Veri modelleme nedir?
Veri modelleme, veri akışlarını şemak işlemidir.
Veri modellemeye genel bakış
Veri modelleme, veri akışlarını şemak işlemidir. Tasarımcı, yeni veya alternatif bir veritabanı yapısı oluştururken verilerin veritabanına ve veritabanından nasıl akacağına ilişkin bir diyagramla başlar. Bu akış diyagramı, veri akışı gereksinimlerini verimli bir şekilde desteklemek için veri biçimlerinin, yapıların ve veri tabanı işleme işlevlerinin karakteristiklerini tanımlamak için kullanılır. Veri tabanı oluşturulduktan ve dağıtıldıktan sonra veri modeli, veri tabanının neden mevcut olduğuna ve veri akışlarının nasıl tasarlandığına ilişkin dokümantasyon ve gerekçe olarak çalışır.
Bu süreçten kaynaklanan veri modeli, bir veri tabanı içindeki veri öğeleri arasındaki ilişkilerin bir çerçevesinin yanı sıra verilerin kullanımına yönelik bir kılavuz sağlar. Veri modelleri yazılım geliştirme ve analitiğin temel öğesidir. Veritabanı içeriğini sistemler arasında tutarlı bir şekilde tanımlamak ve biçimlendirmek için standartlaştırılmış bir yöntem sunarak farklı uygulamaların aynı verileri paylaşmasını sağlar.
Veri modelleme neden önemlidir?
Kapsamlı ve optimize edilmiş veri modeli, fazlalığı ortadan kaldıran, depolama gereksinimlerini azaltan ve verimli bir şekilde alınmasını sağlayan basitleştirilmiş, mantıksal bir veri tabanı oluşturulmasına yardımcı olur. Ayrıca tüm sistemleri "tek bir doğruluk kaynağı" ile donatır. Bu, etkili operasyonlar ve düzenlemelere ve düzenleyici gereksinimlere kışkırtılabilir uyum için esastır. Veri modelleme, bir dijital işletmenin iki önemli işlevinde önemli bir adımdır.
BT uzmanları tarafından gerçekleştirilen yazılım geliştirme projeleri (yeni veya uyarlamalar)
Herhangi bir yazılım projesini tasarlayıp oluşturmadan önce nihai ürünün nasıl görüneceğine ve nasıl davranacağına dair belgelenmiş bir vizyon olmalıdır. Bu vizyonun büyük bir bölümü, istenen işlevselliği yöneten iş kuralları kümesidir. Diğer bölüm ise veri tanımı – veri akışları (veya veri modeli) ve bunu desteklemek için veritabanı tasarımıdır.
Veri modelleme, vizyonun kaydını tutar ve yazılım tasarımcıları için bir yol haritası sağlar. Tamamen tanımlanmış ve belgelenmiş veritabanı ve veri akışları ile ve bu spesifikasyonlara göre geliştirilen sistemler, verileri doğru tutmak için gerekli beklenen işlevselliği sağlamalıdır (prosedürlerin düzgün bir şekilde takip edildiği varsayılarak).
Analiz ve görselleştirme - veya iş zekası – kullanıcılar için birincil bir karar alma aracı
Artan veri hacimleri ve artan kullanıcı sayılarıyla birlikte organizasyonlar, ham verileri karar alma için eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmenin bir yoluna ihtiyaç duyar. Şaşırtıcı değil, veri analitiğine olan talep önemli ölçüde arttı. Veri görselleştirme, verileri grafiksel olarak sunarak verileri kullanıcılar için daha da erişilebilir hale getirir.
Bugünün veri modelleri ham verileri, dinamik görselleştirmelere dönüştürülebilen kullanışlı bilgilere dönüştürür. Veri modelleme, analiz için verileri hazırlar: Verilerin temizlenmesi, ölçülerin ve boyutların tanımlanması ve hiyerarşiler oluşturularak, birimler ve para birimleri belirlenerek ve formüller eklenerek verilerin geliştirilmesi.
Veri modelleme türleri nelerdir?
Üç birincil veri modeli türü ilişkisel, boyutlu ve birim-ilişkidir (E-R). Genel kullanımda olmayan hiyerarşik, ağ, nesne odaklı ve çok değerli olanlar da vardır. Model türü, verilerin nasıl depolandığını, mantıksal olarak nasıl depolandığını, organize edildiğini ve nasıl alınacağını tanımlar.
- İlişkisel: Yaklaşımda "daha eski" olmasına rağmen günümüzde hala kullanılan en yaygın veritabanı modeli ilişkisel olup, verileri sabit biçimli kayıtlarda saklar ve verileri satır ve sütunlar içeren tablolarda düzenler. Veri modelinin en temel türü iki öğeye sahiptir: ölçüler ve boyutlar. Ölçüler, toplam veya ortalama gibi matematiksel hesaplamalarda kullanılan, miktarlar ve gelir gibi sayısal değerlerdir. Boyutlar metin veya sayısal olabilir. Hesaplamalarda kullanılmazlar ve tanımları veya yerleri içermezler. Ham veriler ölçü veya boyut olarak tanımlanır. İlişkisel veritabanı tasarımında kullanılan diğer terminoloji "ilişkiler" (satır ve sütunlar içeren tablo), "öznitelikler" (sütunlar), "tanımlama grupları" (satırlar) ve "etki alanı" (bir sütunda izin verilen değerler kümesi) içerir. Bir ilişkisel veritabanını tanımlayan ek şartlar ve yapısal gereklilikler olmakla birlikte, önemli faktör o yapının içinde tanımlanan ilişkilerdir. Ortak veri öğeleri (veya anahtarlar) tabloları ve veri kümelerini birlikte bağlar. Tablolar da birebir, bir-çok veya çoktan çoğa dahil üst ve alt ilişkiler gibi açıkça ilişkili olabilir.
- Boyut: Daha az sert ve yapılandırılmış olan boyut yaklaşımı, iş kullanımı veya bağlamıyla daha ilgili olan bağlamsal bir veri yapısını tercih eder. Bu veritabanı yapısı, çevrimiçi sorgular ve veri ambarı araçları için optimize edilmiştir. Örneğin, bir işlem miktarı gibi kritik veri öğeleri "olgular" olarak adlandırılır ve "boyutlar" olarak adlandırılan referans bilgilere bu ürün tanıtıcısı, birim fiyat veya işlem tarihi eşlik eder. Olgu tablosu, bir boyut modelindeki birincil tablodur. Alma, birlikte saklanan belirli bir aktivite türü için verilerle hızlı ve verimli olabilir, ancak ilişki bağlantılarının olmaması, analitik alma ve verilerin kullanımını karmaşık hale getirebilir. Veri yapısı, verileri üreten ve kullanan işletme işlevine bağlı olduğundan, benzer olmayan sistemlerin (örneğin, bir veri deposunda) ürettiği verileri birleştirmek sorunlu olabilir.
- Birim-Zengin (E-R): E-R modeli; ilişkileri, bağlılıkları veya "ilişkileri" temsil eden etkinlikleri, işlevleri veya "varlıkları" ve satırları temsil etmek için çeşitli şekillerin kutularını içeren grafik biçiminde bir iş verisi yapısını temsil eder. E-R modeli daha sonra bir varlığı temsil eden her satırda ilişkisel veri tabanı oluşturmak için kullanılır ve o satırdaki alanlar nitelikler içerir. Tüm ilişkisel veritabanlarında olduğu gibi, tabloları birbirine bağlamak için "anahtar" veri öğeleri kullanılır.
Üç veri soyutlaması düzeyi nedir?
Farklı türde olası düzenlere sahip birçok veri modeli türü vardır. Veri işleme topluluğu, modeller geliştirildikçe düşünce düzeylerini temsil edecek üç tür modellemeyi tanımlar.
Kavramsal veri modeli
Bu, veri planının ayrıntısını değil, genel yapıyı ve içeriği temsil eden "büyük resim" modelidir. Organizasyon aracılığıyla çeşitli veri kümelerini ve veri akışını tanımlayan, veri modelleme için tipik başlangıç noktasıdır. Kavramsal model, mantıksal ve fiziksel modellerin geliştirilmesine yönelik üst düzey kavramsal tasarımdır ve veri mimarisi dokümantasyonunun önemli bir parçasıdır.
Mantıksal veri modeli
İkinci ayrıntı düzeyi mantıksal veri modelidir. Veri akışını ve veri tabanı içeriğini açıklamak için genel "veri modeli" tanımıyla ilgilidir. Mantıksal model, kavramsal modeldeki genel yapıya detay ekler, ancak modelin çeşitli veritabanı teknolojilerine ve ürünlerine uygulanabileceği gibi veritabanının kendisi için belirtimleri içermez. (Proje tek bir uygulama veya diğer sınırlı sistemle ilişkiliyse kavramsal bir model olmayabileceğini unutmayın.)
Fiziksel veri modeli
Fiziksel veri tabanı modeli, mantıksal modelin nasıl gerçekleşeceğine ilişkin özellikleri açıklar. Teknologların kullanacak uygulamaları desteklemek için donanım ve yazılımdaki gerçek veritabanı yapısını oluşturmalarını sağlamak için yeterli ayrıntı içermelidir. Söylemeye gerek yok, fiziksel veri modeli belirli bir veritabanı yazılım sistemine özeldir. Farklı veri tabanı sistemleri kullanılacaksa, tek bir mantıksal modelden türetilen birden fazla fiziksel model olabilir.
Veri modelleme süreci ve teknikleri
Veri modelleme doğal olarak yukarıdan aşağı bir süreçtir, genel vizyonu oluşturmak için kavramsal modelden başlayarak, daha sonra mantıksal modele geçilir ve son olarak fiziksel modelde yer alan ayrıntılı tasarım.
Kavramsal modeli oluşturmak çoğunlukla, fikirleri bir programcı geliştiricinin akış grafiğine benzeyen bir grafik şekline dönüştürme sürecidir.
Modern veri modelleme araçları, mantıksal ve fiziksel veri modellerinizi ve veritabanlarınızı tanımlamanıza ve oluşturmanıza yardımcı olabilir. Aşağıda birkaç tipik veri modelleme tekniği ve adımı verilmiştir:
Birimleri belirleyin ve birim ilişkisi diyagramı (ERD) oluşturun. Birimler, "işinizle ilgili veri öğeleri" olarak daha iyi tanımlanabilir. Örneğin, “müşteri” bir varlık olur. "Satış" başka bir şey olur. ERD'de, bu farklı birimlerin işinizde birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu ve bunlar arasında hangi yüksek düzeyli bağlantıların mevcut olduğunu belgelersiniz.
Olgularınızı, ölçülerinizi ve boyutlarınızı tanımlayın. Verilerinizin, bir ürünün satışı gibi belirli bir ortaya çıkışa veya işleme işaret eden kısmıdır. Ölçüleriniz miktar, gelir, masraf gibi niceliklerdir. Boyutlarınız tanımlar, lokasyonlar ve tarihler gibi niteliksel ölçülerdir.
Grafik araç veya SQL sorguları aracılığıyla veri görünümü bağlantısı oluşturun. SQL hakkında bilgi sahibi değilseniz grafik aracı en sezgisel seçenektir. Bu da öğeleri modelinize sürükleyip bırakmanıza ve bağlantılarınızı görsel olarak oluşturmanıza olanak sağlar. Görünüm oluştururken tabloları ve hatta diğer görünümleri tek bir çıktıda birleştirme seçeneğiniz vardır. Grafik görünümünde bir kaynak seçip çıktıyla zaten ilişkili olan bir kaynağın üzerine sürüklediğinizde bu tabloları birleştirme veya birleştirme seçeneğine sahip olursunuz.
Modern analitik çözümleri, grafiksel sürükleyip bırakma görüntüsü kullanarak veri kaynaklarını seçmenize, filtrelemenize ve bağlamanıza da yardımcı olabilir. BT'de genellikle çalışan veri uzmanları için gelişmiş araçlar kullanılabilir, ancak kullanıcılar ayrıca görsel olarak bir veri modeli oluşturup veri öngörülerine dayalı bir hikaye anlatmak için tabloları, grafikleri, haritaları ve diğer nesneleri düzenleyerek kendi hikayelerini oluşturabilir.
Veri modelleme örnekleri
İş, eğlence, kişisel veya diğer tüm uygulamalar için veri modelleme, sistemin tasarlanması ve sistemin etkinleştirilmesi için gerekli altyapının tanımlanmasında gerekli bir erken adımdır. Buna herhangi bir işlem sistemi, veri işleme uygulama kümesi veya paketi ya da verileri toplayan, oluşturan veya kullanan diğer herhangi bir sistem dahildir.
Veri ambarı, farklı biçimlerde benzer veya ilgili verilere sahip olan birden fazla kaynaktan getirilen veriler için havuz olduğundan veri modelleme için zorunludur. Verilerin analiz ve veri madenciliği için kullanışlı olması amacıyla, her gelen veri kümesinin, depo tasarımının ihtiyaçlarına uygun şekilde nasıl manipüle edileceğini belirlemek için öncelikle depo biçimlerinin ve yapısının eşlenmesi gereklidir. Böylece veri modeli analitik araçlar, yönetici bilgi sistemleri (gösterge tabloları), veri madenciliği ve tüm veri sistemleri ve uygulamalarla entegrasyon için önemli bir etkendir.
Herhangi bir sistem için tasarımın ilk aşamalarında veri modelleme, tüm diğer adımların ve aşamaların, tüm programların, işlevlerin ve araçların güvendiği temeli oluşturmak için bağlı olduğu temel bir önkoşuldur. Veri modeli, sistemlerin modelde açıklandığı şekilde verileri anlama ve kabul etme yoluyla iletişim kurmasına olanak sağlayan ortak bir dil gibidir. Bu, günümüz Big Data dünyasında, öğrenen makineler, yapay zeka, bulut bağlantısı, IoT ve uç bilişim de dahil olmak üzere dağıtılmış sistemlerde her zamankinden daha önemlidir.
Veri modellemenin evrimi
Çok gerçek anlamda, veri modelleme veri işleme, veri depolama ve bilgisayar programlama kadar uzun bir süredir etraftadır, ancak terim muhtemelen sadece 1960'larda veri tabanı yönetim sistemlerinin gelişmeye başladığı süre boyunca ortak kullanıma girmiştir. Yeni bir yapının planlanması ve mimarisi kavramı hakkında yeni veya yenilikçi bir şey yoktur. Veri modelleme, daha fazla veri, daha fazla veri tabanı ve daha fazla veri çeşitleri ortaya çıktıkça daha yapılandırılmış ve resmileştirilmiştir.
Günümüzde veri modelleme, teknolojik uzmanların yeni veri kaynaklarıyla (IoT sensörleri, lokasyona duyarlı cihazlar, tıklamalar, sosyal medya) ve yapılandırılmamış verilerin (metin, ses, video, ham sensör çıktısı) her zamankinden daha önemli olduğu gibi, geleneksel sistemlerin özelliklerini aşan hacimlerde ve hızda. Artık bu yeni geliştirme çabasını birbirine bağlamak için yeni sistemlere, yenilikçi veritabanı yapılarına ve tekniklerine ve yeni veri modellerine sürekli talep var.
Veri modelleme için sonraki nedir?
Sensörler, ses, video, e-posta ve daha fazlası dahil olmak üzere pek çok farklı kaynaktan gelen bilgi bağlantısı ve büyük miktarda veri, BT profesyonelleri için projelerin modelleme kapsamını genişletir. İnternet elbette bu evrimin yandaşlarından biridir. Bulut, genişleyen bağlantı dünyasında mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak kadar büyük, ölçeklendirilebilir ve çevik tek bilişim altyapısı olduğundan çözümün önemli bir parçasıdır.
Veritabanı tasarımı seçenekleri de değişiyor. On yıl önce baskın veritabanı yapısı geleneksel disk depolama teknolojisini kullanan, satır odaklı bir ilişkisel veritabanıydı. Tipik bir ERP defteri kebir veya stok yönetimi verileri, güncellenmesi ve modellenmesi gereken onlarca farklı tabloda depolanmıştır. Günümüzde modern ERP çözümleri, tablolarda belirgin bir azalma ve hız ve verimliliğin artması için köşe yazısı tasarımı kullanarak bellekteki aktif verileri saklar.
İş kolu uzmanları için, bugün kullanıma sunulan yeni self servis araçlar iyileşmeye devam edecek. Veri modelleme ve görselleştirme işlemlerini daha kolay ve daha iş birliğine dayalı hale getirmek için yeni araçlar kullanıma sunulacak.
Özet
İyi düşünülen ve eksiksiz bir veri modeli, gerçekten işlevsel, kullanışlı, güvenli ve doğru bir veri tabanının geliştirilmesinin anahtarıdır. Veri modelinin tüm bileşenlerini ve işlevlerini ortaya çıkarmak için kavramsal modelle başlayın. Ardından, söz konusu planları veri akışlarını tanımlayan mantıksal bir veri modelinde ayrıntılandırın ve hangi verilerin nasıl alınacağı, işleneceği, depolanacağı ve dağıtılacağının tanımını netleştirir. Mantıksal veri modeli, bir veri tabanı ürününe özgü fiziksel veri modelini yürütür ve veri tabanı ile uygulama yazılımının oluşturulmasına kılavuzluk eden ayrıntılı tasarım belgesidir.
İyi veri modelleme ve veritabanı tasarımı; veri depoları ve analitik araçlarla iyi çalışan işlevsel, güvenilir ve güvenli uygulama sistemlerinin ve veri tabanlarının geliştirilmesi ve muhataplarla ve çeşitli uygulama kümeleri arasında veri alışverişini kolaylaştırmak için önemlidir. İyi düşünülen veri modelleri, veri bütünlüğünü sağlamaya yardımcı olarak şirketinizin verilerini daha da değerli ve güvenilir hale getirir.
Modern veri modelleme araçlarını keşfedin
İş kullanıcılarının öngörülerin kilidini açmasına olanak sağlamak için verileri iş bağlamına bağlayın.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.