Для чего нужна модель данных

Модель данных

В классической теории баз данных, модель данных есть формальная теория представления и обработки данных в системе управления базами данных (СУБД), которая включает, по меньшей мере, три аспекта:

1) аспект структуры: методы описания типов и логических структур данных в базе данных;

2) аспект манипуляции: методы манипулирования данными;

3) аспект целостности: методы описания и поддержки целостности базы данных.

Аспект структуры определяет, что из себя логически представляет база данных, аспект манипуляции определяет способы перехода между состояниями базы данных (то есть способы модификации данных) и способы извлечения данных из базы данных, аспект целостности определяет средства описаний корректных состояний базы данных.

Каждая БД и СУБД строится на основе некоторой явной или неявной модели данных. Все СУБД, построенные на одной и той же модели данных, относят к одному типу. Например, основой реляционных СУБД является реляционная модель данных, сетевых СУБД — сетевая модель данных, иерархических СУБД — иерархическая модель данных и т.д.

Тем не менее, длительное время термин «модель данных» использовался без формального определения. Одним из первых специалистов, который достаточно формально определил это понятие, был Э. Кодд. В статье «Модели данных в управлении базами данных» [3] он определил модель данных как комбинацию трех компонентов:

См. также

Примечания

Литература

Кент Бек • Гради Буч • Фред Брукс • Barry Boehm • Уорд Каннингем • Оле-Йохан Даль • Том Демарко • Эдсгер Вибе Дейкстра • Дональд Кнут • Мартин Фаулер • Чарльз Энтони Ричард Хоар • Watts Humphrey • Майкл Джексон • Ивар Якобсон • Craig Larman • James Martin • Мейер Бертран • Дэвид Парнас • Winston W. Royce • James Rumbaugh • Никлаус Вирт • Эдвард Йордан • Стив Макконнелл

Моделирование данных • Архитектура ПО • Функциональная спецификация • Язык моделирования • Парадигма • Методология • Процесс разработки • Качество • Обеспечение качества • Структурный анализ)

CMM • CMMI • Данных • Function model • IDEF • Информационная • Metamodeling • Object model • View model • UML

Источник

SPBDEV Blog

В двух недавних статьях вы узнали, что такое поток данных и примеры сценариев его использования в Power BI, а также научились создавать поток данных. Прежде чем идти дальше в обсуждении потока данных, мы должны сделать небольшую паузу и поговорить об общей модели данных (CDM). Интеграция потоков данных с CDM является важным и ценным активом для бизнес-приложений, а также Power BI. В этой статье вы узнаете, что такое CDM, и все подробности о нем, которые вам нужны для вашего решения Power BI.

Необходимое условие

Чтобы понять содержание этой статьи, полезно иметь общую информацию о том, что такое поток данных, и сценарии использования потока данных:

Каковы варианты использования потока данных для вас в Power BI?

Силосы данных

Чтобы понять общую модель данных, вы должны сначала понять необходимость в ней. В настоящее время многие организации имеют десятки приложений, которые выполняют различные функции. Например, одно приложение для учета, другое приложение для ERP, одно приложение, которое заботится о своем веб-сайте, и приложение для их системы расписаний и т. д. Многие организации также имеют много баз данных, поскольку обычно каждое приложение поставляется с базой данных. Могут быть также некоторые базы данных без приложения для этого. Например, файл Excel, в котором у продавца есть список потенциальных клиентов и контактов, на которые можно ссылаться. В каждой организации могут быть сотни баз данных.

В качестве примера силосов данных, попробуйте ответить на этот вопрос: сколько приложений может хранить данные клиентов? ERP может хранить эту информацию. Интернет-сайт может иметь раздел в своей базе данных для него. Кроме того, в приложении учета может быть таблица клиентов. Как бы вы синхронизировали все эти данные клиентов вместе? Как интегрировать?

Проблема интеграции

Единая модель данных

Как вы можете видеть на скриншоте выше, интеграция между приложениями и базами данных выглядит очень сложной и безумной. Большинству организаций приходится тратить много ресурсов и бюджета, чтобы сделать ее, и с появлением следующего приложения или базы данных, всю операцию необходимо выполнить снова! Вместо приведенной выше модели гораздо эффективнее, если мы сможем интегрировать все данные в «единую модель данных». Единая модель данных будет источником единой версии истины. Все системы будут читать и записывать данные в эту модель. Другие приложения по-прежнему имеют свою собственную базу данных, но если они хотят интегрироваться с другим приложением, единая модель данных является их адаптером.

Единая модель данных может помочь архитектуре решения стать намного более эффективной, как показано ниже:

Единая модель данных сделает приложения изолированными от изменений в других приложениях, и в результате потребуется гораздо меньше усилий по интеграции. Теперь давайте посмотрим, что такое Common Data Model.

Общая модель данных: CDM

В Github есть хранилище CDM для схемы общей модели данных: https://github.com/Microsoft/CDM. CDM работает с другими технологиями Microsoft, как описано в следующем разделе.

CDM и другие службы Microsoft

Общая модель данных уже поддерживается в общих службах данных для приложений, Dynamics 365, Power Apps, Power BI и будет поддерживаться во многих будущих службах данных Azure. Мы остановимся на Power BI в этой статье. Поток данных может отображать выходные данные запроса на объект в общей модели данных. Эта функция обрабатывается с помощью параметра «Map to Standard» в Dataflow Power Query Editor.

Службы общих данных также предоставляют концентратор для дополнительного анализа, а также для бизнес-анализа, основанного на искусственном интеллекте. На диаграмме ниже показано, как CDM можно использовать со всеми другими службами Microsoft.

CDM и поток данных

Общая модель данных может быть местом хранения данных в потоке данных. Чтобы использовать эту функцию, вам нужно использовать опцию «Map to Standard». Это опция, которую вы увидите, когда будете в онлайн-редакторе запросов потока данных.

Затем вы можете выбрать стандартный объект. Стандартный объект является одним из объектов в общей модели данных, как вы можете видеть на скриншоте ниже, есть много предопределенных объектов.

После выбора объекта вы можете сопоставить поля из исходного столбца со стандартным объектом.

Этот процесс загружает данные в таблицу CDM.

CDM и бизнес-приложения

Доступ к общей модели данных можно получить из бизнес-приложений Microsoft, таких как Microsoft PowerApps, Power BI и Dynamics 365.

Хранение данных для общей модели данных

В одной из следующих статей мы подробно объясним структуру папок CDM и как можно ее использовать для создания внешнего потока данных.

Главное преимущество CDM

Как упоминалось выше, CDM помогает упростить интеграцию. Как прямой результат, она помогает отделить приложения и источники данных друг от друга. И это означает, что вы можете создать отчет для определенной цели, и если этот отчет использует CDM, его можно легко применить к аналогичному сценарию, в котором источник данных отличается. Тот же процесс применяется, когда у вас есть приложения, использующие Dynamics 365 или PowerApps, использующие CDM. Это приводит к некоторым возможностям, таким как ускорители промышленного решения, которые представляют собой предварительно упакованные приложения, использующие CDM.

Здесь уже опубликованы некоторые ускорители отраслевых решений Microsoft.

Резюме

Источник

6) Что такое моделирование данных?

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных (моделирование данных) — это процесс создания модели данных для хранения данных в базе данных. Эта модель данных представляет собой концептуальное представление объектов данных, связей между различными объектами данных и правилами. Моделирование данных помогает визуально представлять данные и обеспечивает соблюдение бизнес-правил, нормативных требований и государственных политик в отношении данных. Модели данных обеспечивают согласованность в соглашениях об именах, значениях по умолчанию, семантике, безопасности при обеспечении качества данных.

Модель данных подчеркивает, какие данные необходимы и как они должны быть организованы, а не какие операции должны выполняться с данными. Модель данных похожа на план здания архитектора, который помогает построить концептуальную модель и установить отношения между элементами данных.

Два типа методов моделей данных:

Мы обсудим их подробно позже.

В этом уроке вы узнаете больше о

Зачем использовать модель данных?

Основная цель использования модели данных:

Типы моделей данных

Существует в основном три различных типа моделей данных:

Концептуальная модель

Основная цель этой модели — установить сущности, их атрибуты и их взаимосвязи. На этом уровне моделирования данных едва ли есть какая-либо подробная информация о фактической структуре базы данных.

3 основных арендатора модели данных

Entity : реальная вещь

Атрибут : характеристики или свойства объекта

Источник

Модели данных и концептуальное моделирование

Выше уже упоминалось, что схема создается с помощью некоторого языка определения данных. В действительности она создается на основе языка определения данных конкретной целевой СУБД. К сожалению, это язык относительно низкого уровня; с его помощью трудно описать требования к данным в масштабе всей организации так, чтобы созданная схема была доступна пониманию пользо­вателей самых разных категорий. В чем мы действительно нуждаемся, так это в описании схемы на некотором, более высоком уровне. Это описание будем назы­вать моделью Данных.

Модель данных. Интегрированный набор понятий для описания и обработки данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в некото­рой организации,

Модель является представлением «реального мира» объектов и событий, а так­же существующих между ними связей. Это некоторая абстракция, в которой акцент делается на самых важных и неотъемлемых аспектах деятельности организа­ции, а все второстепенные свойства игнорируются. Таким образом, можно сказать, что модель данных представляет саму организацию. Модель должна отражать ос­новные концепции, представленные в таком виде, который позволит проектиров­щикам и пользователям базы данных обмениваться конкретными и недвусмыс­ленными мнениями о роли тех или иных данных в организации. Модель данных можно рассматривать как сочетание трех указанных ниже компонентов.

Объектные модели данных

При создании объектных моделей данных используются такие понятия, как сущности, атрибуты и связи. Сущность — это отдельный элемент деятельности организации (сотрудник или клиент, место или вещь, понятие или событие), ко­торый должен быть представлен в базе данных. Атрибут — это свойство, которое описывает некоторый аспект объекта и значение которого следует зафикси­ровать, а связь является ассоциативным отношением между сущностями. Ниже перечислены некоторые наиболее общие типы объектных моделей данных.

Модели данных на основе записей

В модели на основе записей база данных состоит из нескольких записей фик­сированного формата, которые могут иметь разные типы. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фикