Modelling 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 trong thuật ngữ thiên về technology thông tin và kỹ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại có quan hệ vô cùng mật thiết mang lại các vận động kinh doanh của doanh nghiệp. Nói bí quyết khác, nó có liên quan trực tiếp nối các nguồn tài liệu trong doanh nghiệp.

Vậy data modeling là gì? làm sao mà nó đem đến lợi ích cho doanh nghiệp và làm phương pháp nào để áp dụng nó vào doanh nghiệp kết quả nhất? toàn bộ các câu hỏi này đều sẽ được trả lời trong nội dung bài viết dưới đây.

Bạn đang xem: Modelling là gì


Mục lục


Data modeling là gì?

Data model (mô hình dữ liệu) là một mô hình trừu tượng tổ chức các bộ phận của tài liệu và chuẩn chỉnh hóa biện pháp chúng tương quan với nhau cùng với các thuộc tính của những thực thể trong trái đất thực.

Ví dụ: quy mô dữ liệu hoàn toàn có thể chỉ định rằng thành phần dữ liệu đại diện thay mặt cho một cái ô tô gồm một số phần tử khác, đến lượt nó, thay mặt đại diện cho màu sắc và size của chiếc xe hơi và xác minh chủ thiết lập của nó.

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

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

Mô hình hóa dữ liệu giúp biểu thị trực quan dữ liệu và thực thi những quy tắc ghê doanh, vâng lệnh quy định và chính sách của cơ quan chỉ đạo của chính phủ về dữ liệu. Mô hình dữ liệu bảo đảm an toàn tính đồng bộ trong quy mong đặt tên, quý hiếm mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật thông tin đồng thời bảo đảm an toàn chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là chế tạo ra ra phương thức hiệu quả duy nhất để tàng trữ thông tin, đông thời vẫn vẫn cung cấp các quy trình truy vấn và báo cáo hoàn chỉnh.

Datamodel bao hàm những gì?

các một số loại thực thể, trực thuộc tínhmối quan liêu hệquy tắc trọn vẹn định nghĩa của các đối tượng người sử dụng đó

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

Các loại quy mô hóa dữ liệu

Chủ yếu hèn có bố loại mô hình dữ liệu không giống nhau: mô hình dữ liệu khái niệm (conceptual data models), mô hình dữ liệu xúc tích (logical data models) và quy mô dữ liệu đồ dùng lý, (physical data models). Mỗi loại sẽ có được một mục đích rõ ràng khác nhau. Các mô hình dữ liệu được sử dụng để thay mặt đại diện cho tài liệu và phương pháp nó được lưu trữ trong cơ sở tài liệu và để tùy chỉnh mối quan hệ giới tính giữa các mục dữ liệu.

Conceptual data models – quy mô Dữ liệu Khái niệm: quy mô dữ liệu này khẳng định những gì hệ thống chứa. Quy mô này thường được tạo bởi vì các bên liên quan của doanh nghiệp và phong cách xây dựng sư dữ liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi và xác định các khái niệm và quy tắc kinh doanh.Logical data models – quy mô dữ liệu logic: khẳng định cách khối hệ thống sẽ được triển khai bất cứ hệ quản lý cơ sở dữ liệu. Mô hình này thường được tạo ra bởi phong cách thiết kế sư dữ liệu và nhà so với kinh doanh. Mục đích là phát triển bạn dạng đồ kỹ thuật của những quy tắc và cấu trúc dữ liệu.Physical data models – mô hình Dữ liệu vật lý: quy mô dữ liệu này biểu lộ cách khối hệ thống sẽ được triển khai bằng phương pháp sử dụng một hệ thống thống trị cơ sở dữ liệu cụ thể. Quy mô này thường xuyên được sản xuất bởi chuyên viên quản trị tài liệu và các nhà vạc triển. Mục tiêu là triển khai thực tiễn cơ sở dữ liệu.

Các dạng quy mô dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cấp cho – Hierarchical model


*

Mô hình tài liệu này sử dụng khối hệ thống phân cấp cho để kết cấu dữ liệu theo định dạng y hệt như mô hình cây.Tuy nhiên, việc truy xuất và truy vấn dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở tài liệu phân cấp.Đây là tại sao tại sao nó hãn hữu khi được thực hiện ngày nay.

Mô hình dục tình – Relation model


*

Được lời khuyên như là một sửa chữa cho quy mô phân cấp vị một nhà nghiên cứu của IBM.

Ở đây tài liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm bớt sự phức tạp và cung ứng một ánh nhìn tổng quan ví dụ về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model


*

Mô hình mạng được lấy cảm giác từ quy mô phân cấp.Tuy nhiên, không hệt như mô hình phân cấp, quy mô này giúp truyền đạt những mối quan hệ phức tạp dễ dàng hơn bởi mỗi bạn dạng ghi có thể được liên kết với nhiều phiên bản ghi khác nhau.

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


*

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

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

Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model


*

Mô hình quan hệ thực thể, nói một cách khác là mô hình ER, đại diện thay mặt cho các thực thể và các mối quan hệ nam nữ của bọn chúng ở định hình đồ họa.

Một thực thể hoàn toàn có thể là bất kể thứ gì – một khái niệm, 1 phần dữ liệu hoặc một đối tượng.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình tài liệu ngữ nghĩa (SDM) là biểu lộ cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa cùng cấu trúc vẻ ngoài (mô hình đại lý dữ liệu) cho đại lý dữ liệu. Quy mô cơ sở tài liệu này được thiết kế để thâu tóm nhiều ý nghĩa sâu sắc của môi trường thiên nhiên ứng dụng hơn là khả năng rất có thể có cùng với các quy mô cơ sở dữ liệu hiện đại.

*
Ví dụ mô hình dữ liệu ngữ nghĩa

Lợi ích mà lại data modeling đem về cho doanh nghiệp

Để rất có thể thực sự làm rõ được ý nghĩa và tầm quan trọng của data modeling trong doanh nghiệp, bạn cần phải biết được những tác dụng tuyệt vời cơ mà nó đem lại cho doanh nghiệp. Mặc dù nhiên, những tiện ích này chỉ mang đến khi các doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai những data mã sản phẩm một biện pháp hiệu quả.

Data modeling là bước đầu tiên trong việc đảm bảo an toàn các thông tin đặc biệt quan trọng được sử dụng, được nắm rõ trong xuyên suốt các phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đây là 6 ích lợi dễ bắt gặp nhất của Data modeling:

#1: nâng cao khả năng xét nghiệm phá, tiêu chuẩn hóa cùng tài liệu hóa các nguồn dữ liệu.

Đảm bảo các đối tượng người dùng dữ liệu dành cho các database được trình diễn một cách chủ yếu xác. Vấn đề bỏ sót các dữ liệu có thể dẫn đến xô lệch thông số vào các report vào tạo nên các công dụng sai lệch.

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

Khi doanh nghiệp rất có thể triển khai data modeling hiệu quả, thì các mô hình dữ liệu có thể giúp xây cất các database đúng đắn hơn, kết quả hơn và logic hơn.

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


#3: thống trị doanh nghiệp tác dụng hơn

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


#4: nâng cao tinh thần của những nhân viên

Trao thêm quyền cho nhân viên trải qua việc có thể chấp nhận được họ từ mình truy vấn vào những các nguồn tài liệu (được quản lí lý) của người tiêu dùng và tương tác sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng phương pháp cải thiện sự links giữa những phòng ban (CNTT với kinh doanh).

#5: cung cấp nâng cung cấp BI của doanh nghiệp

Nâng cung cấp BI của người sử dụng và giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội mới, bằng bài toán mở rộng kĩ năng xử lý cùng lưu trữ, kỹ năng nắm bắt và các trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong công ty.

#6 Tăng năng lực tích thích hợp trong khối hệ thống doanh nghiệp

Data modeling giúp cung ứng doanh nghiệp rất có thể tích hợp chặt chẽ hơn các khối hệ thống thông tin hiện tất cả với các hệ thống mới được triển khai. Từ bỏ đó, góp doanh nghiệp gồm được mắt nhìn rộng hơn về trạng thái bây giờ của tổ chức.

