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. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  2. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  3. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  4. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  5. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  6. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  7. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  8. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  9. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  10. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  11. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  12. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  13. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  14. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  15. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  16. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  17. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  18. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  19. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  20. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  21. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  22. آموزش Power BI Report Server
  23. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  24. مسیر شغلی در هوش تجاری
  25. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  26. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  27. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  28. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  29. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  30. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  31. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  32. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  33. انبار داده چیست؟
  34. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  35. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  36. مدل‌سازی داده چیست؟
  37. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟

آموزش های آنلاین

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

اگر در خصوص این مقاله یا دانلود منابع مشکل یا سوالی دارید لطفا با پشتیبانی کار و کسب در ارتباط باشید.
بستن