Моделирование данных: обзор, концепции и типы

Данные меняют способ функционирования мира. Это может быть исследование о лечении болезней, стратегия доходов компании, эффективное строительство зданий или целевая реклама на вашей странице в социальных сетях; все это благодаря данным.

Эти данные относятся к информации, которая может быть прочитана машиной, а не человеком. Например, данные о клиентах не имеют смысла для команды по продукту, если они не указывают на конкретные покупки продукта. Аналогично, маркетинговая команда не будет использовать те же данные, если идентификаторы не будут связаны с конкретными ценовыми точками во время покупки.

Вот тут-то и вступает в дело моделирование данных. Это процесс, который назначает реляционные правила данным. Модель данных упрощает данные, превращая их в полезную информацию, которую организации затем могут использовать для принятия решений и разработки стратегии. По данным LinkedInэто самая быстрорастущая профессия на современном рынке труда. Прежде чем начать разбираться, что такое моделирование данных, давайте подробно разберемся, что такое Модель данных.

Что такое модель данных?

Хорошие данные позволяют организациям устанавливать базовые показатели, ориентиры и цели для дальнейшего движения вперед. Чтобы данные позволяли проводить измерения, их необходимо организовать с помощью описания данных, семантики данных и ограничений согласованности данных. Модель данных — это абстрактная модель, которая позволяет в дальнейшем строить концептуальные модели и устанавливать отношения между элементами данных.

Организация может иметь огромное хранилище данных; однако, если нет стандарта, гарантирующего базовую точность и интерпретируемость этих данных, то они бесполезны. Правильная модель данных подтверждает применимые результаты ниже по течению, знание передовых методов в отношении данных и лучшие инструменты для доступа к ним.

Разобравшись, что такое моделирование данных, давайте обсудим его примеры.

Читайте также: 9 навыков, которые вам понадобятся, чтобы стать специалистом по моделированию данных в 2022 году

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных в программной инженерии — это процесс упрощения диаграммы или модели данных программной системы путем применения определенных формальных методов. Он включает выражение данных и информации посредством текста и символов. Модель данных предоставляет план для создания новой базы данных или реинжиниринга устаревших приложений.

В свете вышесказанного, это первый критический шаг в определении структуры доступных данных. Моделирование данных — это процесс создания моделей данных, с помощью которых описываются ассоциации и ограничения данных и в конечном итоге кодируются для повторного использования. Это концептуально представляет данные с помощью диаграмм, символов или текста для визуализации взаимосвязи.

Таким образом, моделирование данных помогает повысить согласованность в именовании, правилах, семантике и безопасности. Это, в свою очередь, улучшает аналитику данных. Акцент делается на необходимости доступности и организации данных, независимо от способа их применения.

Процесс моделирования данных

Моделирование данных — это процесс создания концептуального представления объектов данных и их взаимосвязей друг с другом. Процесс моделирования данных обычно включает несколько этапов, включая сбор требований, концептуальное проектирование, логическое проектирование, физическое проектирование и реализацию. На каждом этапе процесса специалисты по моделированию данных работают с заинтересованными сторонами, чтобы понять требования к данным, определить сущности и атрибуты, установить взаимосвязи между объектами данных и создать модель, которая точно представляет данные таким образом, чтобы ее могли использовать разработчики приложений, администраторы баз данных и другие заинтересованные стороны.

Уровни абстракции данных

Моделирование данных обычно включает несколько уровней абстракции, включая:

• Концептуальный уровень: Концептуальный уровень включает определение сущностей и связей высокого уровня в модели данных, часто с использованием диаграмм или других визуальных представлений.
• Логический уровень: Логический уровень подразумевает более подробное определение взаимосвязей и ограничений между объектами данных, часто с использованием языков моделирования данных, таких как SQL или диаграммы ER.
• Физический уровень: Физический уровень включает определение конкретных деталей того, как будут храниться данные, включая типы данных, индексы и другие технические детали.

Примеры моделирования данных

Лучший способ представить себе модель данных — представить себе план здания архитектора. Архитектурный план здания помогает в создании всех последующих концептуальных моделей, как и модель данных.

Эти примеры моделирования данных пояснят, как модели данных и процесс моделирования данных выделяют основные данные и способы их организации.

1. Модель ER (сущность-связь)

Эта модель основана на понятии реальных сущностей и отношений между ними. Она создает набор сущностей, набор отношений, общие атрибуты и ограничения.

Здесь сущность — это реальный объект; например, служащий — это сущность в базе данных служащих. Атрибут — это свойство со значением, а наборы сущностей разделяют атрибуты с одинаковым значением. Наконец, есть связь между сущностями.

2. Иерархическая модель

Эта модель данных организует данные в виде дерева с одним корнем, к которому подключены другие данные. Иерархия начинается с корня и расширяется как дерево. Эта модель эффективно объясняет несколько отношений в реальном времени с помощью одного отношения «один ко многим» между двумя различными типами данных.

Например, один супермаркет может иметь разные отделы и много проходов. Таким образом, «корневой» узел супермаркета будет иметь два «дочерних» узла (1) Pantry, (2) Packaged Food.

3. Сетевая модель

Эта модель базы данных позволяет устанавливать отношения «многие ко многим» между подключенными узлами. Данные организованы в виде графоподобной структуры, и здесь «дочерние» узлы могут иметь несколько «родительских» узлов. Родительские узлы называются владельцами, а дочерние узлы называются членами.

4. Реляционная модель

Этот популярный пример модели данных организует данные в таблицы. Таблицы содержат столбцы и строки, каждая из которых каталогизирует атрибут, присутствующий в сущности. Это позволяет легко идентифицировать связи между точками данных.

Например, сайты электронной коммерции могут обрабатывать покупки и отслеживать запасы, используя реляционную модель.

5. Объектно-ориентированная модель базы данных

Эта модель данных определяет базу данных как коллекцию объектов или перерабатываемых программных компонентов со связанными с ними методами и функциями.

Например, архитектурные и инженерные системы реального времени, применяемые в 3D-моделировании, используют этот процесс моделирования данных.

6. Объектно-реляционная модель

Эта модель представляет собой комбинацию объектно-ориентированной модели базы данных и реляционной модели базы данных. Таким образом, она сочетает в себе расширенные функциональные возможности объектно-ориентированной модели с простотой реляционной модели данных.

Процесс моделирования данных помогает организациям стать более ориентированными на данные. Это начинается с очистки и моделирования данных. Давайте рассмотрим, как происходит моделирование данных на разных уровнях.

Это были важные типы, которые мы обсуждали в разделе «Что такое моделирование данных». Далее давайте рассмотрим методы.

Преимущества моделирования данных

Моделирование данных является критически важным процессом в разработке любого программного приложения или системы баз данных. Некоторые из преимуществ моделирования данных включают:

1. Улучшенное понимание данных: моделирование данных помогает заинтересованным сторонам лучше понять структуру и взаимосвязи данных, что может помочь в принятии обоснованных решений о том, как использовать и хранить данные.
2. Улучшение качества данных: моделирование данных может помочь выявить ошибки и несоответствия в данных, что может улучшить общее качество данных и предотвратить возникновение проблем в дальнейшем.
3. Улучшение сотрудничества: моделирование данных помогает облегчить общение и сотрудничество между заинтересованными сторонами, что может привести к более эффективному принятию решений и лучшим результатам.
4. Повышение эффективности: моделирование данных может помочь оптимизировать процесс разработки, предоставляя четкое и последовательное представление данных, которое может использоваться разработчиками, администраторами баз данных и другими заинтересованными сторонами.

