Бизнес модель данных это

Какие основные типы бизнес-моделей в настоящее время применяются в больших данных?

Каждая развивающаяся отрасль будет порождать множество бизнес-моделей. Каждая бизнес-модель может быть успешной и прибыльной. Большие данные — это развивающаяся отрасль. Люди, занятые в этой отрасли, должны постоянно изучать бизнес-модель. Постоянно оптимизируйте и улучшайте, а также постоянно вводите новшества, чтобы найти ценные бизнес-модели.

Предпринимательство с большими данными не обязательно является патентом крупных компаний. Это также возможность для роста многих небольших компаний или предпринимательских компаний. Многие малые предприятия, особенно стартапы, могут использовать большие данные для «малых, но точных» и «быстро и точно» для удовлетворения реальных потребностей отрасли, создавая прорывные продукты, которые меняют отраслевую модель и образ жизни людей.

Будь то сбор данных или анализ данных, конечной целью является приложение. Только когда данные «используются», они принесут большую ценность, что связано с бизнес-моделью приложения для больших данных. Бизнес-модель заключается в том, чтобы начать с данных, выявить ценность данных, повысить ценность данных и сделать их более полезными для общества. Исходя из текущего состояния и среды, существует шесть бизнес-моделей для приложений с большими данными.

Neuro Lab! Algorithms — эволюция бизнес модели | Живые бизнес-истории | Zoom-конференция

1. Модель самоподдержки корпоративных данных

У предприятия есть собственная технология обработки массивов данных и больших данных, а также определенные аналитические возможности. Оно может улучшать существующие продукты или предсказывать будущее на основе результатов анализа данных, так что бизнес-моделью для предприятий для получения прибыли является модель самостоятельной работы с корпоративными данными. Не все компании адаптированы к этой бизнес-модели, ее успешное функционирование основано на четырех условиях.

Прежде всего, данные поступают изнутри компании, это может быть информация о производстве и эксплуатации или информация управления;

Во-вторых, он обладает передовой технологией больших данных и может полностью извлекать и уточнять информацию;

В-третьих, он обладает возможностями эффективного анализа и может точно оценивать результаты анализа данных;

Наконец, иметь возможность принимать решения по данным.

Наибольшая ценность модели самостоятельной работы с корпоративными данными заключается в способности принимать бизнес-решения на основе результатов анализа, а также постоянно улучшать исходные продукты, запускать новые продукты и прогнозировать направление развития предприятия, чтобы позволить предприятию продолжать получать прибыль. Однако эта бизнес-модель применима только к некоторым компаниям, а не ко всем компаниям. Он должен в основном включать все звенья отраслевой цепочки больших данных, объединяя создание, хранение, обработку и применение данных, формируя хорошую систему цикла отраслевой цепочки.

2. Модель аренды и продажи данных

Данные — это актив. Продажа или сдача в аренду широко собираемых и тщательно отфильтрованных данных клиентам с целью получения компенсации — это бизнес-модель аренды и продажи данных. Это требует, чтобы компании обладали сильной способностью собирать данные, а также интегрировать и извлекать информацию для формирования полной цепочки сбора данных, извлечения информации и передачи стоимости.

Как ГРАМОТНО выбрать БИЗНЕС-МОДЕЛЬ. Стратегия Алекса Яновского

Модель аренды и продажи данных реализует добавленную стоимость данных и делает данные товаром для торговли. Для компаний с огромными объемами данных это дает естественные преимущества. Для получения значительных преимуществ монетизации данных требуется лишь простая обработка и обработка. .

3. Режим платформы данных

Благодаря созданию платформы реализуются функции анализа данных, обмена и транзакций, а пользователям предоставляются удобные и быстрые персонализированные услуги платформы для получения прибыли. Режим платформы данных в основном включает режим платформы анализа данных, режим платформы обмена данными и режим платформы торговли данными.

