هوش تجاری

بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)

طراحی یک پایگاه داده (Database) به روش صحیح نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌های شما و برنامه‌ریزی در مورد چگونگی ساختار شما دارد. در این راستا، انواع مختلفی از پایگاه داده، مدل‌دهی و سفارشی‌سازی وجود دارد که می‌توانید برای دستیابی به اهداف خود، از آنها استفاده کنید. در این مقاله، نحوه برنامه‌ریزی پایگاه داده و شروع به طراحی آن به تفصیل بررسی شده است.

چگونه از پایگاه داده خود استفاده خواهید کرد؟

امروزه، سازمان‌ها از داده‌های مختلف به عنوان بخشی از جمع‌آوری اطلاعات کسب و کار خود در مورد محصولات و خدمات مشتری برای تحویل نهایی، پیش‌بینی و اطلاع رسانی تصمیمات کسب و کار به طور همزمان به همکاران و غیره، استفاده می‌کنند.

البته گفته شده که پایگاه داده‌ها نباید دیجیتالی باشند – از لحاظ فنی تعداد نوت‌بوک‌ها بسیار زیاد خواهد شد – اما استفاده از پایگاه‌های داده دیجیتال، به این معنی است که شما می‌توانید با کلان داده‌ها (Big Data) به راحتی کار کنید و از تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار موثرتر استفاده کنید.

در گذشته، بسیاری از داده‌هایی که کسب و کارها جمع‌آوری می‌کردند، بعد از مدتی کنار گذاشته می‌شدند یا به روش‌های معنی‌داری برای هدایت تصمیمات کسب و کار استفاده نمی‌شدند. به عنوان مثال، به همه خرده فروشانی فکر کنید که داده‌های خرید را برای پردازش فروش در فروشگاه در صندوق ثبت جمع‌آوری کرده‌اند و راهی کارآمد برای نگهداری داده‌های محل فروش یا تجزیه و تحلیل مفید از آنها ندارند.

امروزه ما می‌دانیم که داده‌ها می‌توانند برای سازمان‌ها فوق‌العاده ارزشمند باشند و بیش از هر زمان دیگری ابزار استفاده و تجسم داده‌ها را در کار خود ضروری می‌دانیم.

طراحی پایگاه داده خوب چگونه است؟

نحوه استفاده از داده‌ها و دانشی که سازمان شما جمع‌آوری می‌کند، یکی از نکات مهم هنگام توسعه اهداف است. طراحی پایگاه داده معمولا به نحوه استفاده شما از اطلاعات امروز و نحوه برنامه‌ریزی سازمان برای استفاده از آن در آینده برمی‌گردد. اگر از قبل طراحی یک پایگاه داده با داده‌های زیادی سر و کار دارید، باید نحوه مهاجرت خود را نیز در نظر بگیرید.

برای هر مورد استفاده از پایگاه داده، انواع مختلفی از پایگاه داده، نرم‌افزار پایگاه داده و طراحی‌های خاص وجود دارد. طراحی پایگاه داده‌ای که امروز از آن استفاده می‌کنید ممکن است فردا جوابگوی تمام نیازهای شما نباشد. به همین دلیل است که پایگاه داده به طور تصادفی انتخاب نمی‌شود بلکه در اکثر شرکت‌ها تصمیمی است که با دقت و تحقیق لازم طرح‌ریزی شده است.

اصول مهم در طراحی پایگاه داده

طراحی پایگاه داده خوب توسط چندین اصل مهم پیش می‌رود:

  • به حداقل رساندن افزونگی داده:

برای صرفه‌جویی در منابع، ایجاد یک پایگاه داده کارآمد و ساده‌سازی نحوه کار آن پایگاه داده، افزونگی داده را به حداقل می‌رساند و از تکثیر اطلاعات اضافه جلوگیری می‌شود.

  • از صحت اطلاعات محافظت کنید:

پایگاه داده شما باید اطلاعات را دقیق نگه داشته و احتمال آسیب رساندن تصادفی به اطلاعات را کاهش دهد.

  • قابل دسترسی باشد:

سیستم‌های هوشمند کسب و کار، که نیاز به دسترسی به خواندن و نوشتن دارند، باید از آن مهم نیز برخوردار باشند. پایگاه داده شما باید ضمن دسترسی به امنیت داده، دسترسی راحت را نیز فراهم کند.

  • انتظارات را برآورده کنید:

البته، شما یک پایگاه داده را برای تحقق هدف خاصی حفظ می‌کنید. بنابراین طراحی پایگاه داده باید با موفقیت از پردازش داده‌های شما پشتیبانی کند. در نهایت، پایگاه داده شما باید به آنچه ذینفعان سازمان شما از داده‌های آنها نیاز دارند‌، توجه کند. به همین دلیل‌، گنجاندن آنها در فرآیند طراحی پایگاه داده خود یک روش خوب است.

چگونگی تعیین اهداف برای پایگاه داده

  • ذینفعان را وارد کنید.

از چه کسانی باید در مورد طراحی پایگاه داده خود بازخورد بگیرید؟ به کاربران نهایی در سازمان خود، از جمله اعضای تیم، مدیران پروژه، توسعه‌دهندگان و سایر ذینفعان داخلی و همچنین ذینفعان خارجی خود مانند مشتریان کسب و کار فکر کنید.

