معرفی انواع مدل های داده ای یا Data Model
مدل داده روشی ساختاریافته برای نمایش و درک داده ها است. این مانند ایجاد طرحی دقیق برای سازماندهی، اتصال و ذخیره داده ها است. به آن به عنوان نقشه ای فکر کنید که روابط بین قطعات مختلف اطلاعات و نحوه تناسب آنها با یکدیگر را نشان می دهد.
به عنوان یک زبان مشترک بین انسان و کامپیوتر عمل می کند. این به شما امکان می دهد با داده ها ارتباط موثرتری برقرار کنید و کار کنید. این مدل ها به رایانه ها و پایگاه های داده کمک می کنند تا اطلاعات را به درستی مدیریت کنند. به عبارت ساده، مدل‌های داده مانند ابزارهایی هستند که درک داده‌ها را برای مردم و ماشین‌ها آسان می‌کنند.
مدل داده روشی ساختاریافته برای نمایش و درک داده ها است. این مانند ایجاد طرحی دقیق برای سازماندهی، اتصال و ذخیره داده ها است
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
اهمیت فرآیند مدل سازی داده ها
مدل داده مهم است زیرا به ما کمک می کند تا بفهمیم داده ها چگونه ذخیره می شوند، چگونه قطعات مختلف داده با یکدیگر ارتباط دارند و چگونه می توانیم آن داده ها را به طور موثر بازیابی یا استفاده کنیم.
به این موضوع فکر کنید: اگر خانه ای می سازید، به طرحی نیاز دارید که نشان دهد اتاق ها کجا هستند، چگونه به هم متصل می شوند، درها و پنجره ها کجا قرار دارند و غیره. به طور مشابه، مدل های داده مانند طرح داده های شما هستند. نحوه اتصال و ساختار انواع مختلف داده را مشخص می کند.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
ساختارهای داده یا مدل های داده به دلایل زیر حیاتی هستند:
داده های خود را سازماندهی کنید
یک مدل داده خوب، داده ها را به گونه ای سازماندهی می کند که درک و استفاده از آنها را آسان می کند. این مانند قرار دادن چیزها در مکان های مناسب است تا بتوانید در صورت نیاز به راحتی آنها را پیدا کنید.
کارایی خود را بهبود بخشید
با مدل‌های داده‌ای که به خوبی طراحی شده‌اند، بازیابی و استفاده از داده‌ها سریعتر و کارآمدتر می‌شود. این به برنامه‌ها و سیستم‌ها کمک می‌کند تا بهتر کار کنند زیرا می‌دانند کجا اطلاعات لازم را پیدا کنند.
از ثبات پشتیبانی می کند
با تعریف روابط بین قطعات مختلف داده، یک مدل داده به حفظ ثبات کمک می کند. این تضمین می کند که داده های ذخیره شده در برنامه های مختلف دقیق و قابل اعتماد باقی می مانند.
تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری را تسهیل می کند
وقتی داده ها به خوبی ساختار یافته باشند، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش معنادار آسان تر می شود. این برای کسب و کارها و سازمان ها برای تصمیم گیری آگاهانه بسیار مهم است.
با تغییرات سازگار می شود
همانطور که تکنولوژی روز به روز بهتر می شود، می توانید مدل داده را بدون به هم ریختن کل سیستم تغییر دهید یا تنظیم کنید. این بدان معناست که بدون ایجاد مشکلات بزرگ می تواند رشد کند و بزرگتر شود.
به یک مدل داده خوب به عنوان ستون فقرات قوی برای هر سیستم یا برنامه فکر کنید. این پایگاهی است که تصمیم می‌گیرد چگونه داده‌ها را نگه داشته، پیدا کرد و استفاده کرد و همه چیز را مرتب، سریع و قابل اعتماد می‌کند.
انواع مدل داده
انواع مختلفی از مدل‌های داده وجود دارد که هر کدام روش خاص خود را برای نشان دادن نحوه تناسب داده‌ها با یکدیگر دارند. در این بخش، انواع مختلف مدل‌های داده را بررسی می‌کنیم:
۱- مدل داده های مفهومی
در مدل های داده های مفهومی، شما یک طرح گسترده و سطح بالا برای داده های خود ایجاد می کنید. این مانند ترسیم یک نقشه ساده است که شهرهای بزرگ و ارتباطات آنها را مشخص می کند.
این مدل به شما کمک می کند تا تصویر بزرگی از اینکه چه اطلاعاتی باید ذخیره کنید و چگونه قسمت های مختلف با یکدیگر مرتبط هستند را ببینید. این راهی برای دریافت یک حس کلی از داده های خود بدون فرو رفتن در جزئیات خاص است.
۲- مدل های داده های منطقی
همانطور که به سمت مدل داده های منطقی حرکت می کنید، عمیق تر می شوید. این مرحله مانند ایجاد طرحی دقیق برای یک ساختمان است. شما مشخصات هر اتاق، اندازه آن و نحوه اتصال آنها را تعیین می کنید.
به طور مشابه، در مدل داده های منطقی، شما روابط بین اجزای مختلف داده و نحوه کار آنها را با هم تعریف می کنید. این مدل بر ساختار و سازماندهی داده های شما بدون در نظر گرفتن پیاده سازی فنی واقعی تمرکز می کند.
۳- مدل داده های فیزیکی
وقتی به مدل داده های فیزیکی می رسید، مانند مرحله ساخت و ساز واقعی است. شما در حال اجرای برنامه های دقیق خود هستید. این مرحله شامل ساختن سیستم پایگاه داده واقعی است، درست همانطور که یک ساختمان فیزیکی را می سازید.
شما جزئیات دقیق نحوه ذخیره، دسترسی و مدیریت داده ها را در یک سیستم پایگاه داده خاص تعریف می کنید. مدل های داده های فیزیکی شامل در نظر گرفتن جزئیات فنی عملی مانند تعریف جداول، مشخص کردن انواع داده ها و انتخاب گزینه های ذخیره سازی است.
بهترین روش های مدل سازی داده ها
بیایید نگاهی دقیق‌تر به برخی از تکنیک‌های مدل‌سازی داده‌ها و بهترین روش‌هایی که باید دنبال کرد، بیاندازیم.
- نیازهای کسب و کار را درک کنید: قبل از شروع، مطمئن شوید که کسب و کار به چه چیزی نیاز دارد. به این ترتیب، مدل داده شما با هدف مطابقت دارد.
- داده های خود را تجسم کنید: برای درک بهتر داده های خود از تصاویر و نمودارها استفاده کنید. این ساده تر از دیدن یک سری اعداد است و به تشخیص خطاها کمک می کند.
- آن را ساده نگه دارید: آن را پیچیده نکنید. مدل های داده ساده برای همه قابل درک است. می‌توانید داده‌ها را بر اساس حقایق (مانند فروش)، ابعاد (مانند زمان یا مکان) و فیلترها (روش‌های محدود کردن داده‌ها) گروه‌بندی کنید.
- از آنچه نیاز دارید استفاده کنید: اگر داده های زیادی دارید، فقط از آنچه برای کار خود نیاز دارید استفاده کنید. این کمک می کند کامپیوتر شما سریعتر کار کند.
- بررسی مجدد: قبل از حرکت، مطمئن شوید که هر کاری که انجام می دهید منطقی است. این مانند بررسی مناسب بودن هر قطعه از پازل است.
- یادداشت کنید: مدل داده خود را با کلمات توضیح دهید تا دیگران بتوانند آن را درک کنند. معنی چیزها، نحوه ارتباط آنها و هر حدسی که کردید را بنویسید.
- با کارشناسان صحبت کنید: با افرادی کار کنید که به مدل داده شما اهمیت می دهند، مانند کارشناسان کسب و کار و کارشناسان داده. آنها می توانند مطمئن شوند که برای کل تجارت مفید است.
به یاد داشته باشید، این بهترین شیوه ها به شما کمک می کند تا یک مدل داده ایجاد کنید که به خوبی کار می کند و استفاده از آن برای همه آسان است.
نتیجه
مدل داده (Data Model) یک جنبه حیاتی در طراحی پایگاه داده است. این تضمین می کند که داده ها سازماندهی شده، در دسترس و معنادار هستند. می توان با درک انواع و پیروی از تکنیک ها و بهترین شیوه ها، مدل های داده کارآمد و قابل اعتماد ساخت.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
مقاله های مرتبط:
1-ردیابی داده ها یا Data Tracking چیست و چه فایده ای دارد؟
2-توضیح و تفاوت های داده های سخت (Hard Data) در مقابل داده های نرم (Soft Data)
3-تحلیل داده های کسب و کار با هوش تجاری
4-معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها
5-ابزارهای گزارش دهی کلان داده یا Big Data
6-تفاوت و مقایسه هوش تجاری (BI) و انبار داده