هوش تجاری

طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟

پایگاه داده شامل اطلاعات انبوهی است که در یک چارچوب ذخیره می‌شود، که مکان‌یابی و کشف اطلاعات مربوطه را آسان‌تر می‌کند. پایگاه داده‌ای که به خوبی طراحی شده حاوی اطلاعات دقیق و به روز برای تجزیه و تحلیل و گزارش است. طراحی پایگاه داده می‌تواند نقش مهمی در اجرای کارآمد کوئری‌ها و اطمینان از سازگاری اطلاعات ایفا کند.

طراحی پایگاه داده چیست؟

طراحی پایگاه داده مجموعه‌ای از مراحل است که به ایجاد، پیاده‌سازی و حفظ سیستم‌های مدیریت داده کسب و کار کمک می‌کند. هدف اولیه از طراحی پایگاه داده، تولید مدل‌های فیزیکی و منطقی از طرح‌ها برای سیستم پایگاه داده پیشنهادی است.

طراحی خوب پایگاه داده چگونه است؟

فرآیند طراحی پایگاه داده خوب توسط قوانین خاصی اداره می‌شود. اولین قانون در ایجاد طراحی پایگاه داده، جلوگیری از افزونگی داده‌ها است. این امر فضا را هدر داده و احتمال خطاها و ناهماهنگی‌ها را در پایگاه داده افزایش می‌دهد. قانون دوم این است که دقت و جامعیت اطلاعات ضروری می‌باشد. پایگاه داده حاوی اطلاعات اشتباه منجر به تجزیه و تحلیل و گزارش نادرست می‌گردد. در نتیجه، می‌تواند تصمیم‌گیرندگان را گمراه کند و بر عملکرد شرکت تأثیر منفی بگذارد. بنابراین، مهم است که هنگام طراحی پایگاه داده برای سازمان خود، قوانینی را در نظر داشته باشید.

بنابراین، چگونه می‌توانید مطمئن شوید که طراحی پایگاه داده شما خوب است؟ یک پایگاه داده خوب طراحی شده، پایگاهی است که:

  • داده‌های شما را بر اساس زمینه‌های موضوعی خاص در جداول توزیع کند تا افزونگی داده‌ها را کاهش دهد
  • اطلاعات مورد نیاز برای پیوند داده‌ها در جداول را به پایگاه داده ارائه دهد
  • پشتیبانی نماید و دقت و قابلیت اطمینان داده‌ها را تضمین کند
  • نیازهای پردازش اطلاعات و گزارش شما را برآورده کند
  • به صورت تعاملی با اپراتورهای پایگاه داده عمل کند

اهمیت طراحی پایگاه داده

طراحی پایگاه داده، ساختار پایگاه داده مورد استفاده برای برنامه‌ریزی، ذخیره‌سازی و مدیریت اطلاعات را تعریف می‌کند. به منظور اطمینان از صحت داده‌ها، باید پایگاه داده‌ای طراحی کنید که فقط اطلاعات مرتبط و ارزشمند را ذخیره کند.

یک پایگاه داده با طراحی خوب برای تضمین سازگاری اطلاعات، حذف داده‌های اضافی، اجرای کارآمد کوئری‌ها و بهبود عملکرد پایگاه داده ضروری است.

قابلیت اطمینان داده‌ها به ساختار جدول بستگی دارد، در حالی که ایجاد کلیدهای اولیه و منحصر به فرد یکنواختی در اطلاعات ذخیره شده را تضمین می‌کند. شما می‌توانید با تشکیل جدولی از مقادیر احتمالی و استفاده از یک کلید برای نشان دادن مقدار، از تکرار داده‌ها جلوگیری کنید. بنابراین، هر زمان که مقدار تغییر کند، تغییر تنها یک بار در جدول اصلی اتفاق می‌افتد.

از آنجایی که عملکرد کلی پایگاه داده به طراحی آن بستگی دارد، طراحی پایگاه داده خوب از کوئری‌های ساده و اجرای سریع‌تر استفاده می‌کند. همچنین نگهداری و به روز رسانی آن آسان است. از سوی دیگر، زمانی که پایگاه داده ضعیف طراحی شده باشد، حتی وقفه‌های پیش پا افتاده ممکن است به رویدادها، نماها و برنامه‌های کاربردی ذخیره شده آسیب برساند.

تکنیک‌های طراحی پایگاه داده

دو روش رایج مورد استفاده برای طراحی پایگاه داده عبارتند از:

نرمال‌سازی داده‌ها: جداول به گونه‌ای سازماندهی شده‌اند که افزونگی و وابستگی داده‌ها را کاهش می‌دهد. جداول بزرگ‌تر به جداول کوچک‌تر تقسیم و با استفاده از روابط به یکدیگر مرتبط می‌شوند.

مدل‌سازی رابطه-نهاد (ER): یک رویکرد طراحی پایگاه داده گرافیکی، نهادها و ویژگی‌ها را مدل‌سازی نموده و روابط بین آن‌ها را برای نشان دادن اشیاء واقعی تعریف می‌کند. نهاد، هر آیتم واقعی است که از محیط اطراف متفاوت یا منحصر به فرد باشد.

مراحل طراحی پایگاه داده

اولین سوالی که هنگام طراحی پایگاه داده باید بپرسید این است که چگونه ساختار پایگاه داده را مشخص کنیم؟

طراحی پایگاه داده به طور کلی با شناسایی هدف شما شروع می‌شود. سپس داده‌های مربوطه جمع‌آوری و در جداول سازماندهی می‌گردند. در مرحله بعد، کلیدهای اصلی را مشخص کرده و روابط بین جداول مختلف را برای طراحی داده کارآمد تجزیه و تحلیل می‌کنید. پس از اصلاح جداول، آخرین مرحله اعمال قوانین نرمال‌سازی برای استانداردسازی جداول است.

بیایید این مراحل طراحی پایگاه داده را با جزئیات بررسی کنیم:

هدف پایگاه داده را مشخص کنید

اولین قدم این است که هدف پایگاه داده را تعیین کنید. به عنوان مثال، اگر یک کسب و کار کوچک خانگی را اداره می‌کنید، می‌توانید یک پایگاه داده مشتری طراحی نمایید که فهرستی از اطلاعات مصرف‌کننده را برای تولید ایمیل‌ها و گزارش‌ها نگهداری می‌کند. از این رو، درک اهمیت پایگاه داده حیاتی است.

در پایان این مرحله، یک بیانیه ماموریت قوی خواهید داشت که می‌توانید در طول فرآیند طراحی پایگاه داده به آن مراجعه کنید. این امر به شما کمک می‌کند هنگام تصمیم‌گیری‌های مهم بر روی اهداف خود تمرکز نمایید.

داده‌های لازم را بیابید و ادغام کنید

گام بعدی جمع‌آوری انواع اطلاعاتی است که ممکن است بخواهید در پایگاه داده ذخیره کنید. با داده‌های موجود شروع کرده و سوالاتی را که می‌خواهید پایگاه داده شما به آن‌ها پاسخ دهد بررسی کنید. این به شما کمک می‌کند تصمیم بگیرید که کدام داده‌ها باید ثبت شوند.

داده‌ها را در جداول توزیع کنید

هنگامی که تمام اقلام داده لازم را جمع‌آوری کردید، گام بعدی این است که آن‌ها را به نهادهای اصلی یا حوزه‌های موضوعی تقسیم نمایید. به عنوان مثال، اگر یک خرده‌فروش هستید، برخی از نهادهای اصلی شما می‌توانند محصولات، مشتریان، تامین‌کنندگان و سفارشات باشند. سپس هر نهاد به یک جدول جداگانه تبدیل می‌شود.

اقلام داده را به ستون تغییر دهید

داده‌ها به جداول تفکیک می‌شوند، به طوری که هر مورد داده به یک فیلد تبدیل شده و به عنوان یک ستون نشان داده می‌شود. به عنوان مثال، جدول مشتری ممکن است شامل فیلدهایی مانند نام، آدرس، آدرس ایمیل و شهر باشد.

پس از تعیین مجموعه اولیه ستون‌ها برای هر جدول، می‌توانید آن‌ها را اصلاح کنید. به عنوان مثال، می‌توانید نام مشتریان را در دو ستون مجزا ثبت نمایید: نام و نام خانوادگی. به همین ترتیب، می‌توانید آدرس را در پنج ستون مجزا بر اساس آدرس، شهر، استان، کد پستی و منطقه ذخیره کنید. این کار فیلتر کردن اطلاعات را برای شما راحت‌تر می کند.

کلیدهای اصلی را شناسایی کنید

قدم بعدی برای بهبود طراحی پایگاه داده، انتخاب یک کلید اصلی برای هر جدول است. این کلید اصلی یک ستون یا مجموعه‌ای از ستون‌ها می‌باشد که برای مشخص کردن هر ردیف به طور مشخص استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در جدول مشتریان شما، کلید اصلی می‌تواند شناسه مشتری باشد. این به شما امکان می‌دهد ردیف‌های منحصر به فرد را بر اساس شناسه مشتری شناسایی کنید.

بیش از یک کلید اصلی نیز می‌تواند وجود داشته باشد که به آن کلید ترکیبی می‌گویند و شامل چندین ستون است. به عنوان مثال، در جدول جزئیات سفارش شما، کلیدهای اصلی می‌توانند شناسه سفارش و شناسه محصول باشند. کلید ترکیبی را می‌توان با استفاده از فیلدهایی با انواع داده‌های مشابه یا متفاوت ساخت.

به همین ترتیب، اگر می‌خواهید از فروش محصول خود باخبر شوید، می‌توانید شناسه محصول را از جدول محصولات و شماره سفارش یا شناسه را از جدول سفارشات شناسایی کنید.

نحوه ارتباط جداول را تعیین کنید

پس از تقسیم داده‌ها به جداول، اطلاعات باید به شیوه‌ای معنی‌دار گرد هم آیند. بنابراین، می‌توانید هر جدول را کاوش کرده و ارتباط بین جداول را شناسایی کنید. در صورت نیاز، می‌توانید فیلدها را اضافه کنید یا جداول جدیدی تشکیل دهید تا رابطه را بر اساس انواع اطلاعات ساده نمایید.

در این مرحله، شما روابط یک به یک، یک به چند، و/یا چند به چند را بین ورودی‌های مختلف جدول ایجاد خواهید کرد.

هنگامی که یک آیتم از یک جدول با یک مورد از جدول دیگر مرتبط می‌شود، به آن رابطه یک به یک (۱:۱) می گویند. در یک رابطه یک به چند (۱:M)، یک آیتم در یک جدول با بسیاری از موارد در جدول دیگر مرتبط است، مثلاً یک مشتری چندین سفارش را ارسال می‌کند. اگر بیش از یک آیتم جدول با بسیاری از آیتم‌های جدول دیگر مرتبط باشد، یک رابطه چند به چند (M:N) رخ می‌دهد.

طراحی پایگاه داده خود را بهبود بخشید

اکنون که تمام جداول، فیلدها و روابط مورد نیاز را دارید، گام بعدی این است که طراحی پایگاه داده را با ایجاد و پر کردن جداول با اطلاعات اصلاح کنید. با اجرای کوئری‌ها یا افزودن موارد جدید، داده‌های نمونه را مورد آزمایش قرار دهید. این به شما کمک می‌کند تا طراحی خود را تجزیه و تحلیل، معایب آن را شناسایی و خطاهای احتمالی را اصلاح کنید. در صورت نیاز، تغییراتی را برای کاهش این مشکلات اعمال نمایید.

قوانین نرمال‌سازی را اجرا کنید

آخرین مرحله اجرای قوانین نرمال‌سازی برای طراحی پایگاه داده شما است. یک رویکرد سیستماتیک، افزونگی و ویژگی‌های ناخواسته، مانند بی‌نظمی‌های درج، به روز رسانی و … را حذف می‌کند.

فرآیند چند مرحله‌ای داده‌ها را به شکل جدولی ذخیره می‌سازد که به حذف داده‌های اضافی از جداول رابطه کمک می‌کند.

نکاتی برای مدیریت پایگاه داده

برای کمک به افزایش بهره‌وری دیتابیس، می‌توانید این شیوه‌های مدیریت پایگاه داده را دنبال کنید:

۱- اهداف کسب و کار را تعیین کنید

یک استراتژی مدیریت دیتابیس هدفمند و عملی باید نیازهای کسب و کار شما را منعکس کرده و معیارهایی را که برای ردیابی موفقیت خود استفاده می‌کنید، مشخص نماید. اگر زمان کافی را صرف تصمیم‌گیری برای جمع‌آوری داده‌ها و نحوه استفاده مؤثر از آن‌ها نکنید، در معرض خطر هدر دادن منابع داخلی برای جمع‌آوری داده‌های اشتباه، انباشته شدن بیش از حد داده‌ها یا از دست دادن فرصت‌های مهم خواهید بود.

۲- سیاست‌ها و رویه‌ها، از جمله رویه‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی را تعیین کنید

ایجاد رویه‌ها و خط‌ مشی‌های خاص پشتیبان‌گیری و بازیابی، تیم شما را آماده می‌کند تا در صورت وقوع بدترین اتفاق، مؤثرتر عمل کند. اقدامات هوشمندانه‌ای را که می‌توانید از قبل برنامه‌ریزی کنید، تعیین نمایید. این تمرین تیم را متمرکز نگه می‌دارد و به شما فرصتی می‌دهد تا بدترین سناریوها را به خوبی پشت سر بگذارید.

همانطور که برای پاسخ به فاجعه برنامه‌ریزی می‌کنید، می‌توانید از فلوچارت‌ها و نقشه‌برداری فرآیند برای تجسم همه چیز و ارائه یک نمای کلی مفید برای تیم خود استفاده کنید.

۳- امنیت را در اولویت قرار دهید

اگرچه هر فاجعه‌ای کاملاً قابل پیش‌بینی یا قابل پیشگیری نیست، اما می‌توانید امنیت داده‌ها را بهبود بخشیده و ریسک‌های مرتبط با بدترین سناریوها را برای دیتابیس خود مدیریت کنید. برنامه‌ریزی نگهداری، پشتیبان‌گیری و بازیابی بهترین گزینه برای محافظت از موارد مهم هستند.

مدیران پایگاه داده‌ای که بهترین شیوه‌های صنعت برای امنیت پایگاه داده را می‌شناسند و آماده مدیریت موثر امنیت دیتابیس شما هستند، متحدان ارزشمندی در مبارزه با از دست دادن داده‌ها، نقض امنیت و به خطر افتادن پایگاه داده می‌باشند.

۴- بر کیفیت داده‌ها تمرکز کنید

مدیر دیتابیس شما باید برای ارتقای استاندارد بالای کیفیت داده کار کند، داده‌هایی را که مطابق با استانداردها نیستند حذف نماید و استانداردهای کیفیت را متناسب با استراتژی در حال تغییر شما تطبیق دهد.

۵- داده‌های تکراری را کاهش دهید

داده‌های تکراری عملکرد پایگاه داده را کاهش می‌دهد و می‌تواند تلاش شما را به شکست منجر کند. اغلب موارد، داده‌های تکراری منجر به هدر رفتن منابع داخلی و تلاش مضاعف تیم می‌شوند. به عنوان مثال، اگر سابقه مشتری در یک CRM تکرار شود، تیم خدمات ممکن است به معنای واقعی کلمه دو برابر زمان بیشتری را صرف رفع مجدد همان مشکل کند.

۶- داده‌ها را به راحتی در دسترس قرار دهید

شما باید مطمئن شوید که کاربران می‌توانند از داده‌ها بهره‌مند گردند. کاربران داخلی، کاربران نهایی و سایر ذینفعانی که به دیتابیس شما دسترسی دارند باید نحوه استفاده از آن را بدانند و به راحتی بتوانند از آن بهره‌مند شوند.

سخن پایانی

بیایید به طور خلاصه بگوییم که طراحی پایگاه داده چیست. فرآیند طراحی پایگاه داده به شما کمک می‌کند تا طراحی، توسعه، اجرا و نگهداری سیستم مدیریت داده‌های شرکتی خود را ساده کنید.

یک طراحی پایگاه داده خوب می‌تواند با کاهش افزونگی داده‌ها به صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی دیسک کمک کند. در کنار حفظ دقت و قابلیت اطمینان داده‌ها، به شما امکان می‌دهد به روش‌های مختلف به داده‌ها دسترسی داشته باشید. علاوه بر این، استفاده و نگهداری از یک پایگاه داده با طراحی خوب آسان‌تر است و یکپارچگی را نیز آسان‌تر می‌کند.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن