Firmanızın Büyük Veri ile herhangi bir bağlantısı varsa, veri modelleme kavramına zaten aşina olabilirsiniz. Yeni veritabanları oluşturmak veya bütün bir BT stratejisi geliştirmek, veri modelleme araçlarının kullanımından faydalanabilir. Ayrıca veri modelleme araçları, veri yapılarının inşasını, verilerin organizasyonunu ve aralarında gördüğümüz ilişkileri iş faaliyetlerini desteklemek için görsel olarak temsil etmemizi sağlar. Bu yazıda, en iyi veri modelleme araçlarını, Microsoft için veri modelleme araçlarını ve ücretsiz SQL sunucusunu tartışacağız.
İlk olarak, genel olarak veri modellemeye genel bir bakış atacağız ve ardından belirli veri modelleme araçlarına dalacağız.
Veri Modelleme Nedir?
Veri modelleme, çeşitli veri noktaları ve organizasyonel yapılar arasındaki bağlantıları iletmek için tüm bir bilgi sisteminin veya belirli bileşenlerinin görsel bir temsilini geliştirme eylemidir. Amaç, sistem içinde kullanılan ve depolanan çeşitli veri biçimlerini, farklı veri kategorileri arasındaki bağlantıları, verilerin sınıflandırılması ve organize edilmesinin çeşitli yollarını, bunların biçimlerini ve özelliklerini açıklamaktır.
Veri modellemede öncelikle bir işletmenin gereksinimleri gelir. İşletmedeki paydaşlar, yeni bir sistemin geliştirilmesinde veya mevcut bir sistemin iyileştirilmesinde kullanılacak kuralları ve gereksinimleri belirlemek için önceden girdi sağlar.
Birkaç farklı veri modeli türü mevcuttur. İlk adım, iş gereksinimleriyle ilgili bilgi için paydaşları ve son kullanıcıları araştırmaktır. Somut veritabanı tasarımı daha sonra bu iş ilkelerinin veri yapılarına dönüştürülmesiyle formüle edilir. Veri modelleri, karmaşık bir konuyu açıklayan resmi grafikler oldukları için planlar veya yol haritaları gibidir.
Veri modelleme, önceden tanımlanmış standartlardan ve titiz yöntemlerden yararlanır. Bu, bir kuruluşun her düzeyinde veri kaynaklarının oluşturulmasına ve yönetilmesine yönelik standartlaştırılmış, tutarlı ve öngörülebilir bir yaklaşım sağlar.
Mükemmel bir dünyada veri modelleri, şirket değiştikçe büyüyen ve değişen yaşayan belgeler olacaktır. İş süreci desteği ve BT mimarisi ve strateji geliştirme alanlarında çok önemlidirler. Satıcılar, iş ortakları ve sektör meslektaşları, paylaşılan veri modellerine erişimden yararlanabilir.
5 Temel Veri Modelleme Tekniği Nedir?
Veri modelleme, veritabanının dahili veri yapısının görsel bir temsilidir. Veri modelleme, hem verilerin anlaşılmasına hem de verilerin tahminlerde kullanılmasına yardımcı olur.
Programda fiziksel nesneleri çeşitli şekillerde modelleyebilirsiniz. Pek çok farklı veri modeli türü vardır, ancak en yaygın olanları hiyerarşik, ilişkisel, UML, varlık-ilişki, nesne yönelimli ve boyutsaldır.
1 numara. Hiyerarşik Model
Bu modeldeki veriler, merkezinde tek bir düğüm bulunan bir ağaç şeklinde görünür. Bu modeldeki temel hiyerarşi, kökte başlar ve yeniden dallanan alt düğümlerle bir ağaç gibi dallanır. Bu paradigmadaki her çocuk düğümün yalnızca bir ebeveyni varken, bir ebeveynin birkaç çocuğu olabilir.
Bu veri modeli, bilgileri bir ağaç yapısında saklar, bu nedenle bilgiye erişildiğinde kökten başlayarak tüm ağacın gezilmesi gerekir. Hiyerarşik modelde veri türleri arasında birden çoğa eşleme vardır. Ayrıca veritabanı tüm bilgileri saklar ve kayıtlar arasında bağlantılar kurar.
2 numara. Boyutlu Veri Modeli
İş zekası (BI) ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) sistemleri, omurgası olarak boyutlu veri modellerine dayanır. Bu modeller çoğunlukla geçmiş işlem bilgilerini depolayan büyük veritabanlarında kullanılır, ancak her boyuttaki veriyle kullanılabilirler.
Olgu tabloları, boyut tabloları ve arama tabloları gibi birden çok yapıya boyutsal veri modellerinde sıklıkla atıfta bulunulur. Boyutsal modelleme, hem çevrimiçi işlem işleme (OLTP) sistemlerinin hem de kurumsal veri ambarlarının (EDW) belkemiğidir.
Boyutlu bir modelin birincil hedefi, şirket projeksiyonları, tüketim eğilimleri ve ilgili konularla ilgili endişelere hızlı yanıtların bulunmasını kolaylaştırmaktır. Boyutlu modelleme kullanılarak, iş zekası raporlaması daha az kaotik hale gelebilir. Ayrıca kullanıcılar, verileri ekipler ve bölümler arasında paylaşarak daha verimli bir şekilde işbirliği yapabilir ve kararlar alabilir.
#3. İlişkisel Model
Bu veri modelinde, veri tabloları bir dizi öğeyi ilişkiler halinde derlemeye yarar. Bu paradigma, bağlantıları ve bilgileri göstermek için bağlantılı tabloları kullanır. Ek olarak, tablonun hem satırları hem de sütunları vardır; ilki, kuruluşun kayıtlarını yansıtırken, ikincisi kuruluşun niteliklerini gösterir. Tablodaki her girişi benzersiz bir şekilde tanımlamak için bu veri mimarisi, çeşitli birincil anahtarlardan yararlanır. Bilgiye ulaşmak için SQL (Structured Query Language) kullanılır. İlişkisel veri modelinde, birincil anahtar sistemin omurgası olarak işlev görür. Bu aynı zamanda veri setinin yalnızca benzersiz girişler içermesi gerektiği anlamına gelir.
