هوش تجاری

مدل‌سازی داده چیست؟

مدل‌سازی داده (Data Modeling) فرآیند ایجاد مدل برای ذخیره داده‌ها در پایگاه داده است. مدل داده شامل نمایش مفهومی داده، ارتباط بین داده‌های مختلف و قوانین می‌شود. مدل‌سازی داده‌ها به نمایش بصری آن‌ها کمک می‌کند و قوانین کسب و کار، نظارتی و سیاست‌های دولت در مورد داده‌ها را اعمال می‌کند. مدل‌های داده ضمن اطمینان از کیفیت داده‌ها، سازگاری در نام‌گذاری قراردادها، مقادیر پیش‌فرض، معناشناسی و مواردی از این دست را امکان‌پذیر می‌سازند.

مدل داده

مدل داده به عنوان یک مدل انتزاعی تعریف شده است که توصیف داده‌ها، معناشناسی و محدودیت‌های آن‌ها را در بر می‌گیرد. مدل داده بر روی اینکه چه داده‌ای مورد نیاز است و چگونه باید سازماندهی شود، تأکید دارد. مدل داده مانند نقشه ساختمان یک معمار است که به ساخت مدل‌های مفهومی و ایجاد رابطه بین انواع داده کمک می‌کند.

تکنیک‌های مدل‌سازی داده‌ها به دو دسته تقسیم می‌شوند:

  • مدل رابطه نهاد (E-R)
  • UML (زبان مدل‌سازی یکپارچه)

چرا باید از مدل داده استفاده کنیم؟

هدف استفاده از مدل داده می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

  • مدل داده اطمینان حاصل می‌کند که تمام داده‌های مورد نیاز پایگاه داده به درستی نمایش داده می‌شوند. حذف داده‌ها منجر به ایجاد نتایج نادرست و گزارش‌های ناقص می‌شود.
  • یک مدل داده به طراحی پایگاه داده در سطح مفهومی، فیزیکی و منطقی کمک می‌کند.
  • ساختار مدل داده به تعریف جداول رابطه‌ای، کلیدهای اصلی و خارجی و رویه‌های ذخیره شده کمک می‌کند.
  • مدل داده یک تصویر واضح از داده‌های پایه را فراهم می‌کند و می‌تواند توسط توسعه‌دهندگان پایگاه داده برای ایجاد یک پایگاه داده فیزیکی مورد استفاده قرار گیرد.
  • مدل داده همچنین برای شناسایی داده‌های از دست رفته و اضافی نیز مفید است.
  • گرچه ایجاد اولیه مدل داده کار طولانی و زمان‌بری است، اما در طولانی مدت، این امر باعث می‌شود که شما بتوانید زیرساخت‌های خود را سریع‌تر ارتقا دهید و بهتر نگهداری کنید.

انواع مدل‌های داده

به طور عمده سه نوع مختلف مدل داده وجود دارد: مدل‌های داده مفهومی، مدل‌های داده منطقی و مدل‌های داده فیزیکی، که هر یک از آن‌ها اهداف خاصی دارند. مدل‌های داده برای نشان دادن داده‌ها و نحوه ذخیره شدن آن‌ها در پایگاه داده و تنظیم رابطه بین داده‌ها استفاده می‌شوند.

مدل داده مفهومی: این مدل داده، آنچه سیستم شامل آن می‌شود را تعریف می‌کند. این مدل معمولاً توسط ذینفعان کسب و کار و معماران داده ایجاد می‌شود. هدف آن سازماندهی، دامنه‌گذاری و تعریف مفاهیم و قوانین کسب و کار است.

مدل داده منطقی: این مدل تعیین می‌کند که چگونه سیستم بدون در نظر گرفتن پایگاه داده باید اجرا شود. این مدل معمولاً توسط معماران داده و تحلیل‌گران کسب و کار استفاده می‌شود. هدف آن، تهیه نقشه فنی قوانین و ساختارهای داده است.

مدل داده فیزیکی: این مدل داده توضیح می‌دهد که چگونه سیستم با استفاده از یک پایگاه داده خاص اجرا می‌شود. این مدل معمولاً توسط دکترهای مدیریت کسب و کار و توسعه‌دهندگان ایجاد می‌شود. هدف آن نیز اجرای واقعی پایگاه داده است.

مدل داده مفهومی

مدل داده مفهومی نمای سازمان یافته‌ای از مفاهیم پایگاه داده و روابط آن‌ها است. هدف از ایجاد یک مدل داده مفهومی، ایجاد نهادها، ویژگی‌ها و روابط آن‌ها است. در این سطح مدل‌سازی داده‌ها، به سختی می‌توان جزئیاتی در مورد ساختار واقعی پایگاه داده در دسترس داشت. ذینفعان تجاری و معماران داده معمولاً یک مدل داده مفهومی ایجاد می‌کنند.

۳ رکن اصلی مدل‌های داده مفهومی عبارت‌اند از:

  • نهاد: یک جسم در دنیای واقعی
  • ویژگی: خصوصیات نهاد
  • رابطه: وابستگی یا ارتباط بین دو نهاد

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. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. 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 *

بستن