Модель платформы анализа данных относится к сервисам платформы, которые предоставляют пользователям хранение данных, работу с данными и анализ данных посредством гибкой аренды. Модель платформы обмена данными означает, что поставщики услуг платформы полагаются на свои собственные активы данных для предоставления пользователям таких услуг, как облачная база данных, передача данных, интеграция данных и открытые интерфейсы данных, а также предоставляют разработчикам среды разработки для разработки приложений на основе данных. Распределение прибыли. Модель платформы транзакций данных относится к стороннему поставщику платформы, который предоставляет платформы для обмена данными и транзакций для владельцев данных и потребителей. Режим платформы анализа данных требует, чтобы пользователи обладали определенными навыками анализа данных.Пользователям нужно только загрузить данные на платформу, а затем использовать инструменты анализа на платформе для анализа данных.

Модель платформы обмена данными требует, чтобы поставщик услуг платформы обладал мощными возможностями сбора и анализа данных, чтобы она могла легко работать. Модель платформы данных подходит для технологически инновационных предприятий, поскольку они обладают передовой технологией платформы и могут свободно использовать платформу для обработки данных и транзакций. Поскольку в основе этой модели лежат технологии, пока технологии продолжают внедрять инновации, будущее неизмеримо.
В-четвертых, модель хранилища данных.

Эта бизнес-модель, объединяющая все типы данных для обеспечения поддержки принятия решений предприятиями и получения прибыли, называется моделью хранилища данных. Для такой бизнес-модели обычно требуются инструменты поддержки принятия решений и качественные аналитические способности с целью предоставления отвлеченных отчетов и поддержки принятия решений для предприятия, тем самым помогая предприятию реализовать интеллектуальное улучшение бизнес-процессов и отслеживать время, стоимость, качество и контроль. Эта бизнес-модель подходит для предприятий, принимающих решения, помогая пользователям быстро принимать правильные решения и обеспечивая максимальную отдачу от инвестиций.

V. Модель краудсорсинга данных

Модель краудсорсинга данных основана на перспективе больших данных. Предприятия уходят из области инновационного дизайна и передают дизайн продукта пользователям.

Путем сбора массивных данных, разработанных потребителями, проведения оценки данных для поиска лучшего дизайна продукта и в то же время использования социальных ресурсов для самосовершенствования Возможности инноваций и исследований и разработок. Это требует от компаний наличия определенных инновационных возможностей и технологий НИОКР. Эта бизнес-модель подходит для инновационных компаний. Его ядро ​​- данные, созданные пользователями, а его преимущество заключается в том, что он подчеркивает потенциал инноваций, вызванный социальными различиями и разнообразием. Поскольку он в значительной степени опирается на «рядовых», он значительно снижает операционные расходы компании, а также может сделать продукты более креативными и адаптируемыми.

6. Модель аутсорсинга данных

Источник: russianblogs.com

ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ ДАННЫХ?

Полная и оптимальная модель данных способствует созданию оптимизированной логической базы данных, которая устраняет избыточность, снижает требования к хранилищу и обеспечивает эффективное извлечение. Он также обеспечивает все системы «единым источником достоверной информации», что имеет решающее значение для эффективной работы и демонстрации соответствия законодательству и нормативным стандартам. Моделирование данных — важный шаг в двух важнейших видах деятельности цифровой организации. Модели данных имеют решающее значение для объединения всех сегментов компании — ИТ, бизнес-аналитиков, менеджмента и других — для совместного создания информационных систем (и баз данных, на которые они опираются). Этим системам необходимы правильно определенные и отформатированные данные, а модели проливают свет на то, какие данные необходимы и как они должны быть организованы для поддержки предполагаемой деловой активности.

Модель данных

Модели данных — это графическое представление элементов данных организации и взаимосвязей между ними. Модели помогают в разработке эффективных информационных систем, помогая в определении и структурировании данных в контексте критически важных бизнес-операций. Они позволяют деловому и техническому персоналу совместно решать вопросы хранения, доступа, совместного использования, обновления и использования данных внутри компании. Модели данных состоят из сущностей, которые являются объектами или понятиями, о которых мы хотим собрать данные, и они становятся таблицами в базе данных. Потенциальные объекты в модели данных включают продукты, поставщиков и клиентов.

Детальное видение того, как будет выглядеть готовый продукт и как он будет действовать, должно присутствовать перед планированием и созданием любого программного проекта. Набор бизнес-правил, управляющих требуемой функциональностью, является важным компонентом этого видения. Описание данных состоит из потоков данных (или модели данных) и структуры базы данных, которая будет их поддерживать. Моделирование данных сохраняет концепцию и служит дорожной картой для разработчиков программного обеспечения. После того, как база данных и потоки данных будут полностью созданы и задокументированы, а системы построены в соответствии с этими спецификациями, системы должны обеспечивать функциональность, необходимую для поддержания достоверности данных.

Инструменты модели данных

Инструменты моделирования данных помогают компаниям понять, как объединять и упорядочивать свои данные, а также как это связано с более масштабными бизнес-усилиями. Поиск правильного варианта имеет решающее значение для улучшения процедур и документации программное обеспечение разработка, аналитика и бизнес-аналитика. Однако решить, какие инструменты моделирования данных использовать, может быть сложно.

№ 1. Draw.io

Считайте Draw.io связующим звеном между ручкой и бумагой или белой доской и чем-то более формализованным. Это бесплатный, простой, основанный на браузере инструмент для создания блок-схем, который позволяет пользователям перетаскивать фигуры объектов (например, эллипсы и параллелограммы, встречающиеся в моделях данных) на холст и соединять их с помощью соединительных линий. Это быстрый способ получить что-либо, даже если у вас нет доступа к мощному программному обеспечению. Это не может иметь смысла в этих обстоятельствах, когда есть много неструктурированных данных.

Ключевые характеристики:

1. Доступен плагин SQL.

2. Идеально подходит для финансовых моделей

3. Возможность перетаскивания фигур объектов

№2. Люсидчарт

Lucidchart — средство для создания диаграмм, сравнимое с Draw.io, но предлагающее более сложные потоки и лучшую защиту данных. В отличие от Draw.io, неограниченные планы Lucidchart не предоставляются бесплатно. Поскольку Lucidchart связан с SQL, пользователи могут передавать свои холсты в свою реальную систему управления базами данных. Благодаря интеграции с Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana и Slack Lucidchart способствует совместной работе. Он также облегчает совместную работу благодаря встроенным возможностям чата, совместного редактирования и комментирования.

№3. Верстак MYSQL

Этот бесплатный кроссплатформенный графический интерфейс для моделирования данных с открытым исходным кодом для баз данных MySQL известен своей простотой и легкостью использования. Инструмент архитектора, разработчика и администратора базы данных доступен для Windows, Linux и Mac OS X. MySQL Workbench включает в себя моделирование данных, создание SQL и обширные административные инструменты для настройки сервера, управления пользователями, резервного копирования и многого другого.

№ 4. ДбСхема

DbSchema — это инструмент проектирования баз данных, который предлагает как бесплатные, так и платные альтернативы и совместим с широким спектром баз данных. Это также поддерживает методы моделирования данных, такие как создание визуальных запросов, синхронизация схемы и автоматизация процессов базы данных, таких как развертывание схемы, среди прочего. DbSchema также может использоваться разработчиками моделей данных для размещения таблиц в различных макетах, создания отчетов в формате HTML или PDF и сравнения различных баз данных или сценариев для обнаружения ошибок.

№ 5. PgModeler

PgModeler — это инструмент моделирования баз данных PostgreSQL с открытым исходным кодом, который работает в Windows, Linux и macOS. Хотя этот инструмент является бесплатным для специалистов по моделированию данных, которые хотят самостоятельно собрать его исходный код, у тех, кто хочет приобрести версию с предварительно скомпилированными двоичными пакетами, есть несколько возможностей. Это приложение подходит для пользователей, которым требуются различные функции, начиная от простого расположения столбцов и заканчивая языками, определяемыми пользователем. PgModeler позволяет пользователям восстанавливать предыдущие версии базы данных, разрабатывать модели и сценарии на основе существующих баз данных и автоматически генерировать столбцы и ограничения, находя доступные связи в базе данных.

Концептуальная модель данных

Концептуальная модель данных, также известная как модель предметной области, исследует и детализирует ваши неизменные бизнес-структуры и концепции высокого уровня. Они чаще всего используются в начале нового проекта, когда прорабатываются концепции высокого уровня и предварительные потребности.

Они часто разрабатываются как предшественники или альтернативы следующему этапу: логические модели данных. Самая абстрактная модель данных или модель данных сводного уровня — это концептуальная модель данных. Эта модель данных исключает информацию о платформе, а также дополнительную информацию о реализации, такую ​​как определения интерфейсов и процедуры. Ценность концептуальной модели данных заключается в ее простоте. Он часто используется в проектах стратегических данных и для представления идей.

Концептуальная модель данных предназначена для бизнес-аудитории и обеспечивает широкий охват бизнес-тем. Это никогда не модель решения, она не зависит от технологий и приложений. Другими словами, концептуальная модель данных — это бизнес-модель с точки зрения данных. Концептуальная модель данных используется в бизнесе для подтверждения и исправления.

Атрибуты обычно не вводятся в концептуальные модели данных, поскольку они являются моделями более высокого уровня. Они помогают в установлении отношений между сущностями, однако им может не хватать свойств нулевой способности и кардинальности. Концептуальные модели данных часто строятся так, чтобы быть независимыми от какой-либо технологии хранения данных или системы управления базами данных (СУБД).

Цель концептуальной модели данных — дать представление о компании на основе данных, описывая, как различные бизнес-подразделения взаимодействуют друг с другом. Это часто достигается за счет использования диаграмм отношений сущностей (ERD) и/или моделей объектных ролей (ORM). Концептуальные модели данных, в отличие от логических и физических моделей данных, не зависят от технологии и приложения. Это означает, что они оторваны от реальности и контекста существующих систем и процедур.

Пример модели данных

Прежде чем сохранять данные в базе данных, мы должны создать для нее модель данных. Модель данных — это графическое представление объектов данных и их взаимодействий. Он похож на план архитектора в том смысле, что помогает построить концептуальную модель. В этом посте мы рассмотрим несколько реальных примеров моделирования данных.

№1. Модель ER (сущность-связь)

Эта парадигма построена на концепции сущностей реального мира и их отношений. Он генерирует набор сущностей, набор отношений, набор общих атрибутов и ограничений. Сущность в этом контексте является реальной вещью; например, сотрудник — это сущность в базе данных сотрудников. Атрибут — это свойство, имеющее значение, и сущность устанавливает общие атрибуты с тем же значением. Наконец, существует связь сущностей.

№ 2. Иерархическая модель

Эта модель данных организует данные в виде дерева с одним корнем, к которому присоединены другие данные. Иерархия начинается с основания и растет подобно дереву. С одной связью «один ко многим» между двумя разными типами данных эта модель успешно описывает многочисленные отношения в реальном времени.

№3. Объектно-реляционная модель

Эта модель представляет собой гибрид объектно-ориентированной базы данных и реляционной базы данных. В результате он сочетает в себе обширную функциональность объектно-ориентированной парадигмы с простотой реляционной модели данных. Моделирование данных помогает фирмам стать более ориентированными на данные. Это начинается с очистки данных и моделирования.

№ 4. Объектно-ориентированная модель данных

Объектно-ориентированные модели данных — это вариант концептуального моделирования данных, в котором элементы группируются в иерархии классов, чтобы сделать сложные точки данных реального мира более понятными. Они, как и концептуальное моделирование, чаще всего используются на ранних стадиях разработки системы, особенно для мультимедийных технологий с большими объемами данных.

Логическая модель данных

Логические модели данных, также известные как логические схемы, являются расширением базовой структуры, описанной в концептуальных моделях, но они учитывают больше реляционных факторов. В нем есть некоторые основные аннотации к общим качествам или характеристикам данных, но ему не хватает глубокого внимания к фактическим единицам данных. Эта модель очень полезна при проектировании хранилищ данных, поскольку она полностью независима от физической инфраструктуры и может служить образцом для использования данных в системе. Это позволяет визуально понять взаимосвязь между точками данных и системами, не слишком погружаясь в материальность системы. Логическая модель данных объединяет все части информации, которые имеют решающее значение для повседневной работы организации.

Компоненты логической модели данных

Логическая модель данных состоит из трех основных компонентов:

Сущности: Каждая сущность представляет собой набор элементов, людей или мыслей, имеющих отношение к бизнесу.

Отношения: Каждая связь представляет собой связь между двумя из перечисленных выше сущностей.

Атрибуты: Это описательные части, характеристики или любая другая информация, которая может быть использована для дальнейшей характеристики предмета.

Каждому из этих компонентов логической модели данных дается имя и письменное определение. Их не волнует, как обрабатываются, выполняются или хранятся вышеупомянутые бизнес-потребности. Поскольку данные являются наиболее важной частью любого приложения, программы или системы, системы качественной обработки и хранения данных должны быть построены на надежной и правильной структуре данных. Надежная структура данных позволяет разработчикам приложений создавать наилучший пользовательский интерфейс, систему обработки или настройку статистического анализа и отчетности. Какой бы сложной или технической ни была ваша система, она должна соответствовать требованиям, соответствовать правилам и служить целям бизнеса или предприятия, для которых она была разработана, иначе она будет бесполезна.

Особенности логической модели данных

• Логическая модель данных может объяснить требования к данным для каждого проекта. Однако он предназначен для простого подключения к другим логическим моделям данных, если этого требует проект.
• Разработка и проектирование логической модели данных могут выполняться независимо от системы управления базами данных. На него не влияет тип системы управления базами данных.
• Характеристики данных содержат определенные длины и точности для типов данных.
• При логическом моделировании данных не определяются ни главные, ни вторичные ключи. На этом уровне моделирования данных необходимо перепроверить и точно настроить детали соединителя, которые были установлены до построения отношений.

Что вы подразумеваете под моделью данных?

Модели данных — это графическое представление элементов данных организации и взаимосвязей между ними. Модели помогают в разработке эффективных информационных систем, помогая в определении и структурировании данных в контексте ключевых видов деятельности.

Что такое 5 моделей данных?

Пять моделей баз данных

• Иерархическая модель данных.
• Реляционная модель данных.
• Модель данных «сущность-связь» (ER).
• Объектно-ориентированная модель данных.
• Размерная модель данных.

Каковы 3 основных компонента модели данных?

Эдгар Кодд (1980) дает наиболее подробное определение модели данных: Модель данных состоит из трех частей: 1) структуры данных, 2) операции структуры данных и 3) ограничения целостности для операций и структур.

Что такое модель данных с примером?

Термин «модель данных» может применяться к двум различным, но связанным идеям. Он также может относиться к абстрактной формализации объектов и связей, обнаруженных в определенной области приложений, таких как клиенты, продукты и заказы в производственной компании.

Как написать модель данных?

Этапы процесса моделирования данных

• Определите варианты использования и логическую модель данных.
• Сделайте первоначальную смету расходов.
• Распознавайте свои шаблоны доступа к данным.
• Определить технические характеристики.
• Создайте модель данных DynamoDB.
• Сделайте ваши запросы данных.
• Проверьте модель данных.
• Изучите смету расходов.

Каковы пять шагов моделирования данных?

• Сбор потребностей бизнеса
• Идентификация сущности
• Создайте концептуальную модель данных
• Заполните атрибуты и спроектируйте логическую модель данных.
• Создание физических таблиц в базе данных

Как выполняется моделирование данных?

Моделирование данных — это процесс разработки концептуального представления объектов данных и их взаимосвязей. Моделирование данных часто состоит из множества процессов, включая сбор требований, концептуальное проектирование, логическое проектирование, физическое проектирование и реализацию.

Заключение

Моделирование данных — это метод визуального отображения данных в виде графиков и диаграмм с различными уровнями концептуализации, детализации и сложности. Моделирование данных существует во многих формах и способами, но его главное преимущество заключается в том, что оно может помочь в проектировании и вести разработку системы, зависящей от базы данных. Вы можете автоматизировать и упростить большую часть процесса моделирования данных, от бесплатных инструментов с открытым исходным кодом до решений и платформ, готовых к использованию на предприятии, что сделает его более доступным для небольших групп и срочных проектов с ограниченным бюджетом.

Статьи по теме

1. Что такое аналитические способности? Примеры и советы
2. ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ: лучшие методы, программное обеспечение, примеры и курсСЭС
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ: определение, типы и методы

Рекомендации

• Techopedia.com
• ERwin.com
• Couchbase.com
• Sciencedirect.com

Источник: businessyield.com

Что включает моделирование данных?

Моделирование данных – это процесс создания визуального представления или чертежа, определяющего системы сбора и управления информацией в любой организации. Этот план или модель данных помогает различным заинтересованным сторонам, таким как аналитики данных, ученые и инженеры, создать единое представление о данных организации. Модель описывает, какие данные собирает компания, взаимосвязь между различными наборами данных и методы, которые будут использоваться для хранения и анализа данных.

Почему моделирование данных важно?

Сегодня организации собирают большое количество данных из множества различных источников. Однако необработанных данных недостаточно. Вам необходимо анализировать данные для получения действенных выводов, которые помогут вам принимать выгодные бизнес-решения. Точный анализ данных требует их эффективного сбора, хранения и обработки. Существует несколько технологий баз данных и инструментов обработки данных, а разные наборы данных требуют разных инструментов для эффективного анализа.

Моделирование данных дает вам возможность понять ваши данные и сделать правильный выбор технологии для их хранения и управления ими. Подобно тому, как архитектор разрабатывает чертеж перед строительством дома, заинтересованные стороны бизнеса разрабатывают модель данных, прежде чем создавать решения баз данных для своей организации.

Моделирование данных дает следующие преимущества:

• Сокращает количество ошибок при разработке программного обеспечения для баз данных
• Способствует скорости и эффективности проектирования и создания баз данных
• Обеспечивает согласованность документации данных и системного дизайна в рамках всей организации
• Способствует коммуникации между инженерами по данным и командами бизнес-аналитики

Какие существуют типы моделей данных?

Моделирование данных обычно начинается с концептуального представления данных, а затем их повторного представления в контексте выбранных технологий. Аналитики и заинтересованные стороны создают несколько различных типов моделей данных на этапе проектирования данных. Ниже перечислены три основных типа моделей данных:

Концептуальная модель данных

Концептуальные модели данных дают общее представление о данных и объясняют следующее:

• данные, которые содержит система;
• атрибуты данных и условия или ограничения на данные;
• бизнес-правила, к которым относятся данные;
• оптимальная организация данных;
• требования к безопасности и целостности данных.

Заинтересованные стороны и аналитики обычно создают концептуальную модель. Это простое диаграммное представление, которое не следует формальным правилам моделирования данных. Важно то, что оно помогает как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам разделить общее видение и согласовать цель, объем и дизайн проекта по работе с данными.

Пример концептуальной модели данных

Например, концептуальная модель данных для автосалона может представлять собой следующие сущности данных:

1. Сущность «Шоурум», которая представляет информацию о различных торговых точках дилерского центра.
2. Сущность «Автомобили», которая представляет несколько автомобилей, имеющихся у дилерского центра в настоящее время.
3. Сущность «Клиенты», которая представляет всех клиентов, совершивших покупку в дилерском центре.
4. Сущность «Продажи», которая представляет информацию о фактической продаже.
5. Сущность «Продавец», которая представляет информацию обо всех продавцах, работающих в дилерском центре.

Эта концептуальная модель также будет включать бизнес-требования, например:

• Каждый автомобиль должен принадлежать определенному шоуруму.
• Каждая продажа должна иметь как минимум одного продавца и одного клиента, связанных с ней.
• Каждый автомобиль должен иметь название марки и номер продукта.
• Каждый клиент должен указать свой номер телефона и адрес электронной почты.

Таким образом, концептуальные модели выступают в качестве моста между бизнес-правилами и лежащей в их основе физической системой управления базами данных (СУБД). Концептуальные модели данных также называются моделями домена.

Логическая модель данных

Логические модели данных отображают концептуальные классы данных на технических структурах данных. Они дают более подробную информацию о концепциях данных и их сложных отношениях, которые были определены в концептуальной модели данных, например:

• Типы данных различных атрибутов (например, строка или число)
• Взаимосвязи между объектами данных
• Первичные атрибуты или ключевые поля в данных

Архитекторы данных и аналитики совместно работают над созданием логической модели. Они следуют одной из нескольких формальных систем моделирования данных для создания представления. Иногда гибкие команды могут пропустить этот шаг и перейти от концептуальных к физическим моделям напрямую. Однако эти модели полезны для проектирования больших баз данных, называемых хранилищами данных, и для проектирования систем автоматической отчетности.

Пример логической модели данных

В нашем примере с автосалоном логическая модель данных расширяет концептуальную модель и позволяет глубже рассмотреть классы данных следующим образом:

Таким образом, логические модели служат связующим звеном между концептуальной моделью данных и базовой технологией и языком баз данных, которые разработчики используют для создания базы данных. Однако они не зависят от технологии, и вы можете реализовать их на любом языке баз данных. Инженеры по данным и заинтересованные стороны обычно принимают технологические решения после создания логической модели данных.

Физическая модель данных

Физические модели данных отображают логические модели данных на конкретную технологию СУБД и используют терминологию программного обеспечения. Например, они предоставляют подробную информацию о следующем:

• Типы полей данных, представленные в СУБД
• Отношения между данными, представленные в СУБД
• Дополнительные детали, такие как настройка производительности

Инженеры по обработке данных создают физическую модель перед окончательной реализацией дизайна. Они также следуют формальным методам моделирования данных, чтобы убедиться, что охватили все аспекты проектирования.

Пример физической модели данных

Предположим, что автосалон решил создать архив данных в сервисе Гибкое извлечение данных Amazon S3 Glacier. Их физическая модель данных описывает следующие характеристики:

• В «Продажах» сумма продажи – это тип данных float, а дата продажи – тип данных timestamp.
• В «Клиентах» имя клиента является строковым типом данных.
• В терминологии S3 Glacier Flexible Retrieval хранилище – это географическое местоположение ваших данных.

Ваша физическая модель данных также включает дополнительные детали, например в каком регионе AWS вы создадите свое хранилище. Таким образом, физическая модель данных выступает в качестве моста между логической моделью данных и конечной технологической реализацией.

Какие существуют методы моделирования данных?

Методы моделирования данных – это различные методы, которые вы можете использовать для создания различных моделей данных. Эти подходы развивались с течением времени в результате инноваций в концепциях баз данных и управления данными. Ниже представлены основные типы моделирования данных.

Иерархическое моделирование данных

При иерархическом моделировании данных вы можете представить отношения между различными элементами данных в древовидном формате. Иерархические модели данных представляют собой отношения «один ко многим», когда родительские или корневые классы данных отображаются на несколько дочерних.

В примере с автосалоном родительский класс Шоурумы будет иметь дочерние сущности Автомобили и Продавцы, поскольку в одном шоуруме есть несколько автомобилей и работает несколько продавцов.

Графовое моделирование данных

Иерархическое моделирование данных со временем превратилось в графовое. Графовые модели данных представляют отношения данных, в которых сущности рассматриваются одинаково. Сущности могут связываться друг с другом отношениями «один ко многим» или «многие ко многим» без понятия «родительский» или «дочерний».

Например, в одном шоуруме может работать несколько продавцов, а один продавец может также работать в нескольких шоурумах, если их смены отличаются в зависимости от местоположения.

Реляционное моделирование данных

Реляционное моделирование данных – это популярный подход к моделированию, который визуализирует классы данных в виде таблиц. Различные таблицы данных соединяются или связываются друг с другом с помощью ключей, которые представляют реальные отношения между сущностями. Вы можете использовать технологию реляционных баз данных для хранения структурированных данных, а реляционная модель данных – это полезный метод представления структуры реляционной базы данных.

Например, автосалон будет иметь реляционные модели данных, представляющие таблицу «Продавцы» и таблицу «Автомобили», как показано здесь:

Идентификатор продавца и идентификатор автомобиля – это первичные ключи, которые однозначно идентифицируют отдельные объекты реального мира. В таблице шоурума эти первичные ключи действуют как внешние ключи, связывающие сегменты данных.

В реляционных базах данных первичный и внешний ключи работают вместе, чтобы показать взаимосвязь данных. В предыдущей таблице показано, что в шоурумах могут быть продавцы и автомобили.

Моделирование данных «сущность-связь»

Моделирование данных «сущность-связь» (ER) использует формальные диаграммы для представления отношений между сущностями в базе данных. Архитекторы данных используют несколько инструментов ER-моделирования для представления данных.

Объектно-ориентированное моделирование данных

В объектно-ориентированном программировании для хранения данных используются структуры данных, называемые объектами. Эти объекты данных являются программными абстракциями объектов реального мира. Например, в объектно-ориентированной модели данных автосалон будет иметь такие объекты данных, как «Клиенты», с такими атрибутами, как имя, адрес и номер телефона. Вы будете хранить данные о клиентах таким образом, чтобы каждый реальный клиент был представлен в виде объекта данных о клиенте.

Объектно-ориентированные модели данных преодолевают многие ограничения реляционных моделей данных и популярны в мультимедийных базах данных.

Многомерное моделирование данных

Современные корпоративные вычисления используют технологию хранилищ данных для хранения больших объемов данных для аналитики. Вы можете использовать проекты многомерного моделирования данных для их высокоскоростного хранения и извлечения из хранилища. Многомерные модели используют дублирование или избыточные данные и отдают приоритет производительности, а не использованию меньшего пространства для хранения данных.

Например, в многомерных моделях данных автосалон имеет такие измерения, как «Автомобиль», «Шоурум» и «Время». Показатель «Автомобиль» имеет такие атрибуты, как название и марка, а «Шоурум» – штат, город, название улицы и название шоурума.

В чем заключается процесс моделирования данных?

Процесс моделирования данных состоит из последовательности шагов, которые необходимо повторять до тех пор, пока не будет создана полная модель данных. В любой организации различные заинтересованные стороны объединяются для создания полного представления данных. Хотя этапы зависят от типа моделирования данных, ниже приведен общий обзор.

Шаг 1. Определите объекты и их свойства

Определите все сущности в вашей модели данных. Каждая сущность должна быть логически отличной от всех других сущностей и может представлять людей, места, вещи, понятия или события. Каждая сущность отличается от других, поскольку обладает одним или несколькими уникальными свойствами. В своей модели данных вы можете рассматривать сущности как существительные, а атрибуты – как прилагательные.

Шаг 2. Определите отношения между сущностями

В основе моделирования данных лежат отношения между различными сущностями. Бизнес-правила изначально определяют эти отношения на концептуальном уровне. Вы можете рассматривать отношения как глаголы в вашей модели данных. Например, продавец продает много автомобилей или в шоуруме работает много продавцов.

Шаг 3. Выберите метод моделирования данных

После концептуального осознания сущностей и их взаимосвязей вы можете определить метод моделирования данных, который лучше всего подходит для вашего случая. Например, вы можете использовать реляционное моделирование данных для структурированных данных, а многомерное – для неструктурированных.

Шаг 4. Оптимизируйте и примените на практике

Вы можете дополнительно оптимизировать модель данных в соответствии с вашими требованиями к технологии и производительности. Например, если вы планируете использовать Amazon Aurora и структурированный язык запросов (SQL), поместите свои сущности непосредственно в таблицы и определите связи с помощью внешних ключей. А если вы решите использовать Amazon DynamoDB, вам нужно будет продумать модели доступа до того, как вы смоделируете свою таблицу. Поскольку для DynamoDB приоритетом является скорость, вы сначала определяете, как будете обращаться к своим данным, а затем моделируете их в той форме, в которой они будут доступны.

Как правило, вы будете неоднократно пересматривать эти шаги по мере изменения технологии и требований с течением времени.

Как AWS может помочь с моделированием данных?

Базы данных AWS включают более 15 движков баз данных для поддержки различных моделей данных. Например, вы можете использовать Службу реляционных данных Amazon (Amazon RDS) для реализации реляционных моделей данных и Amazon Neptune – для реализации графовых.

Вы также можете использовать AWS Amplify DataStore для более быстрого и простого моделирования данных при создании мобильных и веб-приложений. У него есть визуальный и основанный на коде интерфейс для определения модели данных с отношениями, что ускорит разработку приложения.

Начните работу с моделированием данных в AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.

Источник: aws.amazon.com