مدل سازی داده چیست؟

روش ایجاد یک مدل ذخیره داده، پردازش داده در پایگاه داده نامیده می شود. این روش اشیاء داده نظری و ارتباطات بین اشیاء مختلف داده را معرفی می کند. مدل سازی داده ها فرآیند تدوین داده ها در قالب استاندارد در یک سیستم اطلاعاتی است. این روش به تجزیه و تحلیل سریع داده ها کمک می کند که به برآوردن نیازهای تجاری کمک می کند. فرآیند مدل سازی داده ها به مدل سازان داده ای نیاز دارد که به درستی با ذینفعان و کاربران آینده فناوری اطلاعات کار کنند. مدل سازی داده ها با توسعه مدلی از داده ها که زیرساخت سیستم اطلاعات تجاری را پشتیبانی می کند، پشتیبانی می شود.

آشنایی با مدل سازی / دامنه داده

در سه لایه مختلف رخ می دهد:

• مدل فیزیکی: این یک طرحواره است که می گوید چگونه داده ها به صورت فیزیکی در پایگاه داده ذخیره می شوند.
• مدل مفهومی: این نمای کاربر از داده ها است، یعنی سطح بالایی که کاربر مشاهده می کند.
• مدل منطقی: بین مدل فیزیکی و مدل مفهومی قرار دارد و داده ها را به طور منطقی جدا از ذخیره های فیزیکی خود نشان می دهد.

مدلسازی داده های سلسله مراتبی: این مدل ها برای جایگزینی سیستم های مبتنی بر فایل استفاده می شوند. داده ها در ترتیبی شبیه درخت نگهداری می شدند.

مدل سازی داده های رابطه ای: درست است که مدل سلسله مراتبی به ما کمک کرد تا از سیستم های مبتنی بر فایل که پیچیدگی را کاهش می دهد عبور کنیم، اما با این وجود هنوز از ذخیره سازی فیزیکی خاص داده ها استفاده می کرد. پایگاه داده رابطه ای از مدل رابطه ای پیروی می کند که در آن داده ها در جداول ذخیره می شوند، بر خلاف پایگاه داده سلسله مراتبی که در یک ساختار درختی ذخیره می شود. به طور خلاصه، مدل سازی داده های رابطه ای، پیچیدگی را در مقایسه با مدل سلسله مراتبی کاهش می دهد.

چگونه مدل سازی داده کار را به این راحتی انجام می دهد / چرا باید از آن استفاده کنیم؟

مدل سازی داده به ما در نمایش بصری داده ها کمک می کند و منطق تجاری، مقررات، سیاست ها و غیره را در مورد داده ها اعمال می کند. این روش یک راهنما است که توسط متخصصان و تحلیل گران در طراحی و اجرای پایگاه داده استفاده می شود. بنابراین بدون مدل سازی داده ها، کار تحلیل گران و متخصصان برای پیاده سازی الزامات تجاری در پایگاه داده دشوار می شود.

چرا به مدل سازی داده نیاز داریم؟ / با مدل سازی داده چه کار می توانیم انجام دهیم؟

هدف اصلی استفاده از مدل سازی داده عبارت است از:

    برای اطمینان از این که همه اشیاء داده به درستی نمایش داده می شوند و اگر صحیح انجام نشود، نتایج نادرستی دریافت می کنیم.

    همان طور که قبلاً گفته شد، طراحی پایگاه داده در سطوح مفهومی، فیزیکی و منطقی به طراحی جداول ارتباطی، کلیدهای اصلی، کلیدهای خارجی و غیره کمک می کند.

    توسعه دهندگان پایگاه داده می توانند پایگاه داده فیزیکی بهتری با یک مدل مناسب ایجاد کنند، زیرا این ابزار برای آن ها یک ابزار هدایت کننده است.

    به شناسایی داده های مفقود و اضافی کمک می کند.

    به ما کمک می کند تا زیرساخت فناوری اطلاعات بهتری داشته باشیم و در صورت نیاز و در دراز مدت، در صورت نیاز، تعمیر و نگهداری  آسان و ارزان تری داشته باشیم.

