数据正在改变世界的运作方式。 数据对一切负责，无论是关于疾病治疗的研究、公司的收入战略、高效的建筑施工，还是社交网络页面上的那些有针对性的广告。 此数据是机器可读而非人类可读的信息。 这是数据建模进入画面的时候。 这是为数据分配关系规则的过程。 数据模型可简化数据并将其转化为企业可用于决策和战略的有意义的信息。 本文将为您全面而广泛地解释数据建模的工作原理、多种类型的数据建模，以及它如何帮助您的业务。
什么是数据模型？
良好的数据使组织能够设定基线、基准和目标，以便继续前进。 为了允许这种测量，必须通过数据描述、数据语义和数据一致性约束来组织数据。 数据模型是一种抽象模型，支持概念模型的持续开发和数据对象之间链接的建立。
一家公司可能拥有海量的数据库，但如果没有标准来验证数据的基本质量和可解释性，那是毫无用处的。 可靠的数据模型可确保可操作的下游输出、对数据最佳实践的了解以及对最佳工具的访问。
现在让我们看看数据建模的多种类型和过程。
什么是数据建模？
在软件工程中，数据建模是使用形式化技术简化软件系统图或数据模型的过程。 它需要使用文本和符号来传达数据和信息。 数据模型用作开发新数据库或重新设计遗留应用程序的模板。
鉴于上述情况，这是建立可用数据结构的第一个也是最重要的阶段。 数据建模是开发数据模型的过程，其中记录数据关系和限制，然后编码以供重用。 为了描述相互关系，它在理论上用图表、符号或文本来表达数据。
因此，数据建模有助于提高命名法、规则、语义和安全性的一致性。 结果，数据分析得到改善。 重点是数据可用性和组织的必要性，无论数据是如何使用的。
数据建模过程
数据建模是开发数据对象及其相互关系的概念表示的过程。 数据建模过程通常由许多部分组成，包括需求收集、概念设计、逻辑设计、物理设计和实现。
数据建模者在流程的每个阶段与利益相关者协作，以了解数据需求，定义实体和属性，建立数据对象之间的关系，并创建一个以应用程序开发人员、数据库管理员、和其他利益相关者可以使用。
为什么数据建模很重要？
您将通过对数据建模来描述您拥有哪些数据、如何利用这些数据以及您对使用、保护和治理的要求。 您的公司可以使用数据建模来：
- 为您的 IT 和业务部门之间的协作创建一个框架。
- 通过指定数据要求和应用程序确定改进业务运营的潜力。
- 通过提前准备，节省 IT 和流程投资的时间和金钱。
- 错误（和容易出错的冗余数据输入）减少了，同时数据完整性得到了提高。
- 规划容量和开发，提高数据检索和分析的速度和性能。
- 根据贵公司的目标设置和监控目标关键绩效指标。
因此，这不仅与您通过数据建模接收到什么有关，还与您如何获取它有关。 该过程本身具有许多优点。
数据建模的好处
数据建模是创建任何软件程序或数据库系统的基本过程。 数据建模的优点包括：
- 数据建模有助于利益相关者更好地理解数据的结构和关系，这有助于影响有关如何利用和存储数据的决策。
- 提高数据质量：数据建模可以帮助识别数据中的缺陷和不一致，这可以提高整体数据质量并防止将来出现问题。
- 数据建模促进了利益相关者之间的沟通和协作，这可以导致更有效的决策制定和更好的结果。
- 提高效率：数据建模可以通过为开发人员、数据库管理员和其他利益相关者提供清晰一致的数据表示来帮助简化开发过程。
数据建模的局限性
尽管数据建模有许多优点，但也有一些限制和障碍需要注意。 数据建模的一些限制如下：
- 不灵活的数据模型： 数据模型可能是死板的，因此很难适应不断变化的需求或数据格式。
- 复杂： 由于数据模型可能很复杂且难以掌握，利益相关者可能难以提供输入或有效协作。 数据建模可能是一个耗时的过程，尤其是对于大型或复杂的数据集。
数据建模类型
组织使用三种不同类型的数据模型。 这些是在分析项目的规划阶段创建的。 它们涵盖从抽象到离散的需求，需要来自特定利益相关者子集的输入，并实现各种功能。
#1。 概念模型
它是数据库思想及其关系的图形描述，表明了数据的高级用户视角。 它专注于建立实体、实体的属性以及它们之间的关系，而不是数据库本身的复杂性。
#2。 逻辑模型
该模型更详细地指定了数据实体的结构及其关系。 逻辑数据模型通常用于特定项目，因为目标是创建规则和数据结构的技术图。
#3。 物理模型
这是一个框架或模式，用于定义数据如何物理存储在数据库中。 它用于特定于数据库的建模，其中列包含准确的类型和属性。 内部模式由物理模型设计。 目标是实际实现数据库。
逻辑与物理数据模型的区别在于逻辑模型广泛解释数据但不参与数据库实现，而物理模型参与。 换句话说，逻辑数据模型作为创建物理模型的基础，它提供了数据库的抽象并有助于模式的生成。
员工管理系统，简单 订单管理、酒店预订等都是概念数据建模的示例。 这些示例演示了如何使用此数据模型来传达和定义数据库的业务需求，以及如何展示概念。 它不是技术性的，而是直截了当的。
现在让我们看看这些技巧。
数据建模技术
存在三种基本的数据建模技术。 实体关系图或 ERD 是一种用于建模和设计关系或传统数据库的技术。 其次，统一建模语言类图或 UML 是用于建模和设计信息系统的标准化符号系列。 最后，最终的建模技术是数据字典建模，它涉及数据资产的表格定义或表示。
2023 年最佳数据建模实践
在开始数据建模项目或任务时，请牢记以下推荐做法：
#1。 创建用于可视化的数据模型。
盯着无尽的列和行的字母数字条目不太可能带来启发。 当许多消费者看到突出显示任何异常的图形数据可视化时，或者当他们使用简单的拖放式屏幕界面来快速评估和合并数据表时，他们会感到轻松自在。
您可以使用这些数据可视化技术清理数据，使其完整、无错误且无冗余。 此外，它们有助于识别等同于同一物理项目的不同数据记录类型，以便将它们转换为标准化的字段和格式，从而实现多个数据源的融合。
#2。 认识到公司的需求并努力取得有意义的结果。
数据建模的目的是帮助组织更成功地执行任务。 从合格专家的角度来看，数据建模提出的最主要问题是对业务需求的精确捕获。 这需要确定哪些数据应该被收集、存储、更新并提供给用户。
您可以通过询问用户和利益相关者他们需要从数据中获得的结果来全面了解需求。 牢记这些目标，开始组织您的数据。 建议在考虑用户和利益相关者的需求的情况下开始战略性地设计数据集。
#3。 创建单一的事实来源。
将源中的所有原始数据导入数据库或数据仓库。 如果您仅依赖于从源中提取“临时”数据，则数据模型的流动可能会受到阻碍。 如果您使用保存在中央集线器中的整个原始数据池，您将可以访问所有过去的数据。
将逻辑应用于直接从源获取的数据并对其进行计算可能会对整个模型产生严重影响，甚至会破坏整个模型。 如果在整个过程中出现问题，修复或维持也非常困难。
#4。 从基本的数据建模开始，然后逐步提高。
由于数量、性质、结构、增长率和查询语言等因素，数据可以非常快速地变得极其复杂。 当数据模型最初保持简单和适度时，更容易解决问题并采取正确的措施。
在确定原始模型正确且重要后，您可以添加新的数据集，消除过程中的任何差异。 寻找一个最初易于使用但随后可以支持非常庞大的数据模型的程序。 它还应该允许您快速聚合来自多个物理位置的数据。
#5。 在继续之前，仔细检查数据建模过程的每个阶段。
在进入下一阶段之前，应仔细检查每项活动，从基于业务需求的数据建模优先级开始。 例如，为数据集选择主键可确保可以唯一识别该记录中主键的值。
可以使用相同的方法来集成两个数据集，以确定它们是否具有一对一或一对多关系，并避免导致过于复杂或难以管理的数据模型的多对多交互。
#6。 按维度、数据、过滤器和顺序对业务查询进行排序。
通过了解这四个变量如何用于解释业务查询，组织良好的数据集有助于制定业务问题。 例如，如果一家零售公司在世界各地都有分支机构，则可以确定前一年表现最好的分支机构。
事实是历史销售数据集，维度是产品和商店位置，过滤器是“过去 12 个月”，顺序是“按销售额下降顺序排列的最佳五家商店”。 通过仔细组织您的数据集并利用不同的维度和事实表，您可以通过确定每个季度的最佳销售业绩并准确响应其他商业智能查询来帮助研究。
#7。 提前进行计算，以避免与最终用户产生分歧。
拥有一个用户可以开展业务的单一真实版本至关重要。 即使人们不同意应该如何使用它，也不应该对基础信息或用于得出答案的数学有异议。 例如，可能需要计算将每日销售数据转换为月度值，然后可以比较月度值以确定最佳和最差月份。
企业不必要求每个人都使用自己的计算器或电子表格工具，而是可以通过提前将这种计算纳入其数据建模来避免困难。
#8。 寻找关系而不是相关性。
有关如何使用建模数据的说明包含在数据建模中。 允许消费者自行访问业务分析是重要的一步，但同样重要的是他们不要仓促得出错误的结论。
例如，如果我们观察两种不相关产品的销售额如何同时增加和减少，这是可行的。 一种商品的收入是否推动了另一种商品的销售，或者它们是否会因经济和天气等外部因素而波动？ 在这种情况下，一个复杂的链接和连接可能会以错误的方式聚焦，从而消耗资源。
#9。 使用现代工具和策略来完成具有挑战性的任务。
在执行更广泛的数据建模之前，可以使用编程来准备数据集以供分析。 但是，如果有一个工具或应用程序可以管理如此复杂的任务呢？ 人们不再需要学习多种编码语言，这样您就可以腾出时间专注于对公司有利的任务。
专用软件，例如提取、转换和加载 (ETL) 工具，可以促进或自动化所有数据提取、转换和加载过程。 还可以利用拖放界面来组合多个数据源，甚至可以自动进行数据建模。
#10。 改进数据建模以获得更好的业务成果
支持用户快速获得对其业务问题的答案的数据建模可以提高公司在有效性、产量、能力和客户满意度等方面的绩效。
技术可用于加速调查数据集的阶段，以回答所有查询，以及与公司目标、业务目标和工具相关的问题。 它还需要为特定的公司任务分配数据优先级。 遇到这些情况后，您的公司将能够更可靠地预测数据建模将提供的重要价值和生产力优势。
#11。 验证和测试您的数据分析应用程序。
以与任何其他构建和实施的功能相同的方式测试您的分析系统。 应该对其进行评估，以查看所收集数据的总量和准确性是否正确。 考虑一下你的数据是否安排得当，是否能让你达到一个关键的衡量标准。 您还可以编写一些查询以更好地了解它将如何工作和应用。 此外，我们建议开发一些项目来验证您的执行和实施。
数据建模如何影响分析？
数据建模和数据分析有着千丝万缕的联系，因为需要高质量的数据模型才能为指导决策的商业智能获得最具影响力的分析。 开发数据模型的过程是一种强制，迫使每个业务部门考虑他们如何为整体公司目标做出贡献。 此外，良好的数据模型可确保高效的分析性能，无论您的数据资产有多大或有多复杂。
正确定义所有数据后，仅评估所需数据会变得相当容易。 因为您之前已经建立了数据属性之间的联系，所以可以直接评估和查看更改流程、价格或人员配置的影响。
选择数据建模工具
好消息是，出色的商业智能工具将包括您需要的所有数据建模工具，但您选择用于开发物理模型的确切软件产品和服务除外。 因此，您可以选择最能满足贵公司需求和现有基础设施的一款。 在考虑数据建模和分析功能的数据分析工具时，请问自己这些问题。
#1。 您的数据建模工具是否易于使用？
实施该模型的技术人员可能能够处理您扔给他们的任何工具，但您的业务战略家和日常分析用户——以及您的整个组织——如果工具难以使用，将无法充分利用该工具。 寻找一个易于使用的用户界面，以帮助您的团队讲述数据故事和数据仪表板。
#2。 您的数据建模工具有多有效？
另一个关键特征是性能——速度和效率，这转化为在您的用户运行分析时保持业务平稳运行的能力。 如果规划得最好的数据模型不能承受现实情况的严峻考验，这应该包括企业发展和不断增加的数据量、检索和分析。
#3。 您的数据建模工具需要维护吗？
如果对您的业务模型的每次更改都需要对您的数据模型进行耗时的修改，那么您的公司将不会从该模型或相关分析中受益。 寻找一种使维护和升级变得简单的解决方案，以便您的公司可以根据需要进行调整，同时仍然可以访问最新数据。
#4。 您的数据会受到保护吗？
政府要求您保护客户数据的安全，但贵公司的生存能力要求您将所有数据作为宝贵资产加以保护。 您应该确保您选择的工具包括强大的安全功能，例如为需要的人提供访问权限和禁止不需要的人访问的控件。
建模数据时要考虑的最重要因素是什么？
数据建模的主要目标是为能够快速加载、检索和分析大量数据的数据库奠定基础。 有效的数据建模理念需要映射公司数据、数据链接以及数据的使用方式。
数据模型应该多久重新训练一次？
重新训练数据模型的频率取决于模型及其帮助解决的问题。 根据训练数据集变化的频率、模型性能是否下降等因素，模型可能需要每天、每周或更频繁地（例如每月或每年）重新训练。
什么是数据模型验证？
数据模型验证的过程确保模型被适当地构建并且可以服务于它的预期功能。 一个好的数据建模工具通过发送自动通知来提示用户修复问题、改进查询和进行其他调整，从而简化验证过程。
什么是基本数据建模概念？
存在三种类型的数据库建模概念：概念数据建模、逻辑数据建模和物理数据建模。 从抽象到离散的数据建模概念为组织中的数据组织和管理方式建立了蓝图。
总结
一个计划周密的综合数据模型对于创建一个真正有效、有用、安全和准确的数据库至关重要。
良好的数据建模和数据库设计对于开发功能强大、可靠且安全的应用程序系统和数据库至关重要，这些应用程序系统和数据库可以与数据仓库和分析工具一起良好运行，并且可以简化与业务合作伙伴和众多应用程序集之间的数据共享。 深思熟虑的数据模型有助于确保数据完整性，增加公司数据的价值和可靠性。
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参考资料