Các nguyên tắc để áp dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng và cụ thể mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu bao gồm của mô hình hóa tài liệu là trang bị với tạo lợi thế cạnh tranh, cũng tương tự thúc đẩy key performance indicator của doanh nghiệp. Để lập được quy mô dữ liệu hiệu quả, bạn cần phải biết chính xác nhu cầu của công ty là gì.

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

Xem thêm: Trần Khánh Huyền Thí Sinh 12 Tuổi Khiến Noo Phước Thịnh Phải Bật Khỏi Ghế Nóng

Key: nắm rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của khách hàng đúng cách.

Giữ mang lại các cấu tạo thật đơn giản và dễ dàng và dễ dàng nắm bắt khi công ty lớn phát triển

Mọi thứ vẫn vô cùng thuận lợi lúc thuở đầu ban đầu, dẫu vậy khi doanh nghiệp ban đầu phát triển thì những dữ liệu đã trở nên nhiều hơn thế nữa và những thuộc tính hơn.

Đây là lý do tại sao bạn nên bước đầu với các quy mô dữ liệu của công ty thật đơn giản dễ dàng và dễ dàng hiểu.Khi bạn chắc chắn rằng về những mô hình thuở đầu của mình về độ chính xác, bạn cũng có thể dần dần tạo ra và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn.

Key: Giữ quy mô dữ liệu của chúng ta đơn giản. Thực hành quy mô hóa dữ liệu rất tốt ở đây là sử dụng một công cụ tất cả thể bắt đầu nhỏ và có tác dụng mở rộng bài bản khi nên thiết.

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


Bạn rất có thể tìm thấy câu vấn đáp cho phần đông các thắc mắc kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của chính bản thân mình theo tứ yếu tố- fact, dimensions, filters, and order.

Ví dụ. Mang sử rằng bạn điều hành bốn shop thương mại năng lượng điện tử ở bốn địa điểm khác nhau trên. Hiện thời là cuối năm, và bạn có nhu cầu phân tích siêu thị thương mại năng lượng điện tử như thế nào có doanh thu cao nhất. Trong trường hòa hợp như vậy, chúng ta có thể tổ chức dữ liệu của mình trong năm qua. Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions vẫn là vị trí cửa ngõ hàng, filter sẽ kéo dãn dài 12 tháng và giao dịch sẽ là cửa ngõ hàng số 1 theo thiết bị tự giảm dần order.

Bằng bí quyết này, chúng ta có thể sắp xếp toàn bộ dữ liệu của chính bản thân mình đúng bí quyết và định vị bạn dạng thân để trả lời một loạt các thắc mắc về kế hoạch mà chưa phải đổ mồ hôi.

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

Giữ hầu hết thứ yêu cầu thiết

Mặc dù chúng ta có thể muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được tự big data, nhưng đấy là một việc không còn tốt!

Mặc dù lưu trữ không phải là sự việc trong thời đại chuyên môn số, nhưng công suất của vấn đề lưu trữ khối lượng lớn vậy nên sẽ khiến doanh nghiệp tốn thêm nhiều bỏ ra phí.

Chỉ một trong những phần nhỏ dữ liệu hữu ích là đủ nhằm trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh.

Key: Biết rõ khối lượng bộ dữ liệu bạn có nhu cầu giữ. Việc gia hạn nhiều hơn phần đa gì thực sự cần thiết làm lãng phí quy mô dữ liệu của công ty và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất.

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

Mô hình hóa dữ liệu là 1 dự án lớn, nhất là khi ai đang xử lý một lượng dữ liệu to con của doanh nghiệp.Đó đó là lý vì mà chúng ta phải, bạn cần phải thận trọng vào các quá trình này..

Luôn luôn luôn kiểm tra chéo cánh kỹ càng các mô hình dữ liệu của doanh nghiệp trước lúc tiếp tục các bước tiếp theo.

Ví dụ: nếu như khách hàng cần chọn khóa bao gồm để khẳng định đúng từng phiên bản ghi trong tập dữ liệu, hãy đảm bảo an toàn rằng bạn đang chọn đúng trực thuộc tính. ID sản phẩm rất có thể là một thuộc tính như vậy. Vị đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ hoàn toàn có thể giúp các bạn phân biệt từng bạn dạng ghi. Tiếp tục kiểm tra nếu như bạn đang đi đúng hướng. ID sản phẩm có tương đương nhau không?

Key: kiểm tra chéo cánh là cách tốt nhất 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 dữ liệu phát triển


Mô hình dữ liệu không khi nào đứng yên, nó sẽ luôn luôn mở rộng ra về cả mặt cân nặng và trực thuộc tính.Vậy nên, lúc doanh nghiệp của bạn phát triển, bạn phải tùy chỉnh mô hình dữ liệu của chúng ta cho phù hợp với quy mô của doanh nghiệp.

Vì vậy, điều quan trọng đặc biệt là bạn phải giữ mang lại các quy mô dữ liệu được update theo thời gian, rất tốt là theo thời gian thực.

Cách thực hành rất tốt ở đấy là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho giữ trữ, để hoàn toàn có thể dễ dàng cai quản và điều chỉnh tiện lợi khi đề xuất thiết.

Key: Các quy mô dữ liệu trở bắt buộc lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi. Bạn cần phải cập nhật chúng liên tục theo thời gian.

5 khí cụ BI cho doanh nghiệp ứng dụng data modeling

Dưới đó là 5 luật pháp BI dựa vào data modeling hỗ trợ doanh nghiệp hiển thị và phân tích dữ liệu, góp doanh nghiệp khám phá những thách thức và cơ hội mới trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là hiện tượng trực quan dữ liệu có giao diện thân mật với bạn dùng, thuận lợi sử dụng các tính năng cơ bản. Cung ứng nhiều nguồn 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 gần giống Excel và kĩ năng kéo thả những đối tượng. FineReport là nguyên tắc rất cân xứng cho những người mới bắt đầu. Bất kì ai đó đã từng dùng Excel đều hoàn toàn có thể nhanh giường sử dụng ứng dụng này.


#3 power BI

Đây là một công cụ tới từ Microsoft với được ứng dụng khá nhiều trong doanh nghiệp. Power nguồn BI giúp nâng tầm của những công cố kỉnh như Excel Pivot Table với Excel lên một trung bình cao mới. Bạn có thể sử dụng phiên bản miễn tổn phí nhưng có khả năng sẽ bị giới hạn các dữ liệu có thể xử lý.


#4 Qlikview

QlikView là một trong công nạm tự phục vụ hoạt động với công nghệ liên kết của riêng mình với công nghệ bộ nhớ trong. đồ họa trực quan, dễ sử dụng, đi kèm tính năng tra cứu kiếm thông minh, không buộc phải xây dựng khối, tương xứng cho phân tích ad học tập hơn là những phân tích hằng ngày.


#5 Sisense

Sisense gồm giao diện trực quan, quản lý theo qui định kéo thả. Xã hội online đông đảo, dù không thật đông như Tableau cơ mà tài nguyên ở chỗ này đủ để tín đồ mới có thể làm quen và sử dụng.


Quy trình quy mô hóa dữ liệu

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

Quá trình kiến tạo cơ sở dữ liệu tương quan đến việc tạo thành 3 loại lược thứ là: khái niệm, ngắn gọn xúc tích và đồ lý. Các kiến tạo cơ sở dữ liệu này sau khoản thời gian được ghi lại sẽ được thay đổi thông qua ngữ điệu định nghĩa dữ liệu, kế tiếp sẽ được thực hiện để tạo nên các đại lý dữ liệu.

Một data mã sản phẩm chỉ đầy đủ khi có đủ các thực thể dữ liệu và có các thuộc tính cụ thể để mô tả những thực thể.

Xem thêm: Củ Cải Tiếng Anh Là Gì - Củ Cải Trắng In English

Kết luận

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

Để đạt được những gọi biết và phương châm kinh doanh đa dạng, bạn nên mô hình hóa dữ liệu của bản thân mình một cách chính xác và sử dụng các công cụ tương xứng để đảm bảo an toàn tính dễ dàng và đơn giản của hệ thống.