کار کردن

اکنون بیایید یک مدل داده نمونه ایجاد کنیم تا نحوه کار با یک مدل را درک کنیم. برای انجام این کار، باید مراحل خاصی را دنبال کنیم:

    اول، ما باید الزامات را درک کنیم. در این مورد، ما یک مدل برای یک فروشگاه آنلاین ایجاد می کنیم. بنابراین، با در نظر گرفتن آن، ما به دو جدول الف) مشتریان ب) محصولات نیاز داریم.

    مرحله بعدی بدست آوردن ویژگی های جداول یا موجودیت ها است.

آ. جدول مشتریان می تواند دارای ویژگی های زیر باشد:

• شناسه
• نام
• پست الکترونیک
• نشانی

ب. جدول محصول می تواند دارای ویژگی های زیر باشد:

• شناسه
• نام

در جدول مشتری، می توانیم Id را به عنوان کلید اصلی داشته باشیم و به طور مشابه، شناسه محصول در جدول Product کلید اصلی خواهد بود، همان طور که در نمودارهای زیر نشان داده شده است.

اکنون رابطه بین این دو جدول را طراحی می کنیم. بنابراین برای اتصال  مشتری و جدول محصول، ما جدولی به نام خرید ایجاد می کنیم که شبیه جدول سفارش (یعنی اینکه کدام مشتری کدام محصول را سفارش داده است) خواهد بود.

اگر به شکل بالا نگاه کنید، مرجع خرید مشتری صحیح است زیرا هر خرید یک مشتری دارد و یک مشتری خریدهای زیادی دارد. بنابراین، این مرجع اشکالی ندارد. نکته دیگر این که ما user_account_id را به عنوان یک کلید خارجی در نظر گرفته ایم (اشاره به شناسه در کلید مشتری). به طور مشابه product_id.

مرجع خرید محصول هنوز مشکلی دارد، زیرا چندین محصول را می توان در یک خرید خریداری کرد و همچنین چندین خرید می تواند شامل یک محصول باشد.

برای غلبه بر این مشکل، ما یک جدول واسطه معروف به buy_item طراحی می کنیم که با خرید و محصول مرتبط است. در شکل زیر می بینیم که مشکل حل شده است.

مزایای مدل سازی داده

مدل سازی داده به مشاغل کمک می کند تا در سراسر سازمان خود ارتباط برقرار کرده و برنامه ریزی کنند.

مدل سازی داده به تشخیص منبع صحیح داده ها که می تواند برای پر کردن مدل استفاده شود، کمک می کند.

مدل سازی داده می تواند برای تعریف روابط بین جداول مختلف مانند کلید اصلی، کلید خارجی و غیره استفاده شود.

مخاطبان مناسب برای یادگیری این فناوری چه کسانی هستند؟

مخاطبان مناسب برای یادگیری تکنیک های مدل سازی افرادی هستند که معمار داده و تحلیلگر داده هستند. اکثر افراد به عنوان تحلیلگر داده شروع می کنند و سپس پیشرفت می کنند.

این فناوری چگونه به شما در رشد شغلی کمک می کند؟

به گفته Glassdoor، پیش بینی می شود که میانگین دستمزد در بازار برای مدل سازها به طور متوسط حدود 78،601 دلار درآمد باشد. بنابراین می بینید که این شغل دارای درآمدی بالا است. اکثر شرکت های بزرگ روی مدل سازها سرمایه گذاری می کنند، زیرا برای حفظ یکپارچگی داده ها بسیار ضروری هستند.

نتیجه

در نتیجه، می توانیم بگوییم که مدل ایجاد شده توسط مدل سازان، ثبات در نامگذاری قراردادها، یکپارچگی و امنیت داده ها را تضمین می کند، زیرا داده های خوب کسب و کار را در استفاده صحیح و کارآمد از داده ها قادر می سازد.

گروه مدیریت فرآیند پارس می تواند کلیه خدمات فنی موردنیاز را در جهت پیاده سازی و ساخت فرآیندها در پروسس میکر به شما ارایه دهد.

https://www.educba.com/what-is-data-modeling/