قبل از اینکه از ترسیم اهداف خود، با شروع روند طراحی خیلی دور شوید، در مورد ذینفعانی که باید درگیر شوند و چگونگی مشارکت آنها فکر کنید. این مشارکت ذینفعان، با جلوگیری از وجود طرح‌هایی که در نظر دیگران در سازمان شما موثر نیستند، مانع واکنش‌های احتمالی می‌شود.

همچنین ایده‌ها، بهترین شیوه‌ها و تجربیات خوبی برای شما به ارمغان می‌آورد که می‌توانید در استفاده از آنها صرفه‌جویی کرده و نتیجه را بهبود ببخشید.

  • برای کمک به تصمیم خود، اطلاعات لازم را جمع‌آوری کنید.

برای تعیین پایگاه داده مورد نیاز خود، چند سوال برجسته را در نظر داشته باشید. ابتدا، باید شروع به جمع‌آوری اطلاعاتی کنید که به شما در این روند و تصمیم کمک می‌کنند.

_ فرم‌ها: با استفاده از داده‌هایی که در پایگاه داده وارد می‌شوند، فرم‌ها را جمع‌آوری کنید.

_ فرایندها: هر فرآیند مربوط به جمع‌آوری یا پردازش داده‌ها برای پایگاه داده را مرور کنید. هنگام برنامه‌ریزی پایگاه داده خود، باید این فرایندها را به عنوان مرجع در دسترس داشته باشید.

_ انواع داده‌ها: هر فیلد داده‌ای که می‌توانید در پایگاه داده خود جمع‌آوری و ذخیره کنید. مانند اطلاعات تماس مشتری برای بانک اطلاعاتی مشتریان: نام، آدرس ایمیل، آدرس محل زندگی/کار، شهر، ایالت و کد پستی. داده‌های شما باید به قطعات اساسی تقسیم شود و هرگونه پیچیدگی در آنها از بین برود.

SQL در مقابل NoSQL

Structured Query Language (SQL) به شما امکان می‌دهد با یک پایگاه داده تعامل داشته باشید و از داده‌های آن استفاده معناداری کنید. اغلب، پایگاه‌های داده به عنوان SQL یا NoSQL که مخفف عبارت Not Only SQL است، دسته‌بندی می‌شوند.

NewSQL خواص هر دو را در خود جا داده است. البته جوانب مثبت و منفی در این گزینه‌ها نیز وجود دارد. بنابراین به این فکر کنید که ویژگی‌های پایگاه داده شما چگونه از آنها استفاده می‌کند یا آنها را محدود می‌نماید.

SQL

به عنوان پایگاه داده رابطه‌ای نیز شناخته می‌شود. پایگاه داده‌های SQL از جداول داده همراه با روابط بین زمینه‌های داده تشکیل شده است. این پایگاه‌های داده سنتی هستند و برای موارد مختلف استفاده از پایگاه داده محبوب می‌باشند. اما مقیاس‌گذاری آنها به صورت عمودی نیز دشوار است.

می‌توانید پایگاه داده‌های SQL را به صورت افقی مقیاس‌بندی کنید. اما این پایگاه برای استفاده در هر پایگاه داده مناسب نیست. امروزه، بسیاری از انواع داده‌ها باید به روشی ساده‌تر ذخیره و مدیریت شوند. مثلا با پایگاه‌های داده محور که نیازها و انتظارات مشابه مربوط به انطباق SQL و ACID ندارند.

یک مثال:

فرض کنیم مکانی که SQL با داده‌های مقیاس بزرگ دچار مشکل می‌شود، یک پایگاه اتمی بودن است. در این مورد، داشتن یک پایگاه داده رابطه‌ای بدون محدود کردن فعالیت “نوشتن” و مدیریت دقیق آن با حسابداری در پس زمینه، برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها، نمی‌تواند عملکرد خوبی داشته باشد. همانطور که مقیاس‌بندی می‌کنید، گسترش و سازگاری این فعالیت‌هایِ مدیریتی دشوار است که می‌تواند برای برخی از پروژه‌های کلان داده مشکل‌ساز شود.

NoSQL

همانطور که قبلا اشاره شد، این مهم به معنای “Not Only SQL” است نه در معنای”no SQL” . بنابراین می‌توانید یک پایگاه داده NoSQL با برخی از اجزای رابطه‌ای که با SQL پیوند دارند، داشته باشید. پایگاه داده‌های NoSQL از نظر نحوه ذخیره و ساختار داده‌ها، دامنه لازم را اجرا می‌کنند. اگرچه با NoSQL، شما بخشی از پایگاه داده خود را دارید که توسط SQL مدیریت نمی‌شود.

نتیجه سخن

همانطور که پایگاه داده خود را برای آینده مقیاس‌بندی می‌کنید، باید بدانید که این مسئله، شناخت بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده و مدل‌سازی دقیق داده‌ها، به شما امکان می‌دهد تا به طور موثرتری برای چگونگی رشد و استفاده از داده‌ها برنامه‌ریزی کنید. اتخاذ این تصمیمات در دنیای امروز، سرمایه‌گذاری شما را به حداکثر می‌رساند و از داده‌هایی که برای جمع‌آوری و بهینه‌سازی آنها بسیار سخت کار می‌کنید، محافظت می‌کند.

حتما بخوانید:  مدل‌سازی داده چیست؟

مجموعه

هوش تجاری

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

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

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

جشنواره عید تا عید: ۲۰٪ تخفیف ویژه تمامی دوره‌ها با کد تخفیف ghadir فقط تا ۸ مرداد!برنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن