Mi az adatmodellezés?
Az adatmodellezés az adatáramlások diagramkészítésének folyamata.
Adatmodellezés áttekintése
Az adatmodellezés az adatáramlások diagramkészítésének folyamata. Amikor új vagy alternatív adatbázis-struktúrát hoz létre, a tervező egy diagrammal kezdi, hogy az adatok hogyan fognak az adatbázisba be- és kiáramlani. Ez a folyamatábra az adatformátumok, struktúrák és adatbázis-kezelési funkciók jellemzőinek meghatározására szolgál az adatáramlási igények hatékony támogatása érdekében. Az adatbázis felépítése és üzembe helyezése után az adatmodell tovább él, hogy dokumentációvá váljon, és megindokolja az adatbázis létezését és az adatáramlások tervezését.
A folyamatból eredő adatmodell az adatbázison belüli adatelemek közötti kapcsolatok keretrendszerét biztosítja, valamint útmutatót nyújt az adatok használatához. Az adatmodellek a szoftverfejlesztés és -elemzés alapelemei. Szabványosított módszert biztosítanak az adatbázis tartalmának rendszereken átívelő, egységes definiálására és formázására, lehetővé téve a különböző alkalmazások számára ugyanazon adatok megosztását.
Miért fontos az adatmodellezés?
Az átfogó és optimalizált adatmodell segít létrehozni egy egyszerűsített, logikai adatbázist, amely kiküszöböli a redundanciát, csökkenti a tárolási követelményeket, és lehetővé teszi a hatékony lehívást. Emellett minden rendszert „az igazság egyetlen forrásával” látnak el, ami elengedhetetlen a hatékony működéshez, valamint a szabályozásoknak és szabályozási követelményeknek való bizonyítható megfeleléshez. Az adatmodellezés kulcsfontosságú lépés egy digitális vállalat két létfontosságú funkciójában.
Informatikai szakemberek által végrehajtott szoftverfejlesztési projektek (új vagy testreszabások)
Mielőtt bármilyen szoftverprojektet tervezne és építene, dokumentált képet kell kapnia arról, hogy hogyan fog kinézni a végtermék, és hogyan fog viselkedni. Ennek az elképzelésnek nagy része az üzleti szabályok halmaza, amelyek a kívánt funkcionalitást szabályozzák. A másik rész az adatleírás – az azt támogató adatáramlások (vagy adatmodell) és az adatbázis-kialakítás.
Az adatmodellezés rögzíti a jövőképet, és ütemtervet biztosít a szoftvertervezők számára. Az adatbázis és az adatáramlások teljes körű meghatározása és dokumentálása, valamint az ezen előírások szerint kifejlesztett rendszerek révén a rendszereknek biztosítaniuk kell az adatok pontosságához szükséges elvárt funkcionalitást (feltételezve, hogy az eljárásokat megfelelően követték.)
Elemzés és vizualizáció – vagy üzleti intelligencia – elsődleges döntéshozatali eszköz a felhasználók számára
A növekvő adatmennyiségnek és a felhasználók növekvő számának köszönhetően a szervezeteknek szükségük van arra, hogy a nyers adatokat a döntéshozatal érdekében végrehajtható információkká alakítsák. Nem meglepő, hogy az adatelemzés iránti kereslet drámai mértékben megnőtt. Az adatvizualizáció az adatok grafikus megjelenítésével még hozzáférhetőbbé teszi az adatokat a felhasználók számára.
A mai adatmodellek a nyers adatokat hasznos információkká alakítják át, amelyek dinamikus vizualizációkká alakíthatók. Az adatmodellezés előkészíti az adatokat elemzésre: az adatok tisztítása, a mutatószámok és dimenziók meghatározása, valamint az adatok bővítése hierarchiák létrehozásával, egységek és pénznemek beállításával, valamint képletek hozzáadásával.
Milyen típusú az adatmodellezés?
A három elsődleges adatmodelltípus a relációs, dimenzionális és egyed-kapcsolat (E-R). Számos más nem általánosan használt is van, köztük hierarchikus, hálózati, objektumorientált és többértékű. A modelltípus határozza meg a logikai struktúrát – az adatok tárolásának, logikus tárolásának és lehívásának módját.
- Relációs: Bár a „régebbi” megközelítés, a mai napig leggyakrabban használt adatbázismodell a relációs, amely az adatokat rögzített formátumú rekordokban tárolja, és táblákba rendezi az adatokat sorokkal és oszlopokkal. Az adatmodell legalapvetőbb típusának két eleme van: a mutatószámok és a dimenziók. A mutatószámok numerikus értékek, mint például a mennyiségek és a bevételek, amelyeket matematikai számításokban használnak, például az összeg vagy az átlag. A dimenzió lehet szöveg vagy numerikus. Nem használatosak számításokban, és leírásokat vagy helyeket tartalmaznak. A nyers adatok mutatószámként vagy dimenzióként vannak definiálva. A relációs adatbázis-tervezésben használt egyéb terminológia a „kapcsolatok” (a sorokat és oszlopokat tartalmazó tábla), az „attribútumok” (oszlopok), a „rekordok” (sorok) és a „tartomány” (egy oszlopban engedélyezett értékhalmaz). Bár vannak további feltételek és strukturális követelmények, amelyek meghatározzák a relációs adatbázist, a fontos tényező a struktúrán belül meghatározott kapcsolatok. A közös adatelemek (vagy kulcsok) összekapcsolják a táblákat és az adathalmazokat. A táblák kapcsolódhatnak kifejezetten is, mint például a szülő- és gyermekkapcsolatok, beleértve az egy az egyhez, az egy a többhöz vagy a többhöz kapcsolatot.
- Dimenzionális: Kevésbé merev és strukturált, a dimenzionális megközelítés előnyben részesít egy kontextusfüggő adatstruktúrát, amely jobban kapcsolódik az üzleti használathoz vagy kontextushoz. Ez az adatbázis-struktúra online lekérdezésekre és adattárház eszközökre van optimalizálva. A kritikus adatelemeket, például egy tranzakciómennyiséget „ténynek” nevezzük, és a „dimenziók” nevű referenciainformáció kíséri őket, legyen az a termékazonosító, egységár vagy tranzakciódátum. A ténytábla a dimenzionális modell elsődleges táblája. Az adatgyűjtés gyors és hatékony lehet – egy adott tevékenységtípus együttes tárolásával –, de a kapcsolati kapcsolatok hiánya megnehezítheti az adatok analitikai lekérdezését és felhasználását. Mivel az adatstruktúra az adatokat előállító és használó üzleti funkcióhoz kapcsolódik, az eltérő rendszerek (például egy adattárházban) által előállított adatok összevonása problémát okozhat.
- Entity-Rich (E-R): Egy E-R modell egy üzleti adatstruktúrát képvisel grafikus formában, amely különböző formájú dobozokat tartalmaz, amelyek tevékenységeket, függvényeket vagy „entitásokat” és vonalakat jelenítenek meg a társulások, függőségek vagy „kapcsolatok” ábrázolására. Az E-R modellel relációs adatbázist hoz létre, amelyben minden sor egy entitást jelöl, és az adott sorban lévő mezők attribútumokat tartalmaznak. Mint minden relációs adatbázisban, a „kulcs” adatelemek a táblák összekapcsolására szolgálnak.
Mi az adatabsztrakció három szintje?
Sokféle adatmodell létezik, különböző típusú lehetséges elrendezéssel. Az adatfeldolgozó közösség háromféle modellezést azonosít, amelyek a modellek kifejlesztésekor a gondolkodás szintjeit reprezentálják.
Koncepcionális adatmodell
Ez a „nagy kép” modell, amely az adatterv általános struktúráját és tartalmát képviseli, de nem az adatterv részleteit. Ez az adatmodellezés tipikus kiindulópontja, amely azonosítja a különböző adathalmazokat és a szervezeten keresztüli adatáramlást. A koncepcionális modell a logikai és fizikai modellek fejlesztésének magas szintű tervezete, és fontos része az adatarchitektúra-dokumentációnak.
Logikai adatmodell
A második részletezettségi szint a logikai adatmodell. A legszorosabban az „adatmodell” általános definíciójához kapcsolódik, mivel leírja az adatáramlást és az adatbázis tartalmát. A logikai modell részletezi a koncepcionális modell általános struktúráját, de nem tartalmaz specifikációkat magának az adatbázisnak, mivel a modell különböző adatbázis-technológiákra és termékekre alkalmazható. (Vegye figyelembe, hogy elképzelhető, hogy nincs koncepcionális modell, ha a projekt egyetlen alkalmazáshoz vagy más korlátozott rendszerhez kapcsolódik.)