Ограничения моделирования данных

Несмотря на многочисленные преимущества моделирования данных, существуют также некоторые ограничения и проблемы, которые следует учитывать. Некоторые из ограничений моделирования данных включают:

1. Ограниченная гибкость: модели данных могут быть негибкими, что затрудняет адаптацию к меняющимся требованиям или структурам данных.
2. Сложность: модели данных могут быть сложными и трудными для понимания, что может затруднить заинтересованным сторонам предоставление информации или эффективное сотрудничество.
3. Длительность: моделирование данных может быть трудоемким процессом, особенно для больших или сложных наборов данных.

Эволюция моделирования данных

Моделирование данных значительно эволюционировало за эти годы, отражая изменения в технологиях, методах управления данными и бизнес-требованиях. Ранние подходы к моделированию данных часто были ручными и фокусировались на концептуальном уровне, в то время как более поздние подходы используют автоматизированные инструменты и поддерживают несколько уровней абстракции. Другие тенденции в моделировании данных включают в себя все более широкое использование языков и стандартов моделирования данных, таких как SQL и UML, и интеграцию моделирования данных с другими процессами управления данными, такими как управление данными и качество данных. В целом, эволюция моделирования данных отражает постоянную важность эффективного управления данными в сегодняшней бизнес-среде, управляемой данными.

Типы моделирования данных

Существует три основных типа моделей данных, которые используют организации. Они создаются в ходе планирования проекта в аналитике. Они варьируются от абстрактных до дискретных спецификаций, включают вклады от определенного подмножества заинтересованных сторон и служат различным целям.

1. Концептуальная модель

Это визуальное представление концепций базы данных и отношений между ними, определяющее высокоуровневое представление данных пользователем. Вместо деталей самой базы данных, он фокусируется на установлении сущностей, характеристик сущности и отношений между ними.

2. Логическая модель

Эта модель далее определяет структуру сущностей данных и их взаимосвязей. Обычно логическая модель данных используется для конкретного проекта, поскольку ее цель — разработать техническую карту правил и структур данных.

3. Физическая модель

Это схема или структура, определяющая, как данные физически хранятся в базе данных. Она используется для моделирования, специфичного для базы данных, где столбцы включают точные типы и атрибуты. Физическая модель проектирует внутреннюю схему. Целью является фактическая реализация базы данных.

Логическая модель данных vs. физическая характеризуется тем, что логическая модель в значительной степени описывает данные, но не участвует в реализации базы данных, как это делает физическая модель. Другими словами, логическая модель данных является основой для разработки физической модели, которая дает абстракцию базы данных и помогает генерировать схему.

Концептуальные примеры моделирования данных можно найти в системах управления сотрудниками, простом управлении заказами, бронировании отелей и т. д. Эти примеры показывают, что эта конкретная модель данных используется для передачи и определения бизнес-требований к базе данных и для представления концепций. Она не должна быть технической, а должна быть простой.

Это были важные типы, которые мы обсуждали в разделе «Что такое моделирование данных». Далее давайте рассмотрим методы.

Методы моделирования данных

Существует три основных метода моделирования данных. Во-первых, это метод Entity-Relationship Diagram или ERD для моделирования и проектирования реляционных или традиционных баз данных. Во-вторых, UML или Unified Modeling Language Class Diagrams — это стандартизированное семейство обозначений для моделирования и проектирования информационных систем. Наконец, третий метод моделирования Data Dictionary, в котором выполняется табличное определение или представление активов данных.

Мы увидели, что моделирование данных — это процесс применения определенных методов и методологий к данным для преобразования их в полезную форму. Это делается с помощью инструментов моделирования данных, которые помогают создавать структуру базы данных из схематических чертежей. Это упрощает соединение данных и формирует идеальную структуру данных в соответствии с требованиями.

Это важные инструменты, которые мы обсуждали, говоря о моделировании данных.

Важность моделирования данных

Теперь уже ясно, что моделирование данных — это необходимая основополагающая работа. Оно позволяет легко хранить данные в базе данных и положительно влияет на аналитику данных. Оно имеет решающее значение для управления данными, руководства данными и анализа данных.

1. Это означает лучшее документирование источников данных, более высокое качество и более четкий охват использования данных с более высокой производительностью и меньшим количеством ошибок.
2. С точки зрения соблюдения нормативных требований моделирование данных гарантирует, что организация соблюдает государственные законы и применимые отраслевые нормы.
3. Это дает сотрудникам возможность принимать решения и разрабатывать стратегии на основе данных.
4. Он основан на бизнес-аналитике, поскольку позволяет выявлять новые возможности за счет расширения возможностей обработки данных.

Это все о статье «Что такое моделирование данных».

Изучите моделирование данных

В этой статье о том, что такое моделирование данных, мы подробно обсудили его типы, концепции и преимущества. Моделирование данных играет важную роль в хранении данных в соответствии с требованиями. Поскольку организации имеют дело с огромными объемами данных, они должны уметь организовывать и осмысливать данные, а также уметь сообщать их другим. Им приходится моделировать их для понимания или использования и, следовательно, прибегать к моделированию данных. Вот подробное сравнение всех наших курсов для справки, чтобы вы могли выбрать правильную программу для продвижения по карьерной лестнице в области науки о данных:

Надеюсь, эта информация вам помогла. Наш курс Data Scientist — хорошее место для начала повышения квалификации в этом отношении. Для профессионала в области моделирования данных текущие карьерные перспективы направлены на экспоненциальный рост. Если вам нужна помощь в ответах на вопросы интервью по моделированию данных, Simplilearn поможет вам и в этом. И если у вас есть какие-либо сомнения относительно того, что такое моделирование данных, пожалуйста, напишите сообщение в разделе комментариев ниже.

Часто задаваемые вопросы

В1. Что такое моделирование данных?

Процесс создания визуального представления части системы или всей системы для передачи связей между структурами и точками данных с использованием элементов, текстов и символов.

В2. Какие существуют типы моделей данных?

Существует три типа моделей данных: размерные, реляционные и реляционные сущности. Эти модели следуют трем подходам: концептуальным, логическим и физическим. Существуют также и другие модели данных; однако они устарели, например, сетевые, иерархические, объектно-ориентированные и многозначные.

В3. Каковы типы методов моделирования данных?

Ниже перечислены типы методов моделирования данных: иерархическое, сетевое, реляционное, объектно-ориентированное, «сущность-связь», размерное и графовое.

В4. Что такое процесс моделирования данных?

Первым шагом в процессе моделирования данных является определение вариантов использования и логических моделей данных. Затем создайте предварительную оценку стоимости. Определите шаблоны доступа к данным и технические требования. Создайте модель данных DynamoDB и запросы. Проверьте модель и просмотрите оценку стоимости.

В5. Как AWS может помочь с моделированием данных?

Вы можете использовать Amazon RDS (реляционную базу данных) для реализации реляционных моделей данных, Amazon Neptune для реализации графовых моделей данных и AWS Amplify DataStore для более быстрого и простого моделирования данных при создании веб- и мобильных приложений.

В6. Каковы концепции моделирования данных?

Концепции моделирования данных отвечают на вопрос ЧТО содержит система. Концептуальная модель помогает организовать, охватить и определить бизнес-концепции и правила. Эти концепции создаются архитекторами данных и заинтересованными сторонами бизнеса.

В7. Почему важно моделирование данных?

Организованное и всеобъемлющее моделирование данных имеет решающее значение для создания упрощенной, логической и физической базы данных. Необходимо устранить требования к хранению и избыточность и обеспечить эффективное извлечение данных.

В8. Какие существуют типы моделирования данных?

Преобладающие типы моделирования данных — иерархические, сетевые, реляционные и модели «сущность-связь». Эти модели помогают командам управлять данными и преобразовывать их в ценную бизнес-информацию.

В9. Каковы три уровня абстракции данных?

Три уровня абстракции данных — это физический или внутренний, логический или концептуальный и вид или внешний. Самая низкая форма — физическая, а самая высокая — вид. На логическом уровне информация хранится в базе данных в виде таблиц.