مدل سازی مفهومی داده ها Data Modeling چیست؟
مدل سازی مفهومی داده ها فرآیند قرار دادن مقادیر داده‌ها در مدل‌های رابطه‌ای است تا یک نمای کلی سطح بالا از روابط آنها به دست آید. بیاموزید که چگونه مدل سازی مفهومی داده ها می‌تواند به شما در درک داده‌های شرکتتان کمک کند.
مدل سازی مفهومی داده ها راهی برای مدیران پروژه، تحلیلگران کسب و کار، معماران داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار است تا گردش‌های کاری داده‌ها را در سطح انتزاعی تجسم کنند. مدل‌های مفهومی داده‌ها صرفاً به خاطر انتزاعی بودن انتزاعی نیستند؛ آنها برنامه‌های سازماندهی سیستم را در ارتباط با قوانین تجاری مرتبط و اهداف مشتری نشان می‌دهند.
متخصصان داده، مدل‌های مفهومی را در اوایل فرآیند برنامه‌ریزی پروژه ایجاد می‌کنند. چنین مدل‌هایی شبیه نمودار شجره‌نامه خانوادگی هستند؛ مدل‌های مفهومی داده‌ها، رابطه متقابل بین موجودیت‌های مرتبط را نشان می‌دهند و گاهی اوقات ارتباطات علت و معلولی خاصی را آشکار می‌کنند. چنین مدل‌های داده سطح بالایی ایستا نیستند و می‌توانند با ظهور اطلاعات جدید، تکرارهای متعددی را متحمل شوند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
انواع مدل سازی مفهومی داده ها
مدل‌های مفهومی داده‌ها برای کمک به ذینفعان در درک داده‌ها طراحی شده‌اند. به همین ترتیب، انواع مختلفی از مدل‌های مفهومی داده‌ها وجود دارد. سه نوع رایج عبارتند از:
1. مدل‌های رابطه-موجودیت (ER)
مدل‌های رابطه-موجودیت (ER) موجودیت‌ها – مقادیر داده خاص – و روابط آنها با یکدیگر را نشان می‌دهند. به عنوان مثال، یک مدل ER ممکن است رابطه تجاری موجودیتی که به عنوان مشتریان شناخته می‌شود را با سایر موجودیت‌ها مانند کارفرمایان، پرداخت‌ها و مکان‌ها نشان دهد.
در چنین مدلی، می‌توانید ببینید که چگونه موجودیت‌ها با یکدیگر ارتباط دارند و چگونه تغییر در مقدار یک موجودیت می‌تواند بر دیگران تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، اگر مقدار (یعنی تعداد) مشتریان تغییر کند، مقادیر دیگری مانند پرداخت‌ها و مکان‌ها نیز تغییر خواهند کرد. این ممکن است نیاز به مدل‌سازی مجدد یا حتی توسعه یک طرح پروژه جدید داشته باشد.
2. نمودارهای کلاس زبان مدل‌سازی یکپارچه (UML)
زبان‌های مدل‌سازی مختلفی وجود دارد. در سال 1997، گروه مدیریت شیء (OMG) با ایجاد زبان مدل‌سازی یکپارچه (UML) تلاش کرد تا چیزها را استاندارد کند. از آن زمان، تحلیلگران داده اغلب ترجیح می‌دهند نمودارهای کلاس را در UML ایجاد کنند.
در مدل سازی داده ها، یک کلاس گروهی از اشیاء یا موجودیت‌ها است که هم ساختار و هم رفتار مشترکی دارند. یعنی آنها از یک نوع هستند و از نظر داده‌ها، کار مشابهی انجام می‌دهند. نمودار کلاس به شما امکان می‌دهد یک منوی کشویی را در زیر کلاس Customers باز کنید. این منو سپس داده‌های مربوط به مشتری مانند نام، مکان یا درآمد را فهرست می‌کند.
به طور خلاصه، نمودارهای کلاس UML روابط شی‌گرا بین کلاس‌ها را نشان می‌دهند و در عین حال به مدل‌سازان داده اجازه می‌دهند ویژگی‌های اضافی و خاص‌تری را در آن کلاس‌ها تجسم کنند.
3. مدل‌های دامنه
یک دامنه یک مفهوم یا حوزه دانش است که شامل موجودیت‌های مرتبط است. می‌توانید دامنه‌ها را به عنوان ابرمجموعه‌هایی از کلاس‌ها در نظر بگیرید. مدل‌های دامنه از نمودارهای کلاس به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که به شما امکان می‌دهند قبل از بررسی جزئیات، نحوه ارتباط مفاهیم را در یک مفهوم بزرگتر نشان دهید.خطوط و فلش‌های متن، روابط خاص بین موجودیت‌ها را توصیف می‌کنند.
به عنوان مثال، در دامنه Customers ممکن است موجودیتی به نام Jobs داشته باشید که به کلاس‌هایی تقسیم شده است که شامل Doctors می‌شود. در آن کلاس، موجودیت‌هایی مانند متخصصان اطفال، متخصصان مغز و اعصاب و روانپزشکان قرار دارند. در هر یک از این موارد، موجودیت‌های درآمدی وجود دارند: زیر ۲۰۰۰۰۰ دلار؛ بین ۲۰۰۰۰۰ تا ۳۰۰۰۰۰ دلار؛ و بین ۳۰۰۰۰۰ تا ۴۰۰۰۰۰ دلار.
این مدل به شما این امکان را می‌دهد که ابتدا ببینید دامنه‌ها – مانند مشتریان – چگونه با سایر دامنه‌های مفهومی، مانند فروشندگان، ارتباط دارند. سپس، می‌توانید ببینید که چگونه کلاس‌های درون دامنه مشتریان با هم مرتبط هستند: به عنوان مثال، کدام نوع پزشکان چه حقوقی دریافت می‌کنند.
مدل سازی مفهومی داده ها برای چه مواردی استفاده می‌شود؟
نمای کلی سطح بالایی که مدل سازی مفهومی داده ها به تیم توسعه می‌دهد، برای اهداف مختلفی مفید است. این اهداف عبارتند از:
- شفاف‌سازی الزامات داده‌ها: مدل سازی مفهومی داده ها به شما کمک می‌کند تا انواع داده‌هایی را که با آنها کار می‌کنید، تعریف و درک کنید. همچنین به شما این امکان را می‌دهد که روابط آنها را بر اساس نیازهای تجاری مشخص شده، تجسم کنید. این به شما می‌گوید که از کجا یک پروژه را شروع کنید، به چه هدف نهایی برسید و چگونه کارها را به طور کلی انجام دهید تا به آن هدف به طور مؤثر برسید.
- تسهیل ارتباطات: مدل‌های داده سطح بالا به شما این امکان را می‌دهند که یک طرح بصری ایجاد کنید که حتی افراد غیرمتخصص فنی نیز بتوانند آن را تفسیر کنند. به این ترتیب، ذینفعان مختلف با حوزه‌های تخصص متفاوت می‌توانند ببینند چه اتفاقی می‌افتد و در مورد آن با یکدیگر بحث کنند. سپس می‌توانند ورودی‌های مفیدی ارائه دهند.
- طراحی سیستم‌های راهنما: مدل‌سازی داده، طرحی برای توسعه مدل‌های داده منطقی و فیزیکی آینده است. به عبارت دیگر، یک مدل داده مفهومی، یک طرح بزرگتر است که مهندسان نرم‌افزار آن را به چندین مدل داده خاص تجزیه می‌کنند. از آنجا، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار مدل‌های داده خاص‌تری را می‌سازند که به هدایت یک پروژه از یک مرحله به مرحله دیگر کمک می‌کند.
چه کسانی از مدل سازی مفهومی داده ها استفاده می‌کنند؟
متخصصان در صنایع و بخش‌های مختلف از مدل سازی مفهومی داده ها استفاده می‌کنند. این متخصصان عبارتند از:
1. معماران داده
تقریباً هر شرکتی تا حدی از داده‌ها استفاده می‌کند و معماران داده، سیستم‌های داده را برای برآوردن نیازهای خاص سازمانی طراحی می‌کنند. آنها پایگاه‌های داده را توسعه می‌دهند، رویه‌های مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها را ایجاد می‌کنند و داده‌ها را بازیابی و تحلیل می‌کنند.
2. تحلیلگران کسب‌وکار
تحلیلگران کسب‌وکار تصمیمات مبتنی بر داده در مورد نحوه عملکرد یک کسب‌وکار می‌گیرند. مدل‌های داده به آنها کمک می‌کنند تا تصمیمات خود را به ذینفعان مختلف منتقل کنند. با مدل‌سازی داده‌ها، تحلیلگران کسب‌وکار می‌توانند چشم‌انداز تغییرات عملیاتی مختلف، مانند مواردی که برای بهبود کارایی، افزایش درآمد و تنظیم مجدد اهداف پرسنل و مشتری در نظر گرفته شده‌اند را تجسم کنند.
3. توسعه‌دهندگان سیستم
توسعه‌دهندگان سیستم، متخصصان فناوری اطلاعات هستند که سیستم‌های داده را توسعه، پیاده‌سازی و بارها آزمایش و بهبود می‌دهند. آنها ماهیت دقیق سیستم‌های داده یک شرکت را تعیین می‌کنند، به‌طور مداوم آنها را بهبود می‌بخشند و مشکلات را در صورت بروز عیب‌یابی می‌کنند.
4. مدیران پروژه
مدیران پروژه، کل یک پروژه را از ایده اولیه تا تحویل به مشتری هماهنگ می‌کنند. آنها اطمینان حاصل می‌کنند که استراتژی‌های مدیریت داده‌ها با اهداف پروژه همسو هستند. به این ترتیب، آنها نه تنها از مدل‌سازی داده‌ها، بلکه از هر پروژه به صورت جداگانه، یک دیدگاه مفهومی کلی دارند.
مزایا و معایب استفاده از مدل‌سازی داده‌های مفهومی
در مدل‌سازی داده‌های مفهومی، مزایا و معایبی وجود دارد.
مزایا
مدل‌سازی داده‌های مفهومی به شما امکان می‌دهد تا:
- داده‌ها را به روشی دقیق و مفید نمایش دهید
- سیستم‌های داده پیچیده را به یک تصویر قابل فهم ساده کنید
- ارتباط بین ذینفعان را بهبود بخشید
معایب
با این حال، مدل‌های داده مفهومی ممکن است:
- نیاز به زمان و تخصص زیادی برای توسعه و اصلاح دارند
- باعث سوء تفاهم‌هایی می‌شوند که می‌توانند منجر به توسعه سیستم‌های ناقص شوند
- اگر ترجیحات زبان مدل داده جهانی نشوند، منجر به سردرگمی بیشتر می‌شوند
مقاله های مرتبط:
1- پاکسازی داده چیست و چرا اهمیت دارد؟
2- سازماندهی داده ها در کسب و کارها چه کاربردی دارد؟
3- مدیریت داده ها (Data Governance) چیست؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها