak isteyen kişilerin çeşitli olasılıkları vardır. Bu uygulama, temel sütun düzeninden kullanıcı tanımlı dillere kadar çeşitli özellikler arayan kullanıcılar için uygundur. PgModeler, kullanıcıların önceki veritabanı sürümlerini geri yüklemesine, mevcut veritabanlarına dayalı modeller ve betikler geliştirmesine ve veritabanında mevcut ilişkileri bularak otomatik olarak sütunlar ve kısıtlamalar oluşturmasına olanak tanır.
Kavramsal Veri Modeli
Etki alanı modeli olarak da bilinen kavramsal veri modeli, üst düzey, değişmeyen iş yapılarınızı ve kavramlarınızı araştırır ve detaylandırır. En yaygın olarak, üst düzey kavramlar ve ön ihtiyaçlar üzerinde çalışıldığında yeni bir projenin başlangıcında kullanılırlar. Sıklıkla aşağıdaki aşamanın öncülü veya alternatifi olarak geliştirilirler: mantıksal veri modelleri. En soyut düzeydeki veya özet düzeyindeki veri modeli, kavramsal bir veri modelidir. Bu veri modeli, platforma özgü bilgilerin yanı sıra arayüz tanımları ve prosedürleri gibi ek uygulama bilgilerini hariç tutar. Basitliği nedeniyle kavramsal bir veri modeli değerlidir. Stratejik veri projelerinde ve fikir sunmak için sıklıkla kullanılır.
Bir iş hedef kitlesi için kavramsal bir veri modeli tasarlanmıştır ve iş konularının kapsamlı kapsamını sağlar. Asla bir çözüm modeli değildir ve teknoloji ve uygulamadan bağımsızdır. Başka bir deyişle, kavramsal veri modeli, veri açısından bir iş modelidir. Kavramsal veri modeli, iş dünyasında doğrulama ve düzeltme için kullanılır. Nitelikler genellikle kavramsal veri modellerine dahil edilmez çünkü bunlar daha üst düzey modellerdir. Varlıklar arasında ilişkilerin kurulmasına yardımcı olurlar, ancak sıfır yeteneği ve kardinalite niteliklerinden yoksun olabilirler. Kavramsal veri modelleri, genellikle herhangi bir veri depolama teknolojisinden veya veritabanı yönetim sisteminden (DBMS) bağımsız olacak şekilde oluşturulur.
Kavramsal bir veri modelinin amacı, farklı iş birimlerinin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini açıklayarak şirketin veriye dayalı bir görünümünü vermektir. Bu genellikle varlık ilişkisi şemaları (ERD) ve/veya nesne rol modelleri (ORM) kullanılarak gerçekleştirilir. Kavramsal veri modelleri, mantıksal ve fiziksel veri modellerinden farklı olarak teknoloji ve uygulamadan bağımsızdır. Bu, mevcut sistem ve prosedürlerin gerçekliğinden ve bağlamından kopuk oldukları anlamına gelir.
Veri Modeli Örneği
Verileri bir veritabanında saklamadan önce, bunun için bir veri modeli oluşturmalıyız. Bir veri modeli, veri nesnelerinin ve bunların etkileşimlerinin grafiksel bir temsilidir. Kavramsal bir model oluşturmaya yardımcı olması bakımından bir mimarın planına benzer. Bu gönderide, bazı gerçek dünya veri modelleme örneklerine bakacağız.
1 numara. ER (Varlık-İlişki) Modeli
Bu paradigma, gerçek dünyadaki varlıklar ve onların ilişkileri kavramı üzerine inşa edilmiştir. Bir varlık seti, bir ilişki seti, genel nitelikler koleksiyonu ve kısıtlamalar üretir. Bir varlık, bu bağlamda gerçek dünyadaki bir şeydir; örneğin, bir çalışan, bir çalışan veri tabanındaki bir varlıktır. Öznitelik, değeri olan bir özelliktir ve varlık, paylaşım özniteliklerini aynı değere ayarlar. Son olarak varlık ilişkisi vardır.
2 numara. Hiyerarşik Model
Bu veri modeli, verileri diğer verilerin eklendiği tek köklü bir ağaç olarak düzenler. Hiyerarşi tabandan başlar ve bir ağaç gibi büyür. İki farklı veri türü arasında tek bir bire çok ilişki ile bu model, çok sayıda gerçek zamanlı ilişkiyi başarıyla tanımlar.
#3. Nesne-İlişkisel Model
Bu model, nesne yönelimli bir veritabanı ile ilişkisel bir veritabanının melezidir. Sonuç olarak, nesne yönelimli paradigmanın kapsamlı işlevselliğini ilişkisel veri modelinin basitliği ile birleştirir. Veri modelleme, firmaların daha fazla veri odaklı olmalarına yardımcı olur. Bu, veri temizleme ve modelleme ile başlar.
#4. Nesne Yönelimli Veri Modeli
Nesne yönelimli veri modelleri, karmaşık gerçek dünya veri noktalarını daha anlaşılır hale getirmek için öğelerin sınıf hiyerarşileri halinde gruplandırıldığı kavramsal veri modellemenin bir çeşididir. Kavramsal modelleme gibi, özellikle veri ağırlıklı multimedya teknolojileri için sistem geliştirmenin ilk aşamalarında yaygın olarak kullanılırlar.
Mantıksal Veri Modeli
Mantıksal şemalar olarak da bilinen mantıksal veri modelleri, kavramsal modellerde ana hatları çizilen temel yapının bir uzantısıdır, ancak daha çok ilişkisel faktörleri hesaba katarlar. Genel nitelikler veya veri özellikleri hakkında bazı temel ek açıklamalara sahiptir, ancak gerçek veri birimlerine derinlemesine odaklanmadan yoksundur. Bu model, fiziksel altyapıdan tamamen bağımsız olması ve sistemdeki verilerin kullanılması için bir plan görevi görmesi nedeniyle veri ambarı tasarımlarında çok değerlidir. Sistemin önemliliğine fazla dalmadan veri noktaları ve sistemler arasındaki ilişkinin görsel olarak kavranmasını sağlar. Mantıksal veri modeli, kuruluşun günlük işleyişi için kritik olan tüm bilgi parçalarını birleştirir.
Mantıksal Veri Modeli Bileşenleri
Mantıksal bir veri modeli üç ana bileşenden oluşur:
Varlıklar: Her varlık, bir işletmeyle ilgili öğeler, kişiler veya düşünceler topluluğudur.
İlişkiler: Her ilişki, yukarıda listelenen iki varlık arasındaki bağlantıyı temsil eder.
Özellikler: Bir öğeyi daha fazla karakterize etmek için kullanılabilecek tanımlayıcı parçalar, özellikler veya diğer bilgilerdir.
Bu mantıksal veri modeli bileşenlerinin her birine bir ad ve yazılı bir tanım verilir. Yukarıda belirtilen iş ihtiyaçlarının nasıl ele alındığı, yürütüldüğü veya depolandığı konusunda endişeleri yok. Veri herhangi bir uygulamanın, programın veya sistemin en önemli parçası olduğundan, kaliteli veri işleme ve depolama sistemlerinin sağlam ve doğru bir veri yapısı üzerine kurgulanması gerekir. Sağlam bir veri yapısı, uygulama geliştiricilerin mümkün olan en iyi kullanıcı arayüzünü, işleme sistemini veya istatistiksel analiz ve raporlama kurulumunu oluşturmasına olanak tanır. Sisteminiz ne kadar sofistike veya teknik olursa olsun, gereksinimleri karşılamalı, düzenlemelere uymalı ve tasarlandığı iş veya kuruluşun amaçlarına hizmet etmelidir, aksi takdirde işe yaramaz.
Mantıksal Veri Modelinin Özellikleri
- Mantıksal bir veri modeli, her proje için veri gereksinimlerini açıklayabilir. Ancak, proje gerektiriyorsa diğer mantıksal veri modelleriyle zahmetsizce bağlantı kurmak için tasarlanmıştır.
- Mantıksal bir veri modelinin geliştirilmesi ve tasarımı, veritabanı yönetim sisteminden bağımsız olarak yapılabilir. Veritabanı yönetim sisteminin türünden etkilenmez.
- Veri özellikleri, veri türleri için belirli uzunluklar ve hassasiyetler içerir.
- Mantıksal veri modellemede hiçbir ana veya ikincil anahtar tanımlanmaz. Bu veri modelleme düzeyinde, ilişkiler oluşturulmadan önce oluşturulan bağlayıcı ayrıntılarının iki kez kontrol edilmesi ve ince ayar yapılması gerekir.
Veri Modeli ile Ne Demek İstiyorsunuz?
Veri modelleri, bir kuruluşun veri öğelerinin ve bunlar arasındaki ilişkilerin grafiksel temsilleridir. Modeller, kilit iş faaliyetleri bağlamında verilerin tanımlanmasına ve yapılandırılmasına yardımcı olarak etkili bilgi sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
5 Veri Modeli Nedir?
Beş veritabanı modeli şunlardır:
- Hiyerarşik Veri Modeli.
- İlişkisel Veri Modeli.
- Varlık-ilişki (ER) Veri Modeli.
- Nesne Yönelimli Veri Modeli.
- Boyutlu Veri Modeli.
Bir Veri Modelinin 3 Ana Bileşeni Nelerdir?
Edgar Codd (1980), bir veri modelinin en ayrıntılı tanımını sağlar: Bir veri modeli üç bölümden oluşur: 1) veri yapıları, 2) veri yapısı işlemleri ve 3) işlemler ve yapılar için bütünlük kısıtlamaları
Örnekli Veri Modeli Nedir?
"Veri modeli" terimi, iki farklı ancak ilişkili fikir için geçerli olabilir. Aynı zamanda, bir üretim şirketindeki müşteriler, ürünler ve siparişler gibi belirli bir uygulama alanında bulunan nesnelerin ve bağlantıların soyut bir resmileştirilmesine de atıfta bulunabilir.
Bir Veri Modeli Nasıl Yazılır?
Veri Modelleme Sürecindeki Adımlar
- Kullanım durumlarını ve mantıksal veri modelini belirleyin.
- Bir ilk maliyet tahmini yapın.
- Veri erişim modellerinizi tanıyın.
- Teknik özellikleri belirleyin.
- Bir DynamoDB veri modeli oluşturun.
- Veri sorgularınızı yapın.
- Veri modelini doğrulayın.
- Maliyet tahminini inceleyin.
Veri Modellemenin Beş Adımı Nedir?
- İş İhtiyaçlarını Toplama
- Varlık Kimliği
- Kavramsal Veri Modeli Oluşturma
- Nitelikleri tamamlayın ve mantıksal veri modelini tasarlayın.
- Veritabanında Fiziksel Tablolar Oluşturun
Veri Modelleme Nasıl Yapılır?
Veri modelleme, veri nesnelerinin ve bunların karşılıklı ilişkilerinin kavramsal bir temsilini geliştirme sürecidir. Veri modelleme genellikle gereksinim toplama, kavramsal tasarım, mantıksal tasarım, fiziksel tasarım ve uygulama dahil olmak üzere çok sayıda süreçten oluşur.
Sonuç
Veri modelleme, verileri farklı kavramsallaştırma, ayrıntı ve karmaşıklık düzeyleriyle grafikler ve diyagramlarda görsel olarak görüntüleme yöntemidir. Veri modellemenin birçok şekli ve yolu vardır, ancak asıl avantajı, veritabanına bağlı bir sistemin tasarımına yardımcı olması ve geliştirilmesine öncülük etmesidir. Ücretsiz, açık kaynaklı araçlardan kurumsal kullanıma hazır çözümlere ve platformlara kadar veri modelleme sürecinin çoğunu otomatikleştirip basitleştirerek daha küçük ekipler ve sınırlı bir bütçeyle acil projeler için daha erişilebilir hale getirebilirsiniz.
İlgili Makaleler
- Analitik Beceriler Nelerdir? Örnekler ve İpuçları
- İŞ SÜRECİ MODELLEME NEDİR: En İyi Teknikler, Yazılımlar, Örnekler ve Kurskendi
- VERİ MODELLEME: Tanım, Türler ve Teknikler
Referanslar
