ما هو إعداد نماذج البيانات؟
نمذجة البيانات هي عملية رسم المخططات تدفقات البيانات.
نظرة عامة على إعداد نماذج البيانات
نمذجة البيانات هي عملية رسم المخططات تدفقات البيانات. عند إنشاء بنية قاعدة بيانات جديدة أو بديلة، يبدأ المصمم بمخطط لكيفية تدفق البيانات إلى قاعدة البيانات وخارجها. يستخدم مخطط التدفق هذا لتحديد الصفات المميزة لتنسيقات البيانات والبُنى ووظائف معالجة قاعدة البيانات لدعم متطلبات تدفق البيانات بكفاءة. بعد إنشاء قاعدة البيانات ونشرها، يعيش نموذج البيانات ليصبح التوثيق والتبرير لسبب وجود قاعدة البيانات وكيفية تصميم تدفقات البيانات.
يوفر نموذج البيانات الذي ينتج عن هذه العملية إطار عمل للعلاقات بين عناصر البيانات داخل قاعدة بيانات بالإضافة إلى دليل لاستخدام البيانات. نماذج البيانات هي عنصر أساسي لتطوير البرمجيات والتحليلات. فهي توفر أسلوبًا موحدًا لتحديد وتنسيق محتويات قاعدة البيانات بشكل متسق عبر الأنظمة، مما يتيح للتطبيقات المختلفة مشاركة البيانات نفسها.
لماذا إعداد نماذج البيانات مهم؟
يساعد نموذج البيانات الشامل والمحسّن على إنشاء قاعدة بيانات منطقية مبسطة تعمل على التخلص من التكرار وتقليل متطلبات التخزين وتمكين الاسترجاع بكفاءة. كما أنها تزود جميع الأنظمة بـ"مصدر واحد للحقيقة" - وهو أمر ضروري للعمليات الفعالة والامتثال القابل للإثبات للوائح والمتطلبات التنظيمية. تعد نمذجة البيانات خطوة أساسية في وظيفتين حيويتين للمؤسسة الرقمية.
مشروعات تطوير البرامج (الجديدة أو التخصيصات) التي ينفذها متخصصو تكنولوجيا المعلومات
قبل تصميم وبناء أي مشروع برمجي، يجب أن تكون هناك رؤية موثقة لما سيبدو عليه المنتج النهائي وكيف سيتصرف. جزء كبير من هذه الرؤية هو مجموعة من قواعد الأعمال التي تحكم الوظيفة المطلوبة. الجزء الآخر هو وصف البيانات - تدفقات البيانات (أو نموذج البيانات) وتصميم قاعدة البيانات لدعمه.
تحتفظ نمذجة البيانات بسجل للرؤية وتوفر خارطة طريق لمصممي البرامج. مع قاعدة البيانات وتدفقات البيانات التي تم تعريفها وتوثيقها بشكل كامل، والأنظمة التي تم تطويرها حسب تلك المواصفات، ينبغي أن تقدم الأنظمة الوظائف المتوقعة المطلوبة للحفاظ على دقة البيانات (على افتراض أن الإجراءات قد تم اتباعها بشكل صحيح.)
التحليلات والتمثيل المرئي – أو التحليل الذكي للأعمال – أداة اتخاذ القرارات الأساسية للمستخدمين
ومع تزايد أحجام البيانات وتزايد أعداد المستخدمين، تحتاج المؤسسات إلى طريقة لتحويل البيانات الأولية إلى معلومات قابلة للتنفيذ من أجل اتخاذ القرارات. ليس من المستغرب أن الطلب على تحليلات البيانات قد نما بشكل كبير. يجعل عرض البيانات البيانات أكثر قابلية للوصول إلى المستخدمين من خلال عرض البيانات رسوميًا.
تقوم نماذج البيانات اليوم بتحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة يمكن تحويلها إلى عروض ديناميكية. إعداد نماذج البيانات يعد البيانات للتحليل: تنقية البيانات وتحديد القياسات والأبعاد وتحسين البيانات من خلال إنشاء هرميات وتعيين وحدات وعملات وإضافة معادلات.
ما هي أنواع إعداد نماذج البيانات؟
أنواع نماذج البيانات الأساسية الثلاثة هي العلائقية والبعدية وعلاقة الكيان (E-R). هناك أيضا عدة أخرى ليست في الاستخدام العام، بما في ذلك التسلسل الهرمي، والشبكة، كائنية التوجه، ومتعددة القيم. يحدد نوع النموذج البنية المنطقية - كيفية تخزين البيانات، منطقيًا - وبالتالي كيفية تخزينها وتنظيمها واسترجاعها.
- العلائقية: على الرغم من "الأقدم" في النهج ، إلا أن نموذج قاعدة البيانات الأكثر شيوعًا الذي لا يزال مستخدمًا حتى اليوم هو العلائقية ، التي تخزن البيانات في سجلات ثابتة التنسيق وترتب البيانات في الجداول التي تحتوي على صفوف وأعمدة. يحتوي النوع الأساسي لنموذج البيانات على عنصرين: القياسات والأبعاد. المقاييس هي قيم رقمية، مثل الكميات والإيرادات، وتُستخدم في عمليات الاحتساب الرياضية مثل المجموع أو المتوسط. يمكن أن تكون الأبعاد نصية أو رقمية. ولا يتم استخدامها في عمليات الاحتساب وتتضمن الأوصاف أو المواقع. يتم تحديد البيانات الأولية كقياس أو بُعد. وتشمل المصطلحات الأخرى المستخدمة في تصميم قواعد البيانات العلائقية "العلاقات" (الجدول الذي يحتوي على صفوف وأعمدة)، و"السمات" (الأعمدة)، و"مجموعات القيم" (الصفوف)، و"المجال" (مجموعة القيم المسموح بها في عمود). في حين أن هناك مصطلحات إضافية ومتطلبات هيكلية تحدد قاعدة بيانات علائقية، فإن العامل المهم هو العلاقات المحددة داخل تلك البنية. عناصر البيانات المشتركة (أو المفاتيح) جداول الارتباطات ومجموعات البيانات معًا. ويمكن أيضًا ربط الجداول بشكل صريح، مثل علاقات الوالدين والأطفال بما في ذلك علاقة واحد بواحد أو واحد إلى متعدد أو علاقات متعددة.
- الأبعاد: أقل صلابة وهيكلة، يفضل المنهج البُعدي بنية بيانات سياقية أكثر ارتباطًا باستخدام الأعمال أو السياق. تم تحسين بنية قاعدة البيانات هذه للاستعلامات عبر الإنترنت وأدوات تخزين البيانات بالمستودع. ويطلق على عناصر البيانات الحرجة، مثل كمية المعاملة على سبيل المثال، اسم "الحقائق"، وتكون مصحوبة بمعلومات مرجعية تسمى "الأبعاد"، هي معرف المنتج أو سعر الوحدة أو تاريخ المعاملة. جدول الحقائق هو جدول أساسي في النموذج البُعدي. يمكن أن يكون الاسترجاع سريعًا وفعالًا - مع بيانات لنوع محدد من الأنشطة المخزنة معًا - ولكن عدم وجود روابط العلاقة يمكن أن يعقد الاسترجاع التحليلي واستخدام البيانات. نظرًا لأن بنية البيانات مرتبطة بوظيفة الأعمال التي تنتج البيانات وتستخدمها، فإن الجمع بين البيانات التي يتم إنتاجها بواسطة أنظمة مختلفة (في مستودع البيانات، على سبيل المثال) يمكن أن يكون مشكلًا.
- Entity-Rich (E-R): يمثل نموذج E-R بنية بيانات أعمال في شكل رسومي يحتوي على مربعات من أشكال مختلفة لتمثيل الأنشطة أو الوظائف أو "الكيانات" والخطوط لتمثيل الارتباطات أو التبعيات أو "العلاقات". ثم يتم استخدام نموذج E-R لإنشاء قاعدة بيانات ارتباطية مع كل صف يمثل كيانًا وتحتوي الحقول في هذا الصف على سمات. وكما هو الحال في جميع قواعد البيانات العلائقية، تُستخدم عناصر البيانات "الأساسية" لربط الجداول معًا.
ما هي المستويات الثلاثة لتجريد البيانات؟
هناك العديد من أنواع نماذج البيانات مع أنواع مختلفة من المخططات المحتملة. يحدد مجتمع معالجة البيانات ثلاثة أنواع من النمذجة لتمثيل مستويات التفكير أثناء تطوير النماذج.
نموذج البيانات المفاهيمي
هذا هو نموذج "الصورة الكبيرة" الذي يمثل الهيكل والمحتوى العام ولكن ليس تفاصيل خطة البيانات. وهي نقطة البداية النموذجية لإعداد نماذج البيانات، وتحديد مجموعات البيانات المختلفة وتدفق البيانات خلال المنظمة. النموذج المفاهيمي هو المخطط الرفيع المستوى لتطوير النماذج المنطقية والمادية وهو جزء مهم من وثائق بنية البيانات.
نموذج البيانات المنطقية
المستوى الثاني من التفاصيل هو نموذج البيانات المنطقي. وهو وثيق الصلة بالتعريف العام لـ "نموذج البيانات" من حيث أنه يصف تدفق البيانات ومحتوى قاعدة البيانات. النموذج المنطقي يضيف تفاصيل إلى الهيكل العام في النموذج المفاهيمي ولكنه لا يتضمن مواصفات لقاعدة البيانات نفسها حيث يمكن تطبيق النموذج على مختلف تقنيات ومنتجات قواعد البيانات. (لاحظ أنه قد لا يكون هناك نموذج مفاهيمي إذا كان المشروع يتعلق بتطبيق واحد أو نظام محدود آخر.)
نموذج البيانات الفعلي
يصف نموذج قاعدة البيانات الفعلي تفاصيل كيفية تحقيق النموذج المنطقي. ويجب أن تحتوي على تفاصيل كافية لتمكين التقنيين من إنشاء بنية قاعدة البيانات الفعلية في الأجهزة والبرمجيات لدعم التطبيقات التي ستستخدمها. وغني عن القول إن نموذج البيانات المادية خاص بنظام برمجيات قواعد بيانات معين. يمكن أن تكون هناك نماذج فيزيائية متعددة مشتقة من نموذج منطقي واحد إذا سيتم استخدام أنظمة قواعد بيانات مختلفة.
عملية إعداد نماذج البيانات وتقنياتها
نمذجة البيانات هي بطبيعتها عملية من أعلى لأسفل، بدءا من النموذج المفاهيمي لتأسيس الرؤية الشاملة، ثم المضي قدما إلى النموذج المنطقي، وأخيرا التصميم المفصل الوارد في النموذج الفيزيائي.
بناء النموذج التصوري هو في الغالب عملية تحويل الأفكار إلى شكل رسومي يشبه الرسم البياني لتدفق المطور المبرمج.
يمكن أن تساعدك أدوات إعداد نماذج البيانات الحديثة في تحديد وبناء قواعد بيانات ونماذج البيانات المنطقية والفيزيائية الخاصة بك. فيما يلي بعض الأساليب والخطوات النموذجية لإعداد نماذج البيانات:
تحديد الكيانات وإنشاء مخطط علاقات كيانات (ERD). يمكن وصف الكيانات بشكل أفضل على أنها "عناصر بيانات ذات أهمية لأعمالك". على سبيل المثال، "العميل" سيكون كيانًا. وسيكون "البيع" آخر. تقوم بتوثيق كيفية ارتباط هذه الكيانات المختلفة ببعضها البعض في أعمالك وما هي الاتصالات عالية المستوى الموجودة بينها.
تحديد الحقائق والمقاييس والأبعاد الخاصة بك. حقيقة هي جزء من بياناتك يشير إلى حدوث أو معاملة محددة، مثل بيع منتج. قياساتك كمية، مثل الكمية والإيرادات والتكلفة وما إلى ذلك. أبعادك هي مقاييس نوعية، مثل الأوصاف والمواقع والتواريخ.
قم بإنشاء ارتباط عرض بيانات باستخدام أداة رسومية أو عبر استعلامات SQL. إذا كنت غير مطلع على SQL، فإن الأداة المصورة هي الخيار الأكثر سهولة، مما يسمح لك بسحب العناصر وإسقاطها في نموذجك وإنشاء اتصالاتك بصريًا. أثناء إنشاء عرض، يكون لديك خيار دمج الجداول وحتى العروض الأخرى في إخراج واحد. عند تحديد مصدر في العرض الرسومي وسحبه أعلى مصدر مرتبط بالفعل بالإخراج، سيكون لديك الخيار إما بربط أو إنشاء اتحاد لهذه الجداول.
كما يمكن للحلول التحليلية الحديثة مساعدتك في تحديد مصادر البيانات وتصفيتها وربطها باستخدام عرض السحب والإسقاط الرسومي. تتوفر أدوات متقدمة لخبراء البيانات الذين يعملون عادةً في تكنولوجيا المعلومات - ولكن يمكن للمستخدمين أيضًا إنشاء قصصهم الخاصة من خلال إنشاء نموذج بيانات بصريًا وتنظيم الجداول والمخططات والخرائط والكائنات الأخرى لإخبار قصة ما على أساس رؤى البيانات.
أمثلة على إعداد نماذج البيانات
بالنسبة لأي تطبيق – سواء كانت أعمال تجارية أو ترفيهية أو شخصية أو غيرها – فإن نمذجة البيانات هي خطوة مبكرة ضرورية في تصميم النظام وتحديد البنية التحتية اللازمة لتمكين النظام. وهذا يتضمن أي نوع من نظام المعامَلات أو مجموعة تطبيقات معالجة البيانات أو المجموعة أو أي نظام آخر يجمع البيانات أو ينشئها أو يستخدمها.
يعد إعداد نماذج البيانات أمرًا ضروريًا لتخزين البيانات لأن مستودع البيانات هو مستودع للبيانات التي يتم إحضارها من مصادر متعددة، والتي من المحتمل أن يكون لها بيانات مماثلة أو ذات صلة بتنسيقات مختلفة. من الضروري أولاً رسم خريطة لصيغ المستودعات وهيكلها من أجل تحديد كيفية معالجة كل مجموعة بيانات واردة لتتوافق مع احتياجات تصميم المستودع – بحيث تكون البيانات مفيدة للتحليل والتنقيب عن البيانات. بعد ذلك، يعد نموذج البيانات أداة تمكين مهمة للأدوات التحليلية وأنظمة المعلومات التنفيذية (لوحات المعلومات) والتنقيب عن البيانات والتكامل مع أي وجميع أنظمة البيانات وتطبيقاتها.
في المراحل الأولى من التصميم لأي نظام، نمذجة البيانات هي شرط أساسي أساسي تعتمد عليه جميع الخطوات والمراحل الأخرى لوضع الأساس الذي تعتمد عليه جميع البرامج والوظائف والأدوات. نموذج البيانات هو مثل اللغة المشتركة التي تسمح للأنظمة بالتواصل من خلال فهمها وقبولها للبيانات كما هو موضح في النموذج. وهذا أهم من أي وقت مضى في عالم اليوم من البيانات الضخمة وتدريب الآلة والذكاء الاصطناعي والاتصال السحابي وإنترنت الأشياء والأنظمة الموزعة بما في ذلك الحوسبة المتطورة.
تطور إعداد نماذج البيانات
وبمعنى حقيقي جداً، كانت نمذجة البيانات موجودة منذ فترة طويلة مثل معالجة البيانات وتخزين البيانات وبرمجة الكمبيوتر، على الرغم من أن المصطلح نفسه ربما لم يدخل في الاستخدام المشترك إلا حول الوقت الذي بدأت فيه أنظمة إدارة قواعد البيانات بالتطور في الستينيات. لا يوجد شيء جديد أو مبتكر حول مفهوم التخطيط وبناء بنية جديدة. وقد أصبحت نمذجة البيانات في حد ذاتها أكثر تنظيما وإضفاء الطابع الرسمي كما ظهرت المزيد من البيانات، والمزيد من قواعد البيانات، والمزيد من أصناف البيانات.
واليوم، تعد نمذجة البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى حيث يعاني التكنولوجيون من مصادر جديدة للبيانات (أجهزة استشعار إنترنت الأشياء والأجهزة التي تعرف الموقع وتدفقات النقر والوسائط الاجتماعية) جنبًا إلى جنب مع اندفاع البيانات غير المهيكلة (النص والصوت والفيديو وإخراج المستشعر الخام) – بكميات وسرعة تتجاوز قدرات الأنظمة التقليدية. وهناك الآن طلب مستمر على النظم الجديدة، وهياكل وتقنيات قواعد البيانات المبتكرة، ونماذج البيانات الجديدة لربط هذا الجهد الإنمائي الجديد معا.
ما التالي لإعداد نماذج البيانات؟
اتصال المعلومات وكميات كبيرة من البيانات من العديد من المصادر المختلفة - بما في ذلك أجهزة الاستشعار، والصوت، والفيديو، والبريد الإلكتروني، وأكثر من ذلك - توسيع نطاق مشاريع النمذجة لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات. والإنترنت بطبيعة الحال هو أحد عوامل تمكين هذا التطور. السحابة هي جزء رئيسي من الحل حيث أنها البنية التحتية الوحيدة للحوسبة كبيرة بما فيه الكفاية، وقابلة للتطوير بما فيه الكفاية، ومرنة بما يكفي لتلبية المتطلبات الحالية والمستقبلية في عالم الاتصال الآخذ في الاتساع.
كما تتغير خيارات تصميم قاعدة البيانات. قبل عقد من الزمان، كانت بنية قاعدة البيانات السائدة عبارة عن قاعدة بيانات ارتباطية موجهة نحو الصفوف باستخدام تقنية التخزين التقليدية على القرص. تم تخزين بيانات دفتر الأستاذ العام النموذجي لتخطيط موارد المؤسسة أو إدارة المخزون في عشرات الجداول المختلفة التي تحتاج إلى تحديث ونمذجة. واليوم، تقوم حلول ERP الحديثة بتخزين البيانات النشطة في الذاكرة باستخدام تصميم الأعمدة لتقليل كبير في الجداول وزيادة السرعة والكفاءة.
وبالنسبة لمتخصصي قطاع الأعمال، ستستمر أدوات الخدمة الذاتية الجديدة المتاحة اليوم في التحسن. وسيتم تقديم أدوات جديدة لجعل نمذجة البيانات والتمثيل المرئي أكثر سهولة وتعاونًا.
ملخص
نموذج بيانات مدروس وكامل بشكل جيد هو مفتاح تطوير قاعدة بيانات وظيفية ومفيدة وآمنة ودقيقة بحق. ابدأ بالنموذج المفاهيمي لوضع جميع مكونات ووظائف نموذج البيانات. ثم بعد ذلك، قم بتنقيح تلك الخطط في نموذج بيانات منطقي يصف تدفقات البيانات ويوضح تعريف البيانات المطلوبة وكيفية الحصول عليها ومعالجتها وتخزينها وتوزيعها. يعمل نموذج البيانات المنطقية على توجيه نموذج البيانات الفعلي الخاص بمنتج قاعدة البيانات وهو مستند التصميم التفصيلي الذي يوجه إنشاء قاعدة البيانات وبرامج التطبيقات.
تعد نمذجة البيانات الجيدة وتصميم قواعد البيانات من الأمور الأساسية لتطوير أنظمة التطبيقات وقواعد البيانات الوظيفية والموثوقة والآمنة التي تعمل بشكل جيد مع مستودعات البيانات والأدوات التحليلية – وتسهيل تبادل البيانات مع شركاء الأعمال وبين مجموعات التطبيقات المتعددة. وتساعد نماذج البيانات المدروسة جيدًا على ضمان تكامل البيانات، مما يجعل بيانات شركتك أكثر قيمة وموثوقية.
استكشاف أدوات إعداد نماذج البيانات الحديثة
ربط البيانات بسياق الأعمال لتمكين مستخدمي الأعمال من إلغاء تأمين الرؤى.
الأفكار التي لن تجدها في أي مكان آخر
اشترك للحصول على جرعة من ذكاء الأعمال يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.