Veri tablosunda veri alımı sırasında sorunlara neden olabilecek herhangi bir tutarsızlık olmamalıdır. Veri tekrarı, yetersiz veri ve verileri bağlamak için kullanılan uygun olmayan bağlantılar da ilişkisel veri modeli için zorluk teşkil eder.
#4. Ağ Modeli
Ağ modeli, şeyleri ve bunlar arasındaki bağlantıları temsil etmek için uyarlanabilir bir yaklaşım benimseyen bir veritabanı modelidir. Şablonlar, kenarların ilişkileri ve düğümlerin öğeleri temsil ettiği bir grafik şeklini alan ağ veri modelinde çok önemli bir rol oynar. Hiyerarşik bir veri modeli ile bir ağ veri modeli arasındaki en temel fark, verilerin temsil edilme şeklidir; ilk durumda, veriler hiyerarşik bir yapıda sağlanırken, ikinci durumda veriler bir grafikte görüntülenir.
Ayrıca, bir ağ modelinin faydalarından biri, düğümler arasındaki temel bağlantıların bir temsilini içermesidir. Bire bir, çoktan çoğa vb. ilişkilerin tümü bu veri modelinde mümkündür. Hiyerarşik model gibi diğer veri modelleriyle karşılaştırıldığında, hiyerarşik veri modelleri veri erişimini daha kolay hale getirir.
Ana ve alt düğümler arasında, aralarındaki doğal etkileşim nedeniyle her zaman bir bağlantı vardır. Ayrıca, bilgi diğer düğüme bağlı değildir. Bu modelin yeni koşullara uyum sağlayamaması önemli bir sınırlamadır. Herhangi bir önemli ayarlama yapmak, emek yoğun ve zaman alıcı olabilecek, sistemin tamamen yeniden kurulmasını gerektirecektir. Ek olarak, bu mimaride verileri yönetmek zordur, çünkü her kayıt bir bağlantı ağı aracılığıyla diğerleriyle bağlantılıdır.
# 5. Varlık-ilişki (ER) Veri Modeli
Varlık-ilişki (ER) modelini kullanarak verilerinizi düzgün bir şekilde ifade edebilirsiniz. ER modeli bilgileri şu şekilde sınıflandırır:
- Varlıklar. Mevcut hedefleriniz, prosedürleriniz veya teorik çerçeveniz. Müşteriler, mallar ve gelir, varlıkların örnekleridir.
- ilişkiler Şeyler arasındaki ilişkiler. Bu bağlantılar iki kişi arasında veya çok sayıda kişi arasında olabilir.
- Öznitellikler. Bir şeyi veya başka bir şeyi karakterize eden bilgi. Örnek olarak, bir ürünün adı bir niteliktir.
Güvenilir bir ER modeli oluşturmadan önce işletmenizin iç işleyişini ve son kullanıcılarınızın bilgi ihtiyaçlarını sağlam bir şekilde kavramanız gerekir.
Ek olarak, Varlık İlişkisi (ER) diyagramı, verileriniz ile veritabanının işleyebilmesi gereken işlemler arasındaki bağlantıları gösterir. Ayrıca, bu birkaç veri setinin birbirine bağlı doğasını da gösterir. Veri modeli diyagramı, ayrıntılı bilgilerin etkili ve verimli iletişimini kolaylaştıran, temel alınan veri modeli yapısının görsel bir tasviridir.
Veri Modeli Türleri
Bir veri tabanı veya bilgi sistemi tasarlamanın başka bir şey tasarlamaktan hiçbir farkı yoktur; yüksek bir soyutlama düzeyinde başlar ve süreç ilerledikçe giderek daha ayrıntılı hale gelir. Genellikle her biri kendi soyutlama düzeyine sahip üç tür veri modeli vardır. Süreç kavramsal bir modelle başlayacak, ardından mantıksal bir modele geçecek ve sonunda fiziksel bir modelle sona erecektir. Aşağıda, her tür veri modeli hakkında daha fazla ayrıntıya giriyoruz:
1 numara. Fiziksel Veri Modelleri
Verileri depolayacak veritabanının formatını tanımlarlar. Bu onları mümkün olan en az eterik kavram yapar. Varlıklar ile birincil anahtarlar ve bu ilişkileri sabit tutmak için kullanılacak yabancı anahtarlar arasındaki ilişkileri gösteren ilişkisel tablolarla tamamlanmış, ilişkisel bir veritabanı olarak uygulanabilecek eksiksiz bir plan sağlarlar. Performansı optimize etmek için fiziksel veri modelleri, DBMS'ye özgü özellikleri içerebilir.
2 numara. Kavramsal Veri Modelleri
Sistemin içeriğine, yapısına ve geçerli iş kurallarına genel bir bakış sağlarlar; etki alanı modelleri olarak da bilinirler. Kavramsal bir model oluşturmak, bir projenin kapsamını tanımlamada yaygın bir adımdır. Varlık sınıfları (şirketin veri modelinde temsil etmesi için kritik olan öğe türlerini belirleme), bunların öznitelikleri ve sınırlamaları, aralarındaki ilişkiler ve geçerli güvenlik ve veri bütünlüğü gereksinimlerinin tümü bu tür belirtimlere örnektir. Çoğu durumda, gösterim basittir.
3 numara. Mantıksal Veri Modeli
Tablolar, sütunlar ve bunların ilişkileri (yabancı anahtarlar yoluyla), aralarındaki bağlantılar gibi bu modelde haritalanmıştır. Tanımlanan varlıklar ve bunların ilgili özellikleri ayrıntılı olarak açıklanır. Belirli veritabanlarına veya dosya formatlarına bağlı olan fiziksel veri modellerinin aksine, mantıksal veri modelleri her yerde kullanılabilir. XML ve JSON dosyalarının yanı sıra ilişkisel, sütunlu, çok boyutlu ve NoSQL veritabanlarının tümü uygulanabilir uygulamalardır.
Veri Modelleme Süreci
Veri modelleme, kişinin kendi veri yönetimi uygulamalarını sorgulamasının önemini vurgulayan akademik bir disiplindir. Bununla birlikte, farklı veri modelleme yaklaşımları, kullanılan veri sembolleri, modellerin yapısı ve iş gereksinimlerinin iletişimi açısından değişen geleneklere uyar. Tüm yöntemler, zaman içinde belirli bir sırada tamamlanacak yapılandırılmış iş akışları veya adım grupları sağlar. Bu süreçler genellikle aşağıdaki formu alır:
1 numara. Bir Varlık Tanımlayın
Bir veri setinde hangi varlıkların, süreçlerin ve fikirlerin modellendiğini bulmak, veri modelleme sürecindeki ilk adımdır. Tüm parçalar düzgün bir şekilde birbirine uymalı ve kendi başlarına anlamlı olmalıdır.
2 numara. Her Bir Varlığın Kritik Özelliklerini Belirleyin
Bir şeyi aynı türden diğerinden ayırt etmek için onun niteliklerine bakmamız gerekir. "Adres" varlığı, şehir, eyalet ve ulusun yanı sıra posta kodunun yanı sıra ara sokaklar da dahil olmak üzere tam sokak adresini içerebilir. Ayrıca, "Müşteri" varlığı, adı ve soyadını, telefon numarasını ve iş unvanını içerebilir.
#3. Varlıklar Arasındaki Bağlantıları Bulun
Veri modelinin ilk taslağı, şeyler ve nasıl çalıştıkları arasındaki bağlantıları tanımlar. Bahsi geçen senaryoda her müşteri “adreste ikamet etmektedir”. Modele "Sipariş" varlığı eklenirse, tüm sevkiyatlar ve ödemeler belirtilen yere yapılır. Birleşik Modelleme Dili (UML), bu karşılıklı bağımlılıkları belgelemek için yaygın olarak kullanılır.
#4. Özellikleri Varlıklarla Eşleme
Bu, modelin şirketin verileri kullanma şeklini doğru bir şekilde temsil etmesini sağlar. Verileri modellemek için birkaç yaygın biçimsel model vardır. Analiz kalıpları ve tasarım kalıpları, nesne yönelimli programcılar için ortak araçlardır, diğer kalıplar ise bir şirketin farklı bölümlerindeki paydaşlar tarafından kullanılabilir.
# 5. Yinelenen Performans Ön Koşullarını Azaltın
Anahtarlar, verileri çoğaltmadan modeller arasındaki bağlantıları ifade etmek için veri kümelerine atanan sayısal kimliklerdir. Normalleştirme, veri modellerini (ve temsil ettikleri veritabanlarını) düzenlemek için kullanılan bir tekniktir. Bir müşteri adları tablosunda yinelenen verileri önlemek için, her müşteriye bir anahtar atamak ve bunu adreslerine ve sipariş geçmişlerine bağlamak mümkündür. Normalleştirme genellikle veritabanının diskteki alan ihtiyacını azaltır, ancak sorgu performansını yavaşlatabilir.
#6. Veri Modeli Tamamlama ve Doğrulama
İş gereksinimlerinin sürekli gelişen doğasına ayak uydurmak için veri modelleme yinelemeli bir süreç olmalıdır.
Veri Modellemenin Faydaları Nelerdir?
Veri modelleme, uygulamanın üzerine inşa edileceği veritabanının yapısını tanımlamaya yardımcı olduğundan, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün çok önemli bir parçasıdır.
Ayrıca veri modelleme, veri öğeleri arasında potansiyel bağlantılar kurmanıza olanak tanır ve bu da modellenen veriler üzerinde gerçekleştirilebilecek sorgu türlerini belirler.
İş hedeflerinin teknolojik hedeflerle uyumlu hale getirilmesi, sırasıyla İş Mimarisi (bir kuruluşun veri modeli) tarafından desteklenen veri modelleme ile kolaylaştırılır. Veri modellerinden yararlanan İş Mimarisinin destekleyici bölümleri arasında Veri Yönetişimi, İş Zekası ve Uygulama Mimarileri bulunur.
İlk veri modeli olmadan, hedef kitlesi için uygun olmayan bir sistem oluşturma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Uygulamalarınızın iyi tasarlanmış bir veri modelinden elde edeceği birçok avantajdan bazıları şunlardır:
1 numara. Üstün Yazılım Uygulamaları
Veri modellemenin en bariz avantajı, daha istikrarlı ve daha az bakım gerektiren daha kaliteli yazılımla sonuçlanmasıdır.
Uygulama geliştirirken veri modelleme tekniklerini kullanmazsanız (ve bu büyük bir durumsa) ne olur:
- Kullanıcıdan işlenmemiş verileri değişkenlere kaydedersiniz.
- Kod, bu değişkenlerin değerlerini değiştirdikten sonra, daha fazla değişkenin doldurulmasına hizmet eder.
- Ve böylece, kendinizi bir köşeye sıkıştırana ve çıkamayana kadar.
Ayrıca şirketinizin büyük ya da küçük olması hiç fark etmez. Uygun planlama ve yapı olmadan, yazılım geliştirme kaçınılmaz olarak spagetti koduyla sonuçlanacaktır. Değişiklik yapmaya veya yeni özellikler eklemeye karar verdiğinizde kodunuz karışık bir karmaşa olacaktır.
2 numara. Uygulama Geliştirmeye Daha Az Para ve Zaman Harcanır
Yeni bir uygulama derlemesinin başlangıcındaki zayıf veri modelleme, geliştirme süresini ve maliyetlerini artırır. Bir veri modeli olmadan, ekibinizin veritabanı yapısını manuel olarak kodlaması ve kullanıcı ihtiyaçlarını toplamak için zaman harcaması gerekecektir.
Bir veri modeliniz varsa, yeni tablolar ve görünümler eklemek çocuk oyuncağıdır; bunu, onları oraya ekleyerek yapabilirsiniz. Uygulamanıza bir tablo eklemeniz veya mevcut bir tabloda değişiklik yapmanız gerektiğini fark ederseniz, bunu veri modelinizi değiştirerek kolayca yapabilirsiniz.
Bir veri modeli olmadan, ekibinizin hem veritabanını hem de kodu manuel olarak değiştirmesi gerekecektir. Tüm program boyunca değişiklik yapmanız gerekirse, bu uzun zaman alabilir ve çok paraya mal olabilir.
#3. Verilerdeki Sorunlar ve Hatalar Hızla Tespit Edilir
Veri sorunları ve yanlışlıklar bazen prosedür başlayana kadar ortaya çıkarılmaz. Örneğin, bir satın alma işlemi yapmaya çalışan biri "kötü veri" yazan bir hata mesajı görebilir. Bu durumda başından beri yanlış bilgi mevcuttu. İşlem bir laboratuvarda veya bir test sunucusunda test edilebilir, ancak kusurlar sistem üretime geçene kadar bulunmayacaktır.
Ancak verilerinizle ilgili bir sorunu ne kadar erken fark ederseniz, kullanıcılarınız üzerinde olumsuz bir etki yaratmadan önce sorunu o kadar çabuk çözebilirsiniz.
Veri Modelleme, müşterilerin bir şirketle nasıl etkileşimde bulunduklarına, hatta ziyaret ettikleri alanlara ve bunu yapma sıklıklarına kadar ayrıntılı bir resim sağladığı için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür bir anlayış, sorunlu alanların belirlenmesi ve bunların nasıl düzeltileceğine karar verilmesi için çok önemlidir. Düzenli Veri Modeli Denetimleri, veri modelinizin her zaman kullanıcı ve hedef merkezli kalmasını sağlayabilir.
#4. Uygulama Hızında İyileştirmeler
Veri modellemenin çeşitli kullanımları vardır ve bunlardan biri de giderleri kısmaktır. Bu çok önemli olsa da, veri modellemenin gerçek değeri, uygulamanızın hızına ve verimliliğine getirebileceği iyileştirmelerde yatmaktadır.
Stratejik doğası gereği, veri modelleme, bir uygulamanın verileri nasıl işlediği açısından verimliliği açısından çok önemlidir. Programcılar hangi verilerin, neden ve bellekte nereye kaydedileceğini bileceklerdir. Yani veri elde etmek için kolay ve hızlı bir şekilde fonksiyon geliştirmelerinin yolu açılıyor.
Bu, verileri basitçe tablolarda depolamanın kaotik yaklaşımından önemli ölçüde farklıdır. Yapılandırılmamış tablolardan istenen sonuçları elde etmek için, geliştiricilerin karmaşık SQL sorguları hazırlamak için zaman harcaması gerekir. Geliştiriciler, verileri tablolar halinde düzenleyerek, veritabanı motorunun istenen verileri daha fazla çaba harcamadan bulabileceğinden emin olabilirler.
Sonuç olarak? Uygulamalar, performans hızını kaybetmeden daha fazla veri işleyebilir.
# 5. Uzun Süreli Bakım Belgelerini İyileştirin
Veri modelleri, iş süreçlerinin ve bunların bağlantılarının daha kesin olarak tanımlanmasına yardımcı olur. Bir iş süreciyle ilgili bilgiler tek bir yerde olduğunda, zaman içinde alınması ve sürdürülmesi daha kolaydır.
İş gereksinimleri ve uygulama mimarisi, veri modelleme kullanılarak daha iyi belgelenebilir. Gereksinimler ve tasarım için merkezi bir havuz varsa, bilgi daha etkin bir şekilde paylaşılabilir. Ek olarak, yeni ihtiyaçlar, eklemeler veya düzeltmelerin gerektirdiği düzeltmeleri tespit etmek ve dahil etmek kolaydır.
Veri modelleme, yazılım geliştirmenin çok önemli bir bileşenidir; zaman ve beceri gerektirir, ancak getirisi buna değer.
Veri Modelleme Araçları Nedir?
Veri modelleme araçları, sıfırdan model oluşturma gibi zaman alan işi basitleştiren yazılımlardır. Veri modellerinin üst seviyelerini altta yatan bilgilere bağlarlar.
Veritabanı şemaları, çoğu veri modelleme aracı tarafından otomatik olarak oluşturulabilir ve mevcut veritabanları modellere tersine mühendislik uygulanabilir. Veri Modelleme, Diyagramlama ve Görselleştirme Araçları, günümüzde mevcut olan birçok Bilgisayar Destekli Yazılım Mühendisliği (CASE) çözümlerinden sadece birkaçıdır.
Ayrıca veri modelleme araçları, verimli veritabanı tasarımını kolaylaştırır ve insan hatasını azaltır. Bu araç ile Veri Tanımlama Dili (DDL) geliştirilebilir, yüksek performanslı bir veri tabanı oluşturulabilir ve paydaşlara detaylı raporlar sunulabilir.
Bir veritabanı etkili olduğunda süreçleri hızlandırır, hata oranlarını azaltır ve daha az bakım gerektirir.
Veri Modelleme Araçlarına Neden İhtiyaç Duyarız?
Çoğu şirket için verileri en değerli varlıklarıdır. Bu nedenle, bu varlığı tutmak için kullandığınız Veritabanı her zamankinden daha önemlidir.
Veri Analitiği ve Veri Bilimcilerinin, önemli stratejik iş kararlarını desteklemek için onu çeşitli şekillerde bölümlere ayırabilmeleri gerekir; bu nedenle, verilerin hem onu etkinleştiren uygulamaya hem de beklemedeki verilere fayda sağlayacak şekilde düzenlenmesi çok önemlidir.
Şimdi her iki potansiyel ihtiyacı da hesaba katmalısınız.
Veri modelleme, bir veritabanının yapısını tanımlama ve bilgilerin içinde nasıl saklanacağını belirleme sürecini ifade eder.
Böylece, bu diyagramları ve modelleri Veri Modelleme Araçları yardımıyla oluşturabilirsiniz. Bir sistemde kullanıldığında, bir veri modeli temsil ettiği temel iş fikirlerini güçlendirir ve destekler.
Bir veri modelinin varlık ve bağlantı tanımı, bir kuruluşun öğelerine ve eylemlerine ilişkin açıklamasını yansıtır.
Doğru Veri Modelleme Araçlarını Nasıl Seçerim?
Veri Modelleme Araçlarının çeşitliliği genişledikçe, ihtiyaçlarınıza en uygun olanı belirlemek daha zor olabilir. Bu nedenle, kullanım durumunuzu aşağıdaki kriterlere göre değerlendirmeniz önemlidir:
1 numara. Başvuru ve Gereksinimler
Bir Veri Modelleme Aracına karar verirken en önemli faktör budur. Farklı veri modelleme araçları, veri modellemenin çeşitli yönlerini vurgular. İş gereksinimlerinizi kağıda dökmek, iyi bir seçim yapmanın ilk adımıdır. Modelleme yeteneklerine sahip bir veritabanı, yalnızca basit görevler için bir Veri Modelleme Aracına ihtiyaç duyan bir proje için ideal olacaktır. Ancak aynı teknoloji, işletmelerin gereksinimlerini karşılaması gerektiğinde Veri Modelleme'nin amaçlarına hizmet etmeyecektir.
#2. Özellikler
Şirketin gereksinimlerini anladıktan sonra, Veri Modelleme Araçlarından seçeneklerinizi değerlendirmeye başlayabilirsiniz. Bu, çok kullanıcılı destek için Veri Modelleme Araçlarının test edilmesini ve UTM'yi destekleyip desteklemediklerini veya durum modellemeyi kullanıp kullanmadıklarını kontrol etmeyi içerir. Ayrıca, verileri kavramsal, mantıksal ve fiziksel düzeylerde modelleyip modelleyemeyeceğini kontrol edin. Karşılaştırma ve zıt yönler bir liste gerektirir.
#3. ölçeklenebilirlik
Bir projenin gereksinimleri geliştikçe değişir. Mümkünse büyümenize yardımcı olabilecek bir şey kullanın. Bir Veri Modelleme Aracına karar vermeden önce ihtiyaçlarınızı ve veri modelinizin kapsamını düşünün. Bir takım seçimi yaparken, acil ihtiyaçları düşünmek esastır.
#4. Entegrasyon
Standart bir format yerine tescilli bir formatta bir veri modeli oluşturan Veri Modelleme Araçlarına karşı dikkatli olun. Halihazırda bir veritabanınız veya teknolojik altyapınız ve süreçleriniz varsa, seçtiğiniz modelleme aracının sonuçlarını dahil etmeniz çok daha kolay olacaktır.
# 5. Kullanıcı Topluluğu
Orada her araç için bir kullanıcı forumu veya topluluğu var. Duyurun ve topluluğun aracınızı sevdiğinden ve kullandığından emin olun.
En İyi Veri Modelleme Araçlarına Genel Bakış
İşte göz önünde bulundurabileceğiniz en iyi veri modelleme araçlarından bazıları.
1 numara. Erwin Veri Modelleyici
Veri modelleme, görselleştirme ve devreye alma, Erwin Veri Modelleyici kullanılarak daha kolay hale getirilmiştir. Erwin Data Modeler, bir uygulamanın ömrü boyunca veri modellerini tutarlı ve anlaşılır tutmak için de kullanılabilir.
Geniş işlevsellik yelpazesi ve iş zekası, büyük veri, büyük ölçekli veri entegrasyonu, veri yönetimi ve proje yönetimi gibi alanlara yönelik desteği nedeniyle en iyi seçimdir.
Özellikler
- Çevik Yazılım Geliştirme. Bulutta veya şirket içinde, Erwin Data Modeler yararlı uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olabilir. NoSQL, büyük veri veya hibrit tasarım ile modellerinizi istediğiniz şekilde tanımlayın.
- Otomasyon. Şemaları ve modelleri hızla üretmek için Erwin Veri Modelleyici'yi kullanarak, geliştirme sürecinizi hızlandırabilir ve hataları azaltabilirsiniz.
- Basit gezinme ve kontroller. Erwin Data Modeler ve kullanıcı dostu arayüzü sayesinde karmaşık veri yapılarını ve iş süreçlerini kolayca görüntüleyebilirsiniz.
- Tam bir daire içinde tasarlama. Veritabanı kodu, Erwin Data Modeler ile yazılabilir ve tersine mühendislik uygulanarak veri yapılarının daha güvenilir ve üretken bir şekilde devreye alınmasına olanak tanır.
Ayrıca, Erwin Data Modeler'ın Standard, Workgroup, Navigator veya Safyr sürümleri arasından seçim yapabilirsiniz. Bu sürümlerin tümü, istek üzerine web siteleri aracılığıyla fiyat tekliflerine sahiptir.
#2. Db Şeması
DbSchema, veritabanı şemalarını geliştirmek, belgelemek ve dağıtmak için bir araçtır.
Kullanıcı dostu tasarımı nedeniyle DbSchema, favori veri modelleme araçlarımızdan biridir. Bu nedenle, DbSchema, kapsamlı SQL deneyimi olmayan kullanıcılar tarafından erişilebilir.
Özellikler
- Bağımsız veri modeli. Şemalar veri tabanından bağımsız olduğu için ekip üyeleri arasında kolayca paylaşılabilir.
- İlişkisel verileri yönetmek için görsel düzenleyici. DbSchema, çeşitli tabloları verilerle doldurmak için kullanılabilecek bir düzenleyici içerir. Tabloları yabancı anahtarlarla birleştirmek, sürükleyip bırakmak kadar kolaydır.
- Giriş kaynağı. DbSchema, sahte veriler üreterek veritabanı kurulumlarını değerlendirmek için kullanılabilir.
- Genel veritabanı grafikleri ve raporları. Dinamik grafikler, UML diyagramları ve diğer raporlar, DbSchema'nın rapor oluşturucu aracıyla kolayca oluşturulabilir.
- Otomasyonlar. DbSchema, Java komut dosyalarını yürütmek, şemaları dağıtmak, SQL komut dosyalarını yürütmek ve HTML5 belgeleri oluşturmak için bir Java Groovy komut dosyası motorunu kullanır.
- Verileri yükleyen bir program. Veriler, DbSchema'nın XML, XLS, XLSX ve CSV dahil olmak üzere veri yükleyicisi kullanılarak çeşitli kaynaklardan içe aktarılabilir.
Ek olarak, DbSchema'nın iki sürümü vardır: ücretsiz topluluk sürümü ve ücretli pro sürümü. Profesyonel sürüm için üç fiyat noktası vardır: akademik kullanım için 98 ABD doları, bireysel kullanım için 196 ABD doları ve ticari kullanım için 294 ABD doları. Lisanslar kalıcıdır ve tüm ücretlerin satın alma sırasında ödenmesi gerekir.
#3. arşiv
Archi, Kurumsal Mimarlar ve Modelleyiciler için ucuz bir seçenektir. Pek çok farklı türde iş mimarisi analizi, açıklaması ve görselleştirmesi için kullanışlıdır.
Birden çok platformda çalışan ve ek modüllerle genişletilebilen açık kaynaklı bir Veri Modelleme Aracıdır.
Özellikler:
- Tüm ArchiMate öğeleri, ArchiMate görünümlerinde hızlı bir şekilde oluşturulabilir
- ArchiMate'in dinamik görünümleri, perspektifleri istediğiniz zaman değiştirmenize olanak tanır
- Öğeler hakkındaki verileri hızlı bir şekilde görüntülemek için bir öneri görünümü sağlar.
- Bu araç, seçilen model öğesini ve onun diğer model bileşenleriyle olan ilişkilerini radyal bir ağaç diyagramında görüntüler.
- Araç, tuvalinizi gerektiği gibi oluşturmanıza ve değiştirmenize olanak tanır.
#4. Oracle SQL Geliştirici Veri Modelleyici
Oracle ortamı için veri modelleme, Oracle SQL Developer Data Modeler yardımıyla mümkün olmaktadır.
Veri toplama, analiz, yönetim ve çıkarımın tüm yönleri tartışılır. Birkaç Veri Modelleme görevini kolaylaştıran ve genel olarak verimliliği artıran bir yazılım parçasıdır.
Özellikler
- İlişkisel, çok boyutlu ve veri dahil olmak üzere çeşitli türde modeller oluşturulabilir ve değiştirilebilir
- Hem ileri hem de tersine mühendislik yetenekleri dahilindedir.
- Araç, kaynak kodunu yöneterek yazılım oluşturmada ekip çalışmasını teşvik eder
- Piyasadaki en iyi ücretsiz Veri Modelleme Araçlarından biri, hem şirket içi hem de bulut ortamlarında kullanılabilir.
# 5. Navicat Veri Modelleyici
Güçlü bir veritabanı tasarım aracı olan Navicat Data Modeler'ı kullanarak kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modellerini kolayca oluşturun. Varlık ilişkisi modelleri oluşturmaya ek olarak Navicat Data Modeler'ı kullanarak ileri ve geri mühendislik yapabilir, SQL sorguları yazabilir, çeşitli veri kaynaklarından modelleri içe aktarabilir, veri türünü tanımlayabilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.
Özellikler
- Çoklu veritabanı formatları desteklenir. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL ve MariaDB, Navicat Data Modeler ile çalışan veritabanlarından sadece birkaçıdır.
- Esnaf yardımı. Sofistike SQL sorguları yazmak zorunda kalmadan veri modellerini tasarlamak, oluşturmak ve düzenlemek için Navicat Data modeler'daki tasarımcı aracını kullanabilirsiniz.
- Modellerin Formları. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modellerinin tümü Navicat'ta desteklenir. Kavramsal bilgileri mantıksal bir modele dönüştürmek için model dönüştürme aracını kullanın.
- Ters gelişme. Navicat ile, yeni ER diyagramları tasarlamak için önceden var olan veritabanı mimarilerinden yararlanabilirsiniz. Veri modellerindeki dizinler, bağlantılar ve özelliklerin tümü daha iyi anlaşılması için görselleştirilebilir.
- Şirket içi SQL kodu oluşturma. Veri modelinizi yürütmek için SQL kodu, Navicat Data Modeler'ın yardımıyla oluşturulabilir.
- İşbirliği. Navicat'ın bulut depolama ile uyumluluğu, model dosyalarını uzaktan iş arkadaşlarınızla paylaşmayı kolaylaştırır.
Ek olarak, Navicat'ın ticari ve topluluk sürümleri vardır. İşletme sürümü aylık 22.99 ABD dolarıdır. Yıllık abonelik ücreti 229.99 ABD doları, kalıcı lisans ise 459 ABD dolarıdır. Ticari Olmayan kullanıcılar, ömür boyu lisans için ayda 12.99 ABD Doları, yılda 129.99 ABD Doları veya 249 ABD Doları ödeme seçeneğine sahiptir.
#6. IBM InfoSphere Veri Mimarı
IBM InfoSphere Data Architect, veri bütünleştirmelerini tasarlama sürecini kolaylaştıran ve hızlandıran, iş zekası ve istatistik için bir veri modelleme aracıdır.
İşletmenizin çeşitli hizmetlerini, uygulamalarını, veri biçimlerini ve prosedürlerini koordine etmek söz konusu olduğunda, bu Veri Modelleme Aracı mevcut en iyi araçlar arasındadır.
Özellikler
- Araç, kolay ve hızlı programlamayı kolaylaştırır.
- Veri varlıklarınız hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve bu bilgiyi çıktıyı artırmak ve başlatma sürelerini azaltmak için kullanabilirsiniz.
- Grup çalışması için harika çünkü iletişimi ve uyumu teşvik ediyor.
- Kişiselleştirilmiş haritalamanın içe ve dışa aktarılması mümkündür.
- Program, ilgisiz veri kümelerinin organizasyonunu meta verilerinden çıkarabilir.
- Verileri hem fiziksel hem de mantıksal olarak modellemek mümkündür.
- Veri stüdyosu ve sorgu iş yükü ayarlayıcı, bununla entegre edilebilecek iki ürün örneğidir.
# 7. Pg Modelleyici
PgModeler, PostgreSQL veritabanı sistemi için bir Veri Modelleme Aracı olarak geliştirildi; çekici ve kullanıcı dostu bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir ve aracın kaynak koduna tam erişim sağlar.
Özellikler
- XML belgelerini kabul eder.
- Sütunların ve kısıtlamaların otomatik oluşturulması.
- Bir şeyler ters giderse, tüm ilerlemeniz geri alınır.
- SQL betikleri, modeli ve veritabanını senkronize halde tutmanıza izin verir.
- Komut satırı arabirimi, rutin prosedürleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
- Model geliştirmek için önceden var olan veritabanlarından alınan veriler kullanılabilir.
SQL Server için Veri Modelleme Araçları
Birçok kuruluş ve veritabanı geliştiricisi, onu mevcut en popüler veritabanı sunucularından biri yapan SQL Server'a güvenir. Grafiksel bir kullanıcı arayüzünün yardımıyla, veri modelleme araçları, veritabanlarını tasarlama sürecini kolaylaştırır ve veritabanı bakımı için destek sağlar.
SQL Server veritabanları oluşturmak için en iyi dört veri modelleme aracı burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
1 numara. Kurbağa Veri Modelleyici
Toad, veritabanlarını hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmayı ve sürdürmeyi mümkün kılan çok sayıda otomasyon, iş akışı ve üretkenlik özellikleri sağladığından, SQL Server için en mükemmel veri modelleme araçlarından biridir.
Kod revizyonlarını takip etmek, bilgileri hızlı bir şekilde almak ve çeşitli biçimlerde dışa aktarmak için de kullanabilirsiniz.
Toad ayrıca veritabanları, şemalar ve sunucular arasındaki farkları karşılaştırma ve listeleme yeteneğine de sahiptir. Bu araçla SQL işlemi geri alma, komut dosyası ve T-SQL prosedür yürütme ve rutin veritabanı yönetimi otomasyonu mümkündür.
Ayrıca, performansın optimize edilmesine ve sorguların ayarlanmasına bile yardımcı olur.
#2. Db Şeması
DbSchema, SQL Server da dahil olmak üzere çok çeşitli veritabanlarıyla çalışan sağlam bir veri modelleyicidir.
Karmaşık sorguları görsel olarak tasarlamak, SQL sorgularını otomatik olarak oluşturmak ve birkaç tıklamayla yürütmek, listemizdeki diğer araçlarda olduğu gibi bu araçla da mümkündür. 10,000'den fazla tablo ile veri modellerini yönetebilir.
DbSchema'nın özellikleri arasında veritabanı yönetimi, veri modeli depolaması (GIT dosya depolaması dahil) ve oluşturma ve geçiş betiği oluşturma yer alır.
#3. Tasarım
Dezign'ı kullanarak veritabanlarını ve veri modellerini görsel olarak oluşturabilirsiniz. Hatta bir varlık-ilişki diyagramı (ERD) oluşturmak mümkündür.
Çok sayıda modelleme yaklaşımını barındıran veritabanı mühendisleri için etkili bir araçtır.
Ayrıca önceden var olan veritabanlarını değerlendirmek, belgelemek ve optimize etmek ve veritabanı oluşturmadaki kusurları tespit etmek için de kullanılabilir.
4 numara. Erwin Veri Modelleyici
SQL Server'da görsel veri modelleme söz konusu olduğunda, en popüler araçlardan biri Erwin'dir. Ek olarak, veri modelinizi oluşturmak için gerekli SQL sorgularını üretir.
İş ve teknik kullanıcıların modeller üzerinde merkezi olarak işbirliği yapmasına yardımcı olan araçlarla doludur.
Erwin, veritabanı ve model karşılaştırmalarında da yardımcı olabilir. Veritabanı şemaları, veri tanımlama kodunu çıkarmak için kullanılabilir. ayrıca oku SQL İşletmeler İçin Neleri Başarabilir?
Kurumsal veri gereksinimlerinin taleplerine ayak uydurabilecek yerleşik bir üründür. Erwin'in çok sayıda CRM ve ERP sistemiyle uyumluluğu sayesinde veri modelleme daha kolay hale gelir.
# 5. Vertabello
Vertabelo, SQL Server ve diğer favori veritabanlarıyla çalışan bir çevrimiçi veri modelleyicidir. Veri modellemenin kavramsal, mantıksal ve fiziksel katmanlarını destekleyerek verileri herhangi bir platformda sıfırdan modellemenize olanak tanır. Vertabelo'nun yerleşik işbirliği ve veri paylaşımı seçenekleriyle, devasa veri tabanı oluşturma projeleri bile gerçekleştirilebilir.
Fiziksel veri modellerinin ve DDL betiklerinin oluşturulmasını otomatikleştirerek en başından işleri kolaylaştırır. Bu enstrümanın harika işlevleri arasında ileri mühendislik ve tersine mühendislik yer alır. Bu seçenekler, mevcut bir veritabanını değiştirmek veya bir veri modeli oluşturmak için kullanılabilecek SQL betikleri üretir.
SQL Server için bu çevrimiçi varlık-ilişki diyagramı (ERD) aracı, sezgisel, güncel ve mobil uyumlu kullanıcı arabirimi (UI) ile öne çıkıyor. Crow's Foot, IDEF1X ve UML, araçta yer alan endüstri standardı notasyonlardan yalnızca birkaçıdır.
Ayrıca Vertabelo, veri modelinizin hedef veritabanıyla uyumluluğunu kontrol eder.
Microsoft Veri Modelleme Araçları
Veri tabanı geliştirme, veritabanlarının mevcut çağda yaygın olarak benimsenmesi nedeniyle yazılım mühendisliği sürecinin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Microsoft SQL Server'ın bir DBMS olarak geliştiriciler arasında popülaritesi yüksektir ve bunda önemli bir rol oynar. Bu nedenle, güvenilir bir Microsoft SQL Server veritabanı modelleme araçları seti gereklidir. İşte Microsoft veri modelleme araçları.
# 1. Görsel Paradigma
Visual Paradigm'in web tabanlı uygulaması, diyagram geliştirmeyi ve uzaktan ekip çalışmasını kolaylaştırır. SQL Server'a ek olarak, diğer birçok DBMS desteklenir. Veri modelinizi geliştirirken kullanabileceğiniz birçok standart gösterim (Karga Ayağı gibi) vardır.
Tablo Kaydı Düzenleyicisi ve Otomatik Model Transistörü, bu SQL Server veri modelleyicisinin öne çıkan iki özelliğidir. Tablo Kaydı Düzenleyicisi, geliştiricilerin test kayıtları ekleyerek gerçek veritabanı verileriyle çalışma pratiği yapmasına olanak tanır. Otomatik Model Transistör, önceki sürümlerden mantıksal ve fiziksel modeller oluştururken geçmişi korur.
Visual Paradigm, fiziksel modelinizden fiziksel veritabanınız için DDL dosyaları oluşturabilir. Ayrıca, bir üretim veritabanını fiziksel veri modeliyle karşılaştırır ve onarımları sağlamak için SQL betikleri oluşturur. Diğer yaygın ERD programları gibi, tersine mühendislik özelliğine sahiptir.
2 numara. navigasyon
Navicat, birçok platformu (Windows, Linux ve macOS) destekleyen bağımsız bir programdır. Bu SQL Server ERD aracı, verilerinizi IDEF1X, Crow's Foot ve Unified Modeling Language dahil olmak üzere üç farklı biçimde modellemenize olanak tanır. Mantıksal ve fiziksel modelleri otomatik olarak oluşturmak için harika araçlar da Navicat'ta geliştiriciler tarafından kullanılabilir.
Bu SQL Server ERD aracına hem geriye hem de ileriye mühendislik dahildir. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB ve Oracle, araçla çalışan veritabanlarından yalnızca birkaçıdır. Ek olarak, Export SQL'in yardımıyla doğrudan fiziksel veri modelinizden SQL betikleri oluşturabilirsiniz.
Veri Modelleme Araçlarının Temel Faydaları Nelerdir?
Veri modelleme araçları, karmaşık yazılım süreçlerini grafiksel olarak sunarak basitleştirir. Aşağıdakiler, veri modelleme araçlarının sunduğu pek çok avantajdan yalnızca birkaçıdır.
- Büyük veri kümelerinde bilgi aramayı basitleştirmek için veri modelleme araçları kullanılabilir.
- Zor bir iş konseptini halletmeye çalışıyorsanız, görsel bir yardım yardımcı olabilir.
- Veritabanları ve yazılım oluştururken yaygın tehlikelerden kaçının.
- Şirket genelinde dokümantasyon ve sistem mimarisi standardizasyon seviyesini yükseltin.
- Programınızın ve veritabanınızın yanıt verebilirliğini iyileştirin.
- Kuruluş çapında veri eşlemenin modernize edilmesi gerekir.
- Geliştirme ve BI gruplarınız arasında daha fazla iki yönlü iletişimi kolaylaştırın.
- Veri modelleme araçları, kavramsal, mantıksal ve fiziksel düzeyde bir veritabanı tasarlamak için harcanan zamanı kolaylaştırır ve hızlandırır.
Sonuç
Sonuç olarak, veri modellemenin önemi, farklı veri öğeleri arasındaki bağlantıları açıklığa kavuşturma yeteneğinde yatmaktadır. Ayrıca, onun yardımıyla maliyetleri ve geliştirme süresini azaltabilir, uygulama kalitesini artırabilir ve veri fazlalığını yönetebilirsiniz. Tüm bu görevleri, veri modelleme araçları yardımıyla minimum çaba ve maksimum verimlilikle gerçekleştirebilirsiniz.
Veri Modelleme Araçları SSS
Excel bir Veri Modeli mi?
Evet. Excel'deki veri modelleri, ortak sütunlar veya satırlar aracılığıyla birçok tablo arasında bağlantıları olan özel tablo türleridir. Ayrıca veri modeli, birden çok tabloyu ve diğer sayfalardan veya kaynaklardan gelen verileri, tabloların tüm verilerine erişimle tek bir tabloda birleştirir.
Verileri nasıl modelliyoruz?
Birkaç farklı veri modeli türü mevcuttur. İlk adım, iş gereksinimleriyle ilgili bilgi için paydaşları ve son kullanıcıları araştırmaktır. Çalışabilir bir veritabanı tasarımı oluşturmak için bu iş ilkelerinin veri yapılarına dönüştürülmesi gerekir.
Benzer makaleler
- VERİ MODELLEME: Tanım, Türler ve Teknikler
- VERİ ANALİSTİ ARAÇLARI: 13+ En İyi Veri Analisti Aracı 2023
- Finansal Model: Finansal Model Nasıl Oluşturulur
- VERİTABANI GELİŞTİRİCİSİ: İş Tanımı, Görevleri, Maaş ve Sertifikasyon
- Veritabanı ve Veri Ambarı: Fark Nedir?
Referans
