MODELLING LÀ GÌ

Thoạt đầu, bạn có thể nghĩ về Data modeling xuất xắc còn được gọi là quy mô hóa dữ liệu, là một thuật ngữ thiên về công nghệ đọc tin với chuyên môn. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại tất cả mối quan hệ cực kì trực tiếp đến những vận động sale của bạn. Nói phương pháp không giống, nó có tương quan trực tiếp đến các mối cung cấp tài liệu trong công ty lớn.

Vậy data modeling là gì? Làm sao nhưng mà nó đem đến ích lợi cho bạn và làm giải pháp làm sao để vận dụng nó vào doanh nghiệp lớn kết quả nhất? Tất cả những thắc mắc này hầu hết sẽ tiến hành trả lời vào bài viết sau đây.

Bạn đang xem: Modelling là gì


Mục lục


Data modeling là gì?

Data mã sản phẩm (quy mô dữ liệu) là một quy mô trừu tượng tổ chức các phần tử của tài liệu với chuẩn hóa phương pháp chúng tương quan cùng nhau và cùng với những trực thuộc tính của những thực thể trong nhân loại thực.

Ví dụ: quy mô dữ liệu có thể chỉ định rằng phần tử dữ liệu đại diện cho 1 cái xe hơi gồm một số bộ phận không giống, mang đến lượt nó, thay mặt đại diện cho màu sắc cùng kích cỡ của cái ô tô với khẳng định chủ download của nó.

Data Modeling tuyệt được Call là quy mô hóa tài liệu, là phương pháp tuyệt độc nhất về lập quy mô dữ liệu cho những tổ chức dựa vào dữ liệu

Mô hình hóa tài liệu (data modelling) là quá trình tạo ra một quy mô tài liệu để tài liệu được tàng trữ vào cơ sở dữ liệu. Mô hình tài liệu này là 1 màn biểu diễn định nghĩa của các đối tượng người dùng tài liệu, sự link giữa các đối tượng người dùng dữ liệu khác nhau và các luật lệ.

Mô hình hóa dữ liệu giúp diễn tả trực quan dữ liệu và triển khai những quy tắc sale, tuân hành công cụ cùng chế độ của cơ quan chính phủ về dữ liệu. Mô hình dữ liệu bảo vệ tính đồng nhất trong quy ước viết tên, quý hiếm mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật thông tin đồng thời bảo đảm an toàn quality của tài liệu.

Mục đích của data modeling là tạo ra phương pháp công dụng tuyệt nhất để tàng trữ đọc tin, đông thời vẫn vẫn hỗ trợ những các bước truy vấn cùng report hoàn chỉnh.

Datamodel bao gồm rất nhiều gì?

các nhiều loại thực thể, trực thuộc tínhmối quan hệphép tắc toàn diện khái niệm của những đối tượng người sử dụng đó

Sau đó, điều này được thực hiện làm cho điểm ban đầu cho xây cất giao diện (database design) hoặc cơ sở tài liệu.

Các các loại quy mô hóa dữ liệu

Chủ yếu hèn tất cả tía một số loại mô hình dữ liệu không giống nhau: quy mô tài liệu định nghĩa (conceptual data models), quy mô dữ liệu logic (logical data models) với quy mô dữ liệu trang bị lý, (physical data models). Mỗi loại sẽ có một mục đích cụ thể khác nhau. Các quy mô tài liệu được thực hiện nhằm đại diện cho dữ liệu cùng bí quyết nó được lưu trữ trong các đại lý tài liệu với nhằm thiết lập cấu hình quan hệ thân những mục tài liệu.

Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình tài liệu này xác định rất nhiều gì hệ thống cất. Mô hình này thường được tạo nên vì những bên tương quan của doanh nghiệp cùng Kiến trúc sư dữ liệu. Mục đích là để tổ chức triển khai, phạm vi cùng khẳng định những định nghĩa và nguyên tắc sale.Logical data models – Mô hình tài liệu logic: Xác định cách khối hệ thống sẽ tiến hành thực hiện bất kỳ hệ thống trị đại lý tài liệu. Mô hình này hay được chế tác vì chưng phong cách thiết kế sư tài liệu với nhà so sánh sale. Mục đích là cách tân và phát triển bản thiết bị nghệ thuật của những nguyên tắc với cấu trúc tài liệu.Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình tài liệu này biểu thị cách khối hệ thống sẽ tiến hành thực thi bằng phương pháp áp dụng một hệ thống làm chủ cửa hàng tài liệu rõ ràng. Mô hình này thường được tạo vị nhân viên cai quản trị dữ liệu với những bên cách tân và phát triển. Mục đích là xúc tiến thực tế đại lý tài liệu.

Các dạng quy mô tài liệu phổ biến

Mô hình phân cấp cho – Hierarchical model


*

Mô hình tài liệu này sử dụng khối hệ thống phân cấp cho nhằm cấu trúc dữ liệu theo định hình hệt như mô hình cây.Tuy nhiên, việc truy vấn xuất và truy cập dữ liệu tương đối trở ngại vào cơ sở dữ liệu phân cấp cho.Đây là lý do tại sao nó thi thoảng Khi được thực hiện ngày nay.

Mô hình tình dục – Relation model


*

Được lời khuyên nlỗi là 1 thay thế cho mô hình phân cấp do một đơn vị phân tích của IBM.

Ở trên đây dữ liệu được biểu diễn bên dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung cấp một cái chú ý tổng quan liêu cụ thể về tài liệu.

Mô hình mạng – Network model


*

Mô hình mạng được đem xúc cảm trường đoản cú mô hình phân cấp cho.Tuy nhiên, ko y hệt như quy mô phân cấp cho, quy mô này góp truyền đạt các mối quan hệ phức tạp thuận lợi hơn do từng bản ghi hoàn toàn có thể được link với tương đối nhiều bản ghi khác biệt.

Mô hình phía đối tượng người tiêu dùng – Object-oriented model


*

Mô hình cửa hàng dữ liệu này gồm 1 tập hợp những đối tượng người tiêu dùng, mỗi đối tượng bao gồm các chức năng cùng cách làm riêng biệt.

Kiểu mô hình các đại lý tài liệu này nói một cách khác là mô hình cửa hàng dữ liệu hậu dục tình.

Mô hình quan hệ thực thể – Entity relationship model


*

Mô hình mối quan hệ thực thể, có cách gọi khác là mô hình ER, thay mặt đại diện cho những thực thể và những mối quan hệ của bọn chúng sinh hoạt format đồ họa.

Một thực thể rất có thể là bất cứ sản phẩm gì – một tư tưởng, 1 phần tài liệu hoặc một đối tượng người tiêu dùng.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là trình bày các đại lý tài liệu V.I.P dựa trên ngữ nghĩa với cấu trúc hình thức (mô hình cửa hàng dữ liệu) mang đến các đại lý tài liệu. Mô hình đại lý dữ liệu này được thiết kế với để thâu tóm nhiều ý nghĩa của môi trường áp dụng hơn là kĩ năng hoàn toàn có thể gồm với các quy mô các đại lý tài liệu tiến bộ.

*
lấy ví dụ mô hình tài liệu ngữ nghĩa

Lợi ích nhưng data modeling đem đến mang lại doanh nghiệp

Để hoàn toàn có thể đích thực nắm rõ được chân thành và ý nghĩa và tầm đặc biệt quan trọng của data modeling trong công ty, bạn phải biết được đều công dụng hoàn hảo nhất mà lại nó mang lại cho khách hàng. Tuy nhiên, rất nhiều tiện ích này chỉ đến lúc những công ty rất có thể tiến hành những data model một cách kết quả.

Data modeling là bước thứ nhất vào Việc đảm bảo an toàn những đọc tin quan trọng được áp dụng, được nắm rõ vào xuyên suốt những ban ngành của bạn. Dưới đó là 6 tác dụng dễ thấy được độc nhất vô nhị của Data modeling:

#1: Cải thiện tại kỹ năng tìm hiểu, tiêu chuẩn chỉnh hóa cùng tư liệu hóa các mối cung cấp tài liệu.

Đảm bảo các đối tượng người dùng dữ liệu giành riêng cho các database được trình bày một cách đúng đắn. Việc đào thải những tài liệu rất có thể dẫn đến lệch lạc thông số trong những báo cáo vào tạo nên những kết quả xô lệch.

#2: Giúp công ty hoàn toàn có thể kiến thiết và áp dụng database một biện pháp hiệu quả

Khi công ty rất có thể triển khai data modeling kết quả, thì các quy mô dữ liệu có thể giúp thiết kế các database chính xác rộng, công dụng hơn và xúc tích rộng.

Data modeling cung cấp cho khách hàng một tranh ảnh toàn diện về nền tảng dữ liệu cùng là vật liệu nhằm tạo nên các database.


#3: Quản lý doanh nghiệp lớn kết quả hơn

Quản lý các team mô hình tài liệu, các quy trình, danh mục đầu tư chi tiêu với vòng đời của công ty, sản phẩm, kết quả Marketing góp công ty lớn quản lý triệt và để được các vận động trong chủ thể.


NẾU BẠN ĐANG

+ Khó Reviews, quản lý tác dụng của những phòng ban; nhất là vận động Marketing+ Khó nhận ra kênh sale như thế nào đã không hiệu quả nhằm về tối ưu + Khó khnạp năng lượng vào câu hỏi tổng đúng theo chỉ số từ bỏ những kênh kinh doanh không giống nhau + Khó Review được hiệu quả Marketing đối với KPI đề ra …….A1 Analytics sinh ra để xử lý triệt nhằm các sự việc bên trên.


#4: Nâng cao niềm tin của những nhân viên

Trao thêm quyền cho nhân viên thông qua vấn đề cho phép bọn họ từ bản thân truy cập vào những những nguồn dữ liệu (được quản lý) của công ty và can dự sự hợp tác vào doanh nghiệp bằng cách nâng cấp sự link thân những cơ sở (CNTT cùng ghê doanh).

#5: Hỗ trợ nâng cấp BI của doanh nghiệp

Nâng cấp cho BI của người tiêu dùng với góp công ty khẳng định các thời cơ bắt đầu, bởi vấn đề không ngừng mở rộng năng lực cách xử trí và lưu trữ, năng lực thâu tóm cùng những trách rưới nhiệm về những nguồn dữ liệu vào công ty.

#6 Tăng khả năng tích vừa lòng vào khối hệ thống doanh nghiệp

Data modeling giúp hỗ trợ công ty lớn có thể tích hợp nghiêm ngặt rộng những khối hệ thống thông tin hiện tại có cùng với các khối hệ thống bắt đầu được xúc tiến. Từ kia, giúp công ty lớn dành được góc nhìn rộng hơn về tâm trạng bây giờ của tổ chức triển khai.

Các nguyên tắc nhằm áp dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng cùng rõ ràng kim chỉ nam cuối cùng

Mục tiêu thiết yếu của mô hình hóa dữ liệu là vật dụng và tạo nên ưu thế cạnh tranh, cũng tương tự xúc tiến hiệu quả chiến lược của người tiêu dùng. Để lập được quy mô dữ liệu công dụng, bạn phải biết chính xác yêu cầu của chúng ta là gì.

Xem thêm: How To Find Your Windows Product Key Di Windows 10 Tanpa Ribet

Bạn cũng cần được phát âm về những yêu cầu của khách hàng để biết phải ưu tiên phần lớn nhu yếu như thế nào với đa số nhu yếu như thế nào ko cần thiết.

Key: Hiểu rõ những từng trải của tổ chức triển khai cùng sắp xếp tài liệu của người sử dụng đúng cách.

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

Mọi thứ đang hết sức dễ ợt cơ hội ban đầu ban sơ, nhưng lại Lúc công ty lớn bắt đầu cách tân và phát triển thì những dữ liệu vẫn trở đề xuất nhiều hơn cùng những ở trong tính hơn.

Đây là nguyên nhân tại sao bạn nên bước đầu với các quy mô tài liệu của người tiêu dùng thật đơn giản dễ dàng cùng dễ nắm bắt.khi chúng ta chắc chắn rằng về các quy mô ban đầu của chính bản thân mình về độ đúng đắn, chúng ta có thể dần dần xây dựng và khối hệ thống những cỗ dữ liệu rộng.

Key: Giữ quy mô dữ liệu của bạn đơn giản dễ dàng. Thực hành mô hình hóa tài liệu tốt nhất sống đấy là áp dụng một hình thức có thể ban đầu nhỏ dại và có công dụng không ngừng mở rộng bài bản khi quan trọng.

Sắp xếp tài liệu của người tiêu dùng dựa trên fact, dimensions, filters, & order


Quý Khách có thể search thấy câu vấn đáp cho đa số các câu hỏi kinh doanh bằng cách sắp xếp tài liệu của bản thân mình theo bốn yếu hèn tố- fact, dimensions, filters, và order.

lấy một ví dụ. Giả sử rằng các bạn quản lý và điều hành tư shop thương thơm mại năng lượng điện tử làm việc tứ vị trí khác biệt trên. Bây giờ đồng hồ là cuối năm, cùng bạn có nhu cầu so sánh siêu thị tmùi hương mại điện tử như thế nào có doanh thu tối đa. Trong trường hợp những điều đó, chúng ta cũng có thể tổ chức triển khai dữ liệu của chính bản thân mình những năm qua. Fact đã hỗ trợ dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions đã là vị trí siêu thị, filter sẽ kéo dãn dài 12 tháng với đơn hàng vẫn là siêu thị hàng đầu theo trang bị trường đoản cú sút dần order.

Bằng cách này, bạn có thể bố trí tất cả tài liệu của bản thân đúng chuẩn và định vị bạn dạng thân để vấn đáp hàng loạt các câu hỏi về chiến lược nhưng mà không hẳn đổ các giọt mồ hôi.

Key: A1 khuyến nghị tổ chức dữ liệu của người sử dụng đúng cách bằng cách thực hiện những bảng đơn độc cho những fact, dimensions để được cho phép so với nkhô hanh.

Giữ mọi sản phẩm cần thiết

Mặc mặc dù bạn có thể ý muốn giữ lại tất cả tài liệu mình thu thập được từ big data, cơ mà đó là một câu hỏi không còn tốt!

Mặc mặc dù tàng trữ không phải là vấn đề vào thời đại hiện đại số, tuy thế hiệu suất của vấn đề lưu trữ trọng lượng mập như thế vẫn khiến cho doanh nghiệp tốn thêm những ngân sách.

Chỉ một trong những phần nhỏ tài liệu có lợi là đủ để vấn đáp toàn bộ các thắc mắc tương quan mang đến sale.

Key: Biết rõ cân nặng bộ dữ liệu bạn có nhu cầu duy trì. Việc bảo trì nhiều hơn nữa phần nhiều gì thực sự quan trọng làm cho tiêu tốn lãng phí quy mô dữ liệu của công ty và dẫn mang lại các sự việc về hiệu suất.

Luôn đánh giá chéo cánh những quy mô trước lúc tiếp tục các bước tiếp theo

Mô hình hóa tài liệu là 1 trong những dự án béo, đặc biệt là khi chúng ta đã cách xử lý một lượng tài liệu vĩ đại của người sử dụng.Đó chính là lý do nhưng các bạn yêu cầu, bạn cần phải bình an trong các quá trình này..

Luôn luôn luôn kiểm tra chéo cánh kỹ càng các quy mô tài liệu của chúng ta trước khi liên tiếp các bước tiếp sau.

Ví dụ: nếu như khách hàng buộc phải lựa chọn khóa bao gồm để khẳng định đúng từng bạn dạng ghi vào tập dữ liệu, hãy bảo đảm rằng bạn đang lựa chọn đúng ở trong tính. ID sản phẩm rất có thể là 1 trong trực thuộc tính những điều đó. Do kia, ngay cả Khi nhị số đếm khớp nhau, ID thành phầm của họ rất có thể giúp cho bạn riêng biệt từng bản ghi. Tiếp tục soát sổ nếu khách hàng sẽ đi đúng phía. ID thành phầm bao gồm tương đương nhau không?

Key: kiểm tra chéo là phương pháp tốt nhất nhằm bảo trì những mối quan hệ đối kháng hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ ra mắt sự phức tạp trong hệ thống.

Hãy để dữ liệu vạc triển


Mô hình tài liệu ko khi nào đứng im, nó đã luôn luôn không ngừng mở rộng ra về cả khía cạnh khối lượng và trực thuộc tính.Vậy nên, lúc công ty lớn của khách hàng cách tân và phát triển, bạn phải tùy chỉnh quy mô tài liệu của bạn mang đến phù hợp cùng với quy mô của bạn.

Vì vậy, điều đặc biệt là bạn phải giữ lại cho những mô hình tài liệu được update theo thời hạn, cực tốt là theo thời hạn thực.

Cách thực hành tốt nhất có thể sinh sống đó là lưu trữ những mô hình tài liệu của bạn trong kho lưu trữ, nhằm hoàn toàn có thể dễ dàng thống trị với kiểm soát và điều chỉnh dễ dàng Lúc quan trọng.

Key: Các mô hình tài liệu trnghỉ ngơi buộc phải lỗi thời nkhô giòn hơn bạn muốn đợi. Quý khách hàng cần được update chúng thường xuyên theo thời gian.

5 phép tắc BI cho bạn ứng dụng data modeling

Dưới đây là 5 lao lý BI dựa trên data modeling cung ứng công ty lớn hiển thị và so sánh dữ liệu, góp doanh nghiệp lớn tìm hiểu phần lớn thách thức với cơ hội bắt đầu bên trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là công cụ trực quan dữ liệu có bối cảnh thân thiết cùng với người tiêu dùng, dễ dãi sử dụng các kỹ năng cơ bạn dạng. Hỗ trợ những mối cung cấp dữ liệu: Relational database, NoSQL database, Multi-dimensional database, Big Data Platsize, File data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau)

Khả năng trực quan dữ liệu mạnh bạo.


#2 FineReport

Với giao diện tương tự Excel và kỹ năng kéo thả các đối tượng người tiêu dùng. FineReport là nguyên tắc siêu phù hợp cho những người bắt đầu ban đầu. Bất kì ai đã từng dùng Excel đều rất có thể gấp rút áp dụng ứng dụng này.


#3 Power BI

Đây là 1 công cụ đến từ Microsoft với được áp dụng không hề ít vào công ty lớn. Power BI góp nâng cao đẳng cấp của những quy định nlỗi Excel Pivot Table cùng Excel lên một khoảng cao mới. Quý Khách hoàn toàn có thể áp dụng phiên bạn dạng miễn giá thành tuy vậy có khả năng sẽ bị số lượng giới hạn những dữ liệu rất có thể xử trí.


#4 Qlikview

QlikView là 1 trong giải pháp từ bỏ giao hàng hoạt động cùng với công nghệ links của riêng rẽ mình và technology bộ nhớ lưu trữ trong. Giao diện trực quan, dễ thực hiện, đi kèm theo hào kiệt tìm kiếm tìm sáng dạ, không phải xây đắp kăn năn, phù hợp cho so với ad học tập hơn là những so sánh hằng ngày.


#5 Sisense

Sisense có giao diện trực quan lại, vận hành theo phép tắc kéo thả. Cộng đồng online phần đông, mặc dù không thật đông nlỗi Tableau nhưng lại tài nguim tại đây đầy đủ nhằm bạn bắt đầu rất có thể làm quen thuộc và áp dụng.


Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày ni các doanh nghiệp sẽ địa chỉ thực hiện những kế hoạch quy mô hóa quy mô kinh doanh cùng chế tác những cửa hàng dữ liệu, thì bài toán mô hình hóa dữ liệu chính là nguyên tố bổ sung cập nhật để các quan trọng cho các các bước này.

Quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu liên quan tới sự việc tạo ra 3 các loại lược đồ vật là: tư tưởng, lô ghích cùng thứ lý. Các xây dựng cơ sở dữ liệu này sau thời điểm được khắc ghi sẽ được đổi khác thông qua Ngôn ngữ định nghĩa tài liệu, tiếp đến sẽ được áp dụng để tạo ra những cửa hàng tài liệu.

Một data Model chỉ tương đối đầy đủ Khi gồm đủ các thực thể tài liệu và gồm các nằm trong tính cụ thể để diễn tả những thực thể.

Kết luận

Data modeling là gì? Nó là các bước cải tiến và phát triển những mô hình dữ liệu cho các dữ liệu được tàng trữ vào Database. Nó đóng góp một phương châm đặc biệt trong sự cải tiến và phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là khi bạn tổ chức triển khai dựa vào những quyết định tự nguyên tố dữ liệu.Các cấu trúc Data mã sản phẩm giúp xác định các bảng đối sánh, các khóa chủ yếu với khóa nước ngoài, cũng tương tự những các bước được lưu trữ.Có 5 loại data modeling là:Mô hình phân cấpMô hình quan lại hệMô hình mạngMô hình hướng đối tượngMô hình quan hệ thực thể

Để có được hầu như gọi biết và phương châm marketing nhiều chủng loại, chúng ta nên mô hình hóa tài liệu của bản thân một giải pháp chính xác cùng thực hiện những luật pháp cân xứng để đảm bảo an toàn tính dễ dàng của khối hệ thống.