Kaj je modeliranje podatkov? - Kako deluje - Prednost - Spretnost in poklicna rast

Kazalo:

Anonim

Kaj je modeliranje podatkov

Preprosto povedano, modeliranje podatkov se nanaša na oblikovanje podatkovnega modela, ki ga je mogoče shraniti v neki bazi podatkov. Podatkovni model je konceptualni prikaz povezave med različnimi podatkovnimi objekti.

Razumevanje modeliranja podatkov / področje uporabe

Pojavi se na treh različnih plasteh:

  • Fizični model: Gre za shemo, ki pove, kako se podatki fizično shranjujejo v bazi podatkov
  • Konceptualni model: Uporabniški prikaz podatkov, tj. Visoka raven, ki jo uporabnik vidi.
  • Logični model: Leži med fizikalnim modelom in konceptualnim modelom in podatke predstavlja logično, ločeno od fizičnih shramb.

Hierarhično modeliranje podatkov: Ti modeli so bili uporabljeni za nadomestitev datotečnih sistemov. Podatki so bili shranjeni v drevesu, kot ena preveč ureditev.

Relacijsko modeliranje podatkov: Res je, da nam je hierarhični model pomagal preiti iz datotečnih sistemov, ki so zmanjšali zapletenost, vendar je še vedno poznaval specifično shranjevanje fizičnih podatkov. Relacijska baza podatkov sledi relacijskemu modelu, kjer so podatki shranjeni v tabelah, za razliko od Hierarhične baze podatkov, kjer so shranjeni v drevesni strukturi. Skratka, kompleksnost je bolj zmanjšala v primerjavi s hierarhičnim modelom.

Kako modeliranje podatkov olajša delo / zakaj bi ga morali uporabljati?

Pomaga nam pri vizualni predstavitvi podatkov in uveljavlja poslovno logiko, predpise, politike itd. To je vodnik, ki ga znanstveniki in analitiki uporabljajo pri načrtovanju in izvajanju baze podatkov. Torej brez modeliranja podatkov naloga analitikov in znanstvenikov za izvajanje poslovnih zahtev v bazi podatkov postane težavna.

Zakaj potrebujemo modeliranje podatkov? / Kaj lahko storite z njo?

Glavni cilj njegove uporabe je:

  • Da bi zagotovili, da so vsi podatkovni objekti pravilno predstavljeni, kot da ni pravilno izveden, bi dobili napačne rezultate.
  • Kot je že navedeno, pomaga oblikovati bazo podatkov na konceptualni, fizični in logični ravni.
  • Pomaga oblikovati relacijske tabele, primarne ključe, tuje ključe itd.
  • Razvijalci baz podatkov lahko ustvarijo boljšo fizično bazo podatkov z dobrim modelom, saj postane vodilno orodje zanje.
  • Pomaga prepoznati manjkajoče in odvečne podatke.
  • Pomaga nam, da imamo boljšo informacijsko infrastrukturo ter enostavno in poceni vzdrževanje, kadar je to dolgoročno potrebno, čeprav je to na začetku dolgotrajno.

Delo z modeliranjem podatkov

Zdaj ustvarimo vzorčni podatkovni model, da bomo razumeli, kako delati z modelom. Za to moramo upoštevati določene korake:

  • Najprej moramo razumeti zahteve, v tem primeru bomo ustvarili model za spletno trgovino. Torej, upoštevajte, da potrebujemo dve tabeli a) kupci b) izdelke
  • Naslednji korak je pridobiti atribute tabel ali entitet

a. tabela kupcev ima lahko atribute, kot so:

  • Id
  • Ime
  • E-naslov
  • Naslov

b. Tabela izdelkov ima lahko atribute, kot so:

  • Id
  • Ime

V tabeli kupcev imamo lahko Id kot primarni ključ in podobno bo ID izdelka v tabeli izdelka primarni ključ, kot je prikazano na spodnjih diagramih.

Zdaj bomo zasnovali odnos med tema dvema tabelama. Torej, če želimo povezati tabelo kupca in izdelka, bomo ustvarili tabelo z imenom nakup, ki bo podobna tabeli naročil (tj. Katera stranka je naročila kateri izdelek).

Če pogledate na sliko zgoraj sklic na nakup, je v redu, ker ima vsak nakup eno stranko in ena stranka veliko nakupov. Torej, ta referenca je v redu. Še nekaj, kar uporabnik_account_id vzamemo kot tuji ključ (sklic na id v ključu stranke). Podobno product_id. Še vedno obstaja težava s sklicem o nakupu izdelkov, saj je v enem nakupu mogoče kupiti več izdelkov, več izdelkov pa lahko vključuje isti izdelek.

Da bi to premagali, bomo oblikovali vmesno tabelo, imenovano nakup_item, ki bo povezana z nakupom in izdelkom. Na spodnji sliki lahko vidimo, da je težava rešena.

Prednosti

Obstajajo različne prednosti, kot sledi:

  • Podjetjem pomagajo pri komunikaciji, načrtovanju v svoji organizaciji.
  • Pomaga prepoznati pravi vir podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za napolnitev modela.
  • To lahko uporabite za določitev razmerij med različnimi tabelami, kot so primarni ključ, tuji ključ itd.

Kdo je pravo občinstvo za učenje te tehnologije?

Je zelo bistvenega pomena. Prava publika za učenje tehnik modeliranja so posamezniki, ki so arhitekti in analitiki podatkov. Večina posameznikov začne kot analitik podatkov in se nato pomika po lestvi navzgor.

Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?

Po mnenju podjetja Glassdoor naj bi povprečna plača na trgu modelarjev v povprečju zaslužila približno 78.601 dolarjev. Tako lahko vidite, da gre za dobro plačano delo. Večina velikih podjetij vlaga v modele, saj so zelo pomembni za ohranjanje celovitosti podatkov.

Zaključek

Za zaključek lahko rečemo, da model, ki so ga ustvarili modelirji, zagotavlja doslednost pri poimenovanju konvencij, celovitosti in varnosti podatkov. kajti dobri podatki bodo podjetju omogočili pravilno uporabo njihovih podatkov.

Priporočeni članki

To je vodnik za Kaj je modeliranje podatkov. Tu smo s pomočjo primerov razpravljali o definiciji, karierni rasti, spretnostih, prednostih in delovanju modeliranja podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je Agile Project Management?
  2. Intervjuja o skladiščenju podatkov
  3. Kaj je SAS?
  4. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  5. Vodnik po podatkovnem modelu v Cassandri