Fizikai adatmodell
A fizikai adatbázis modell leírja a logikai modell megvalósításának sajátosságait. Elég részletesnek kell lennie ahhoz, hogy a technológusok képesek legyenek létrehozni a hardverben és a szoftverben a tényleges adatbázis-struktúrát, hogy támogassák a használni kívánt alkalmazásokat. Mondanom sem kell, hogy a fizikai adatmodell egy kijelölt adatbázisszoftver-rendszerre vonatkozik. Több fizikai modell is származtatható egyetlen logikai modellből, ha különböző adatbázisrendszerek lesznek használva.
Adatmodellezési folyamat és technikák
Az adatmodellezés eredendően felülről lefelé irányuló folyamat, kezdve a koncepcionális modellel az átfogó jövőkép kialakításához, majd a logikai modellhez és végül a fizikai modellben szereplő részletes tervezéshez.
A konceptuális modell felépítése többnyire az ötletek grafikus formává alakításának folyamata, amely hasonlít a programozó fejlesztői folyamatábrájához.
A modern adatmodellező eszközök segíthetnek a logikai és fizikai adatmodellek és adatbázisok meghatározásában és felépítésében. Íme néhány tipikus adatmodellezési technika és lépés:
Határozza meg az entitásokat, és hozzon létre egy entitás kapcsolatdiagramot (ERD). Az entitások „az Ön vállalkozása számára fontos adatelemekként” írhatók le. Például a „vevő” egy entitás lenne. Az „eladás” egy másik lenne. Az ERD-n dokumentálhatja, hogy ezek a különböző entitások hogyan kapcsolódnak egymáshoz a vállalatában, és milyen magas szintű kapcsolatok vannak közöttük.
Határozza meg a tényeket, mutatószámokat és dimenziókat. A tény az adatok azon része, amely egy adott előfordulást vagy tranzakciót jelez, például egy termék értékesítését. A mutatószámok mennyiségiek, például mennyiség, árbevétel, költség stb. A dimenziók minőségi mutatószámok, például leírások, helyek és dátumok.
Adatnézet-hivatkozás létrehozása grafikus eszközzel vagy SQL-lekérdezésekkel. Ha nem ismeri az SQL-t, a grafikus eszköz a legintuitívabb lehetőség, amely lehetővé teszi elemek áthúzását a modellbe, és vizuálisan összeállítani a kapcsolatokat. Nézet létrehozásakor lehetősége van arra, hogy a táblákat és akár más nézeteket egyetlen kimenetben kombinálja. Ha kiválaszt egy forrást a grafikus nézetben, és azt a kimenettel már társított forrás tetejére húzza, lehetősége lesz a táblák összekapcsolására vagy uniójának létrehozására.
A modern analitikai megoldások segítségével kiválaszthatja, szűrheti és összekapcsolhatja az adatforrásokat egy grafikus áthúzásos megjelenítéssel. Fejlett eszközök érhetők el a jellemzően az informatikában dolgozó adatszakértők számára – de a felhasználók saját sztorikat is létrehozhatnak egy adatmodell vizuális létrehozásával, valamint táblák, diagramok, térképek és más objektumok rendszerezésével, hogy az adatelemzéseken alapuló sztorikat mondjanak el.
Példák az adatmodellezésre
Bármely alkalmazás esetében – legyen az üzleti, szórakoztató, személyes vagy egyéb – az adatmodellezés szükséges korai lépés a rendszer tervezésében és a rendszer lehetővé tételéhez szükséges infrastruktúra meghatározásában. Ebbe beletartozik bármilyen típusú tranzakciós rendszer, adatfeldolgozó alkalmazáscsomag vagy -csomag, vagy bármely más rendszer, amely adatokat gyűjt, hoz létre vagy használ fel.
Az adatmodellezés elengedhetetlen az adattárház számára, mivel az adattárház a több forrásból behozott adatok tárháza, amelyek valószínűleg különböző formátumokban hasonló vagy kapcsolódó adatokkal rendelkeznek. Először fel kell térképezni a raktárformátumokat és -struktúrát, hogy meghatározzák, hogyan kell manipulálni az egyes beérkező adatkészleteket, hogy megfeleljenek a raktártervezés igényeinek – így az adatok hasznosak lesznek az elemzéshez és az adatbányászathoz. Az adatmodell így fontos eszköze az elemzési eszközöknek, a vezetői információs rendszereknek (irányítópultoknak), az adatbányászatnak, valamint az összes adatrendszerrel és alkalmazással való integrációnak.
Bármely rendszer tervezésének korai szakaszában az adatmodellezés kulcsfontosságú előfeltétele annak, hogy minden más lépés és szakasz attól függjön, hogy megteremtse azt az alapot, amelyre az összes program, funkció és eszköz támaszkodik. Az adatmodell olyan, mint egy közös nyelv, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy a modellben leírt adatok megértésén és elfogadásán keresztül kommunikáljanak. Ez minden eddiginél fontosabb a Big Data, a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a felhőalapú összekapcsolhatóság, az IoT és az elosztott rendszerek, köztük a edge computing világában.
Az adatmodellezés fejlődése
Nagyon valós értelemben az adatmodellezés egészen addig tartott, amíg az adatfeldolgozás, az adattárolás és a számítógépes programozás, bár maga a kifejezés valószínűleg csak abban az időben vált elterjedtté, amikor az adatbázis-kezelő rendszerek az 1960-as években fejlődni kezdtek. Nincs semmi újdonság vagy újdonság az új struktúra tervezésének és felépítésének koncepciójában. Maga az adatmodellezés strukturáltabbá és formalizáltabbá vált, mivel több adat, több adatbázis és több adatfajta jelent meg.
Napjainkban az adatmodellezés fontosabb, mint valaha, mivel a technológusok az új adatforrásokkal (IoT érzékelők, helyismerő eszközök, clickstreamek, közösségi média), valamint a strukturálatlan adatok (szöveg, hang, videó, nyers érzékelő kimenet) felgyorsulásával küzdenek – volumenben és sebességben, amely meghaladja a hagyományos rendszerek képességeit. Jelenleg folyamatosan igény mutatkozik új rendszerekre, innovatív adatbázis-struktúrákra és technikákra, valamint új adatmodellekre, amelyek összekapcsolják ezt az új fejlesztési erőfeszítést.
Mi a következő lépés az adatmodellezéshez?
Az információkapcsolat és a sok különböző forrásból származó nagy mennyiségű adat – többek között érzékelők, hang, videó, e-mail stb. – kibővíti a modellezési projektek körét az informatikai szakemberek számára. Az internet természetesen ennek az evolúciónak az egyik mozgatórugója. A felhő a megoldás jelentős része, mivel ez az egyetlen olyan nagy számítástechnikai infrastruktúra, amely elég nagy, skálázható és elég agilis ahhoz, hogy megfeleljen a jelenlegi és jövőbeli igényeknek az összekapcsolhatóság bővülő világában.
Az adatbázis-tervezési lehetőségek is változnak. Egy évtizeddel ezelőtt a domináns adatbázis-struktúra egy hagyományos lemeztárolási technológiát alkalmazó, sororientált relációs adatbázis volt. A tipikus ERP főkönyv vagy készletvezetés adatait több tucat különböző táblában tárolták, amelyeket frissíteni és modellezni kell. Napjainkban a modern ERP-megoldások a táblázatok drámai csökkentése, valamint a sebesség és a hatékonyság növelése érdekében oszlopos kialakítás segítségével tárolják az aktív adatokat a memóriában.
Az üzletági szakemberek számára a ma rendelkezésre álló új önkiszolgáló eszközök tovább javulnak. És új eszközök kerülnek bevezetésre, hogy az adatmodellezés és vizualizáció még könnyebb és együttműködésképesebb legyen.
Összefoglalás
Egy jól átgondolt és teljes adatmodell a kulcsa egy valóban funkcionális, hasznos, biztonságos és pontos adatbázis kifejlesztésének. Kezdje a koncepcionális modellel, hogy meghatározza az adatmodell összes komponensét és funkcióját. Ezután finomítsa ezeket a terveket egy logikai adatmodellre, amely leírja az adatáramlásokat, és tisztázza, hogy milyen adatokra van szükség, és hogyan lesznek beolvasva, kezelve, tárolva és elosztva. A logikai adatmodell az adatbázis-termékre vonatkozó fizikai adatmodellt vezérli, és ez a részletes tervezési dokumentum, amely az adatbázis és az alkalmazásszoftver létrehozását segíti.
A jó adatmodellezés és adatbázis-tervezés elengedhetetlen a funkcionális, megbízható és biztonságos alkalmazásrendszerek és adatbázisok fejlesztéséhez, amelyek jól működnek az adattárházakkal és elemzési eszközökkel – és megkönnyítik az adatcserét az üzleti partnerekkel és több alkalmazáskészlet között. A jól átgondolt adatmodellek segítenek az adatok integritásának biztosításában, így vállalata adatai még értékesebbek és megbízhatóbbak.
Fedezze fel a modern adatmodellező eszközöket
Kapcsolja össze az adatokat az üzleti kontextussal, hogy lehetővé tegye az üzleti felhasználók számára az elemzések feltárását.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába szállít.