Mô Hình Dữ Liệu Là Gì

     

Thoạt đầu, chúng ta cũng có thể nghĩ Data modeling hay nói một cách khác là mô hình hóa dữ liệu, là 1 thuật ngữ thiên về technology thông tin cùng kỹ thuật. Mặc dù nhiên, thuật ngữ này lại có mối quan hệ vô thuộc mật thiết cho các vận động kinh doanh của doanh nghiệp. Nói bí quyết khác, nó có liên quan trực sau đó các nguồn tài liệu trong doanh nghiệp.

Vậy data modeling là gì? làm thế nào mà nó đưa về lợi ích cho doanh nghiệp và làm phương pháp nào để vận dụng nó vào doanh nghiệp hiệu quả nhất? toàn bộ các thắc mắc này đông đảo sẽ được vấn đáp trong nội dung bài viết dưới đây.Bạn vẫn xem: mô hình dữ liệu là gì

NỘI DUNG BÀI VIẾT

Data modeling là gì?

Data model (mô hình dữ liệu) là một quy mô trừu tượng tổ chức các phần tử của dữ liệu và chuẩn hóa biện pháp chúng tương quan với nhau với với những thuộc tính của các thực thể trong nhân loại thực.

Ví dụ: quy mô dữ liệu có thể chỉ định rằng phần tử dữ liệu đại diện thay mặt cho một mẫu ô tô gồm một số thành phần khác, mang lại lượt nó, thay mặt cho màu sắc và kích thước của chiếc ô tô và khẳng định chủ cài đặt của nó.

Bạn đang xem: Mô hình dữ liệu là gì

Data Modeling xuất xắc được call là mô hình hóa dữ liệu, là cách thức hay độc nhất về lập mô hình dữ liệu cho các tổ chức dựa vào dữ liệu

Mô hình hóa tài liệu (data modelling) là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu để dữ liệu được lưu trữ trong đại lý dữ liệu. Mô hình dữ liệu này là 1 trong biểu diễn khái niệm của các đối tượng người tiêu dùng dữ liệu, sự links giữa các đối tượng người tiêu dùng dữ liệu khác nhau và những quy tắc.

Mô hình hóa tài liệu giúp biểu lộ trực quan dữ liệu và thực thi các quy tắc ghê doanh, tuân hành quy định và chính sách của cơ quan chỉ đạo của chính phủ về dữ liệu. Quy mô dữ liệu bảo đảm tính đồng nhất trong quy ước đặt tên, giá trị mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật đồng thời bảo vệ chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là tạo ra cách thức hiệu quả nhất để tàng trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn hỗ trợ các quy trình truy cập và report hoàn chỉnh.

Datamodel bao hàm những gì?

các loại thực thể, nằm trong tínhmối quan liêu hệquy tắc trọn vẹn định nghĩa của các đối tượng đó

Sau đó, vấn đề đó được áp dụng làm điểm bắt đầu cho kiến thiết giao diện (database design) hoặc các đại lý dữ liệu.

Các loại quy mô hóa dữ liệu

Chủ yếu có cha loại quy mô dữ liệu khác nhau: quy mô dữ liệu định nghĩa (conceptual data models), mô hình dữ liệu xúc tích và ngắn gọn (logical data models) và mô hình dữ liệu thiết bị lý, (physical data models). Mỗi loại sẽ có được một mục đích rõ ràng khác nhau. Các quy mô dữ liệu được thực hiện để đại diện cho tài liệu và bí quyết nó được tàng trữ trong cơ sở tài liệu và để thiết lập cấu hình mối quan hệ giữa những mục dữ liệu.

Conceptual data models – mô hình Dữ liệu Khái niệm: quy mô dữ liệu này khẳng định những gì khối hệ thống chứa. Quy mô này thường được tạo vì chưng các bên tương quan của doanh nghiệp và kiến trúc sư dữ liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi và khẳng định các tư tưởng và quy tắc kinh doanh.Logical data models – quy mô dữ liệu logic: xác minh cách hệ thống sẽ được triển khai bất kỳ hệ làm chủ cơ sở dữ liệu. Quy mô này hay được tạo nên bởi kiến trúc sư tài liệu và nhà đối chiếu kinh doanh. Mục đích là phân phát triển phiên bản đồ kỹ thuật của những quy tắc và cấu tạo dữ liệu.Physical data models – quy mô Dữ liệu thiết bị lý: quy mô dữ liệu này miêu tả cách khối hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ thống quản lý cơ sở tài liệu cụ thể. Mô hình này thường được chế tạo bởi chuyên viên quản trị dữ liệu và các nhà phân phát triển. Mục tiêu là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu.

Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cung cấp – Hierarchical model


*

Mô hình dữ liệu này sử dụng khối hệ thống phân cấp cho để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống hệt như mô hình cây.Tuy nhiên, câu hỏi truy xuất và truy vấn dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở dữ liệu phân cấp.Đây là nguyên nhân tại sao nó hi hữu khi được áp dụng ngày nay.

Mô hình quan hệ – Relation model


*

Được khuyến nghị như là một sửa chữa cho quy mô phân cấp bởi vì một nhà phân tích của IBM.

Ở đây tài liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm sút sự phức hợp và hỗ trợ một tầm nhìn tổng quan cụ thể về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model


*

Mô hình mạng được lấy cảm xúc từ mô hình phân cấp.Tuy nhiên, không giống hệt như mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt những mối quan hệ nam nữ phức tạp tiện lợi hơn vày mỗi bản ghi rất có thể được link với nhiều bản ghi không giống nhau.

Mô hình hướng đối tượng người sử dụng – Object-oriented model


*

Mô hình cơ sở tài liệu này gồm 1 tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng người tiêu dùng có những tính năng và thủ tục riêng.

Kiểu mô hình cơ sở tài liệu này có cách gọi khác là mô hình cơ sở tài liệu hậu quan tiền hệ.

Mô hình quan hệ thực thể – Entity relationship model


*

Mô hình quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, thay mặt đại diện cho những thực thể và những mối quan hệ của bọn chúng ở định dạng đồ họa.

Một thực thể hoàn toàn có thể là bất kể thứ gì – một khái niệm, một trong những phần dữ liệu hoặc một đối tượng.

Mô hình tài liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình tài liệu ngữ nghĩa (SDM) là bộc lộ cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa cùng cấu trúc vẻ ngoài (mô hình cửa hàng dữ liệu) cho cửa hàng dữ liệu. Mô hình cơ sở tài liệu này được thiết kế theo phong cách để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường ứng dụng rộng là khả năng có thể có với các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại.


Ví dụ quy mô dữ liệu ngữ nghĩa

Lợi ích mà lại data modeling đưa về cho doanh nghiệp

Để hoàn toàn có thể thực sự nắm rõ được ý nghĩa sâu sắc và tầm quan trọng đặc biệt của data modeling vào doanh nghiệp, bạn cần phải biết được những công dụng tuyệt vời mà nó mang về cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, những tác dụng này chỉ mang lại khi các doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai những data mã sản phẩm một phương pháp hiệu quả.

Data modeling là bước đầu tiên trong việc bảo đảm các thông tin đặc trưng được sử dụng, được nắm vững trong xuyên suốt các phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đấy là 6 công dụng dễ bắt gặp nhất của Data modeling:

#1: nâng cấp khả năng khám phá, tiêu chuẩn chỉnh hóa với tài liệu hóa các nguồn dữ liệu.

Đảm bảo các đối tượng người tiêu dùng dữ liệu dành riêng cho các database được trình bày một cách bao gồm xác. Bài toán bỏ sót các dữ liệu hoàn toàn có thể dẫn đến xô lệch thông số vào các báo cáo vào tạo ra các kết quả sai lệch.

#2: giúp doanh nghiệp rất có thể thiết kế và vận dụng database một cách hiệu quả

Khi doanh nghiệp có thể triển khai data modeling hiệu quả, thì các mô hình dữ liệu hoàn toàn có thể giúp xây dựng các database chính xác hơn, công dụng hơn và xúc tích hơn.

Data modeling cung cấp cho khách hàng một bức tranh toàn diện và tổng thể về nền tảng dữ liệu với là nguyên liệu để tạo ra các database.

#3: làm chủ doanh nghiệp tác dụng hơn

Quản lý các nhóm mô hình dữ liệu, những quy trình, danh mục đầu tư chi tiêu và vòng đời của khách hàng hàng, sản phẩm, hiệu quả Marketing giúp doanh nghiệp quản lý triệt sẽ được các chuyển động trong công ty.

NẾU BẠN ĐANG

+ khó khăn đánh giá, thống trị hiệu quả của các phòng ban; quan trọng là hoạt động Marketing+ Khó nhận biết kênh marketing nào sẽ không kết quả để tối ưu + trở ngại trong việc tổng vừa lòng chỉ số từ các kênh marketing khác nhau + Khó đánh giá được hiệu quả Marketing so với KPI đặt ra …….A1 Analytics xuất hiện để giải quyết triệt để các vấn đề trên.

#4: nâng cấp tinh thần của các nhân viên

Trao thêm quyền mang đến nhân viên thông qua việc cho phép họ trường đoản cú mình truy cập vào các các nguồn dữ liệu (được quản lí lý) của người tiêu dùng và tương tác sự hiệp tác trong doanh nghiệp bằng cách cải thiện sự link giữa những phòng ban (CNTT với kinh doanh).

#5: cung ứng nâng cấp BI của doanh nghiệp

Nâng cấp BI của công ty và góp doanh nghiệp khẳng định các cơ hội mới, bằng bài toán mở rộng năng lực xử lý cùng lưu trữ, kĩ năng nắm bắt và những trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong công ty.

#6 Tăng khả năng tích đúng theo trong khối hệ thống doanh nghiệp

Data modeling giúp hỗ trợ doanh nghiệp có thể tích hợp chặt chẽ hơn các hệ thống thông tin hiện có với các khối hệ thống mới được triển khai. Từ bỏ đó, giúp doanh nghiệp bao gồm được góc nhìn rộng rộng về trạng thái lúc này của tổ chức.

Các phép tắc để áp dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng và cụ thể mục tiêu cuối cùng

Bạn cũng cần hiểu về các nhu cầu của người sử dụng để biết buộc phải ưu tiên những nhu cầu nào cùng những nhu cầu nào không buộc phải thiết.

Xem thêm: Địa Chỉ Bến Xe Tân Lập Thành Tphcm, Địa Chỉ Bến Xe, Số Điện Thoại Vé Chợ Gạo Mỹ Tho

Key: làm rõ các yêu ước của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của người tiêu dùng đúng cách.

Giữ cho các kết cấu thật đơn giản dễ dàng và dễ nắm bắt khi doanh nghiệp phát triển

Mọi thứ vẫn vô cùng dễ ợt lúc thuở đầu ban đầu, tuy thế khi doanh nghiệp bắt đầu phát triển thì các dữ liệu sẽ trở nên nhiều hơn thế và những thuộc tính hơn.

Đây là vì sao tại sao bạn nên ban đầu với các quy mô dữ liệu của công ty thật đơn giản và dễ dàng và dễ hiểu.Khi bạn chắc chắn về những mô hình lúc đầu của bản thân về độ thiết yếu xác, bạn cũng có thể dần dần thiết kế và khối hệ thống nhiều bộ tài liệu hơn.

Key: Giữ quy mô dữ liệu của người tiêu dùng đơn giản. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đó là sử dụng một công cụ bao gồm thể bắt đầu nhỏ và có công dụng mở rộng bài bản khi buộc phải thiết.

Sắp xếp dữ liệu của công ty dựa bên trên fact, dimensions, filters, và order

Bạn hoàn toàn có thể tìm thấy câu trả lời cho phần lớn các thắc mắc kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của bản thân mình theo bốn yếu tố- fact, dimensions, filters, and order.

Ví dụ. Mang sử rằng bạn quản lý bốn siêu thị thương mại điện tử sinh hoạt bốn vị trí khác nhau trên. Hiện giờ là cuối năm, và bạn có nhu cầu phân tích shop thương mại điện tử làm sao có doanh thu cao nhất. Trong trường đúng theo như vậy, bạn có thể tổ chức dữ liệu của chính bản thân mình trong năm qua. Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của một năm qua, dimensions sẽ là vị trí cửa ngõ hàng, filter sẽ kéo dài 12 tháng và deals sẽ là cửa ngõ hàng bậc nhất theo thứ tự bớt dần order.

Bằng cách này, bạn có thể sắp xếp toàn bộ dữ liệu của bản thân mình đúng cách và định vị bản thân để trả lời một loạt các thắc mắc về kế hoạch mà không hẳn đổ mồ hôi.

Key: A1 khuyến khích tổ chức triển khai dữ liệu của công ty đúng cách bằng phương pháp sử dụng những bảng riêng biệt lẻ cho các fact, dimensions để chất nhận được phân tích nhanh.

Giữ đông đảo thứ yêu cầu thiết

Mặc dù bạn có thể muốn giữ toàn bộ dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đó là một việc không hề tốt!

Mặc mặc dù lưu trữ chưa phải là vụ việc trong thời đại nghệ thuật số, nhưng công suất của bài toán lưu trữ khối lượng lớn vì vậy sẽ khiến cho doanh nghiệp tốn thêm nhiều chi phí.

Chỉ một phần nhỏ tài liệu hữu ích là đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh.

Key: Biết rõ cân nặng bộ dữ liệu bạn có nhu cầu giữ. Việc gia hạn nhiều hơn đa số gì thực sự quan trọng làm lãng phí quy mô dữ liệu của doanh nghiệp và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất.

Luôn kiểm tra chéo các mô hình trước lúc tiếp tục công việc tiếp theo

Mô hình hóa dữ liệu là 1 trong dự án lớn, đặc biệt là khi nhiều người đang xử lý một lượng dữ liệu lớn tưởng của doanh nghiệp.Đó chính là lý vì chưng mà chúng ta phải, bạn cần phải thận trọng vào các quá trình này..

Luôn luôn luôn kiểm tra chéo cánh kỹ càng các quy mô dữ liệu của người tiêu dùng trước lúc tiếp tục các bước tiếp theo.

Ví dụ: nếu như khách hàng cần chọn khóa chính để khẳng định đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy bảo vệ rằng ai đang chọn đúng thuộc tính. ID sản phẩm có thể là một trực thuộc tính như vậy. Vị đó, ngay cả khi nhị số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ rất có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi. Thường xuyên kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID thành phầm có tương đương nhau không?

Key: kiểm tra chéo là cách tốt nhất có thể để bảo trì các quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ reviews sự phức hợp trong hệ thống.

Hãy để tài liệu phát triển

Mô hình tài liệu không khi nào đứng yên, nó sẽ luôn mở rộng lớn ra về cả mặt khối lượng và ở trong tính.Vậy nên, lúc doanh nghiệp của doanh nghiệp phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh quy mô dữ liệu của doanh nghiệp cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp.

Vì vậy, điều đặc trưng là các bạn phải giữ mang lại các mô hình dữ liệu được update theo thời gian, cực tốt là theo thời hạn thực.

Cách thực hành rất tốt ở đây là lưu trữ các quy mô dữ liệu của người sử dụng trong kho giữ trữ, để có thể dễ dàng quản lý và điều chỉnh dễ dàng khi buộc phải thiết.

Key: Các mô hình dữ liệu trở cần lỗi thời cấp tốc hơn bạn mong đợi. Bạn phải cập nhật chúng liên tục theo thời gian.

5 phương tiện BI cho khách hàng ứng dụng data modeling

Dưới đấy là 5 điều khoản BI dựa trên data modeling cung ứng doanh nghiệp hiển thị và phân tích dữ liệu, góp doanh nghiệp tò mò những thử thách và cơ hội mới bên trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là quy định trực quan dữ liệu có giao diện thân mật với fan dùng, dễ dàng sử dụng những tính năng cơ bản. Cung cấp nhiều mối cung cấp dữ liệu: Relational database, NoSQL database, Multi-dimensional database, Big Data Platform, file data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau)

Khả năng trực quan tài liệu mạnh mẽ.

#2 FineReport

Với giao diện tương tự Excel và khả năng kéo thả các đối tượng. FineReport là nguyên lý rất cân xứng cho những người mới bắt đầu. Bất kì ai đó đã từng cần sử dụng Excel đều hoàn toàn có thể nhanh giường sử dụng ứng dụng này.

#3 power BI

Đây là một công cụ đến từ Microsoft và được ứng dụng tương đối nhiều trong doanh nghiệp. Power nguồn BI góp nâng tầm của các công chũm như Excel Pivot Table và Excel lên một trung bình cao mới. Bạn có thể sử dụng phiên bản miễn giá thành nhưng sẽ bị giới hạn những dữ liệu có thể xử lý.

#4 Qlikview

QlikView là một trong công gắng tự phục vụ vận động với technology liên kết của riêng biệt mình và công nghệ bộ nhớ trong. Bối cảnh trực quan, dễ dàng sử dụng, kèm theo tính năng kiếm tìm kiếm thông minh, không buộc phải xây dựng khối, cân xứng cho so với ad học tập hơn là những phân tích hằng ngày.

#5 Sisense

Sisense bao gồm giao diện trực quan, quản lý và vận hành theo hình thức kéo thả. Xã hội online đông đảo, dù không thực sự đông như Tableau dẫu vậy tài nguyên ở chỗ này đủ để bạn mới hoàn toàn có thể làm quen với sử dụng.

Quy trình quy mô hóa dữ liệu

Ngày nay những doanh nghiệp đang liên quan triển khai các chiến lược mô hình hóa tế bào hình kinh doanh và tạo các cơ sở dữ liệu, thì việc quy mô hóa dữ liệu chính là yếu tố bổ sung để các quan trọng cho các quy trình này.

Quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu tương quan đến việc tạo nên 3 nhiều loại lược đồ dùng là: khái niệm, xúc tích và đồ lý. Các thi công cơ sở dữ liệu này sau khoản thời gian được khắc ghi sẽ được đổi khác thông qua ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu, sau đó sẽ được áp dụng để tạo ra các cơ sở dữ liệu.

Một data model chỉ vừa đủ khi có đủ các thực thể dữ liệu và có các thuộc tính chi tiết để tế bào tả những thực thể.

Xem thêm: Tổng Hợp Đề Thi Ielts Mới Nhất 2016, Tổng Hợp Bộ Đề Writing Task 2 (2016

Kết luận

Data modeling là gì? Nó là quy trình cách tân và phát triển các mô hình dữ liệu cho các dữ liệu được tàng trữ trong Database. Nó đóng góp một vai trò quan trọng đặc biệt trong sự cải cách và phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là khi bạn tổ chức triển khai dựa trên những quyết định từ nguyên tố dữ liệu.Các cấu tạo Data model giúp xác định các bảng tương quan, những khóa bao gồm và khóa ngoại, tương tự như các các bước được lưu lại trữ.Có 5 loại data modeling là:Mô hình phân cấpMô hình quan hệMô hình mạngMô hình phía đối tượngMô hình quan hệ thực thể

Để dành được những phát âm biết và phương châm kinh doanh nhiều dạng, bạn nên mô hình hóa dữ liệu của bản thân mình một cách đúng chuẩn và sử dụng các công cụ phù hợp để đảm bảo an toàn tính đơn giản của hệ thống.