Моделирование данных: обзор, концепции и типы

Данные меняют способ функционирования мира. Это может быть исследование о методах лечения болезней, стратегии получения доходов компании, эффективном строительстве зданий или таргетированная реклама на вашей странице в социальных сетях; это все из-за данных.

Эти данные относятся к информации, которая считывается компьютером, а не человеком. Например, данные о клиентах бессмысленны для продуктовой команды, если они не указывают на конкретные покупки продукта. Аналогичным образом, маркетинговая команда не сможет использовать те же данные, если идентификаторы не относятся к конкретным ценовым точкам во время покупки.

Именно здесь на помощь приходит моделирование данных. Это процесс, который присваивает данным реляционные правила. Модель данных превращает данные 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 приступить к изучению того, что такое моделирование данных, давайте подробно разберемся, что такое модель данных.

Что такое модель данных?

Качественные данные позволяют организациям устанавливать исходные показатели, ориентиры и цели для дальнейшего движения вперед. Чтобы данные позволяли проводить такое измерение, они должны быть организованы посредством описания данных, семантики данных и ограничений согласованности данных. Модель данных — это абстрактная модель, которая позволяет в дальнейшем строить концептуальные модели и устанавливать связи между элементами данных.

Организация может иметь огромное хранилище данных; однако, если не существует стандарта, обеспечивающего базовую точность и интерпретируемость этих данных, тогда они бесполезны. Правильная модель данных подтверждает действенность последующих результатов, знание передовых методов работы с данными и лучших инструментов для доступа к ним.

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

Читайте также: 9 навыков, которые вам понадобятся, чтобы стать разработчиком моделей данных в 2022 году

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных в разработке программного обеспечения — это процесс упрощения диаграммы или модели данных программной системы путем применения определенных формальных методов. Он включает в себя выражение данных и информации посредством текста и символов. Модель данных обеспечивает основу для создания новой базы данных или реинжиниринга устаревших приложений.

В свете вышесказанного это первый важный 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. Он концептуально представляет данные с помощью диаграмм, символов или текста для визуализации взаимосвязи.

Таким образом, моделирование данных помогает повысить согласованность именования, правил, семантики и безопасности. Это, в свою очередь, улучшает анализ 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 связей друг с другом. Процесс моделирования данных обычно включает в себя несколько этапов, включая сбор требований, концептуальное проектирование, логическое проектирование, физическое проектирование и реализацию. На каждом этапе процесса разработчики моделей данных работают с заинтересованными сторонами, чтобы понять требования к данным, определить сущности и атрибуты, установить связи между объектами данных и создать модель, которая точно представляет данные таким образом, чтобы их можно было использовать в приложении. разработчики, администраторы баз данных и другие заинтересованные стороны.

Уровни абстракции данных

Моделирование данных обычно включает в себя несколько уровней абстракции, в том числе:

• Концептуальный уровень. Концептуальный уровень включает определение сущностей и отношений высокого уровня в модели данных, часто с использованием диаграмм или других визуальных представлений.
• Логический уровень. Логический уровень включает более детальное определение связей и ограничений между объектами данных, часто с использованием языков моделирования данных, таких как диаграммы SQL или 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 модель данных — это подумать о плане здания архитектора. Архитектурный план здания помогает создавать все последующие концептуальные модели, как и модель данных.

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

1. Модель ER (сущность-связь)

Эта модель основана на представлении о сущностях реального мира и отношениях между ними. Он создает набор сущностей, набор отношений, общие атрибуты и ограничения.

Здесь сущность — это объект реального мира; например, сотрудник — это объект в базе данных сотрудников. Атрибут — это свойство со значением, и наборы сущностей имеют общие атрибуты с одинаковым значением. Наконец, существуют отношения между сущностями.

2. Иерархическая модель

Эта модель данных упорядочивает данные в виде дерева с одним корнем, к которому подключены другие данные. Иерархия начинается с корня и простирается подобно дереву. Эта модель эффективно объясняет несколько отношений в реальном времени с помощью одной связи «один-ко-многим» между двумя разными типами данных.

Например, в одном супермаркете могут быть разные отделы и множество проходов. Таким образом, «корневой» узел супермаркета будет иметь два «дочерних» узла: (1) «Кладовая», (2) «Упакованная еда».

3. Сетевая модель

Эта модель базы данных обеспечивает отношения «многие ко многим» между подключенными узлами. Данные организованы в виде графовой структуры, и здесь «дочерние» узлы могут иметь несколько «родительских» узлов. Родительские узлы известны как владельцы, а дочерние узлы называются участниками.

4. Реляционная модель

В этом популярном примере модели данных данные упорядочиваются в таблицы. В таблицах есть столбцы и строки, каждая из которых каталогизирует атрибут, присутствующий в объекте. Это позволяет легко идентифицировать связи между точками данных.

Например, веб-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 подлежащие вторичной переработке программные компоненты со связанными методами и функциями.

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

6. Объектно-реляционная модель

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

Процесс моделирования данных помогает организациям стать более управляемыми данными. Все начинается с очистки и моделирования данных. Давайте посмотрим, как происходит моделирование данных на разных уровнях.

Это были важные типы, которые мы обсуждали в разделе «Моделирование данных». Далее давайте посмотрим на технику.

Преимущества моделирования данных

Моделирование данных — важнейший процесс при разработке любого программного приложения или системы баз данных. Некоторые из преимуществ моделирования данных включают в себя:

1. Улучшение понимания данных: моделирование данных помогает заинтересованным сторонам лучше понять структуру и взаимосвязь данных, что может помочь принять обоснованные решения 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 проблемы 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. Повышенная эффективность. Моделирование данных может помочь оптимизировать процесс разработки, обеспечивая четкое и последовательное представление данных, которые могут использоваться разработчиками, администраторами баз данных и другими заинтересованными сторонами.

Ограничения моделирования данных

Несмотря на множество преимуществ моделирования данных, существуют также некоторые ограничения и проблемы, которые следует учитывать. Некоторые ограничения моделирования данных включают в себя:

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. Требует много времени. Моделирование данных может занять много времени, особенно для больших или сложных наборов данных.

Эволюция моделирования данных

Моделирование данных за прошедшие годы значительно изменилось, отражая изменения в технологиях, методах управления данными и бизнес-требованиях. Ранние подходы к моделированию данных часто были ручными и фокусировались на концептуальном уровне, тогда как более поздние подходы используют автоматизированные инструменты и поддерживают несколько уровней абстракции. Другие тенденции в моделировании данных включают растущее использование языков и стандартов моделирования данных, таких как SQL и UML, а также интеграцию моделирования данных с другими процессами управления данными, такими как управление данными и качество данных. В целом, эволюция моделирования данных отражает сохраняющуюся важность эффективного управления данными в современной бизнес-среде, основанной на данных.

Типы моделирования данных

Существует три основных типа моделей данных, которые используют организации. Они производятся в ходе планирования проекта в аналитике. Они варьируются от абстрактных до дискретных спецификаций, предполагают участие определенной группы заинтересованных сторон и служат различным целям.

1. Концептуальная модель

Это визуальное представление концепций базы данных и связей между ними, определяющее высокоуровневое представление данных пользователем. Вместо деталей самой базы данных основное внимание уделяется установлению сущностей, характеристикам сущностей и связям между ними.

2. Логическая модель

Эта модель дополнительно определяет структуру объектов данных и их отношения. Обычно логическая модель данных используется для конкретного проекта, поскольку целью является разработка технической карты правил и структур данных.

3. Физическая модель

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

Логическая и физическая модель данных характеризуются 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.

Примеры концептуального 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 связи и определения бизнес-требований к базе данных, а также для представления концепций. Это не должно быть техническим, но простым.

Это были важные типы, которые мы обсуждали в разделе «Моделирование данных». Далее давайте посмотрим на технику.

Методы моделирования данных

Существует три основных метода моделирования данных. Во-первых, существует диаграмма сущности-связи или метод ERD для моделирования и проектирования реляционных или традиционных баз данных. Во-вторых, UML или диаграммы классов унифицированного языка моделирования — это стандартизированное семейство обозначений для моделирования и проектирования информационных систем. Наконец, третий метод моделирования — словарь данных, при котором выполняется табличное определение или представление активов данных.

Мы видели, что моделирование данных — это процесс применения к данным определенных методов и методологий с целью их преобразования в полезную форму. Это делается с помощью инструментов моделирования данных, которые помогают создать структуру базы данных на основе схематических рисунков. Это упрощает соединение данных и формирует идеальную структуру данных в соответствии с требованиями.

Это важные инструменты, которые мы обсуждали в рамках моделирования данных.

Важность моделирования данных

Сейчас ясно, что моделирование данных является необходимой фундаментальной работой. Это позволяет легко хранить данные в базе данных и положительно влияет на анализ данных. Это имеет решающее значение для управления данными, управления данными и анализа данных.

1. Это означает лучшее документирование источников данных, более высокое качество и более четкую сферу использования данных, а также более высокую производительность и меньшее количество ошибок.
2. С точки зрения соблюдения нормативных требований моделирование данных гарантирует, что организация соблюдает государственные законы и применимые отраслевые правила.
3. Это дает сотрудникам возможность принимать решения и 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 жизненно важную роль в хранении данных в соответствии с требованиями. Поскольку организации имеют дело с огромными объемами данных, они должны иметь возможность систематизировать и осмысливать данные, а также передавать их другим. Им приходится моделировать его для понимания или использования и, следовательно, прибегать к моделированию данных. Ниже представлено подробное сравнение всех наших курсов, чтобы вы могли выбрать подходящую программу для продвижения в своей карьере в области науки о данных:

Надеюсь, эта информация помогла вам. Наш курс Data Scientist — хорошее место для начала повышения квалификации в этом отношении. Нынешние карьерные перспективы специалиста по моделированию данных направлены на экспоненциальный рост. Если вам нужна помощь с ответами на вопросы собеседования по моделированию данных, Simplilearn поможет вам и в этом аккаунте. А если у вас есть какие-либо сомнения относительно того, что такое моделирование данных, если у вас есть какие-либо сомнения, оставьте сообщение в разделе комментариев ниже.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. 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. Каковы типы моделей данных?

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

Вопрос 3. Какие существуют методы моделирования данных?

Ниже приведены типы методов моделирования данных: иерархический, сетевой, реляционный, объектно-ориентированный, сущностно-связной, размерный и графовый.

Вопрос 4. Каков 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 и запросы DynamoDB. Подтвердите модель и просмотрите оценку стоимости.

Вопрос 5. Как AWS может помочь в моделировании данных?

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

Вопрос 6. Что такое концепции моделирования данных?

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

Вопрос 7. Почему важно моделирование данных?

Организованное и комплексное моделирование данных имеет решающее значение для создания упрощенной, логической и физической базы данных. Необходимо устранить требования к хранению и избыточность, а также обеспечить эффективный поиск данных.

Вопрос 8. Какие существуют типы моделирования данных?

Преобладающими типами моделирования данных являются иерархические, сетевые, реляционные и сущностно-связные. Эти модели помогают командам управлять данными и преобразовывать их в ценную бизнес-информацию.

Вопрос 9. Каковы три уровня абстракции данных?

Три уровня абстракции данных: физический или внутренний, логический или концептуальный и уровень представления или внешний. Низшая форма – физическая, а высшая – воззрение. На логическом уровне информация хранится в базе данных в виде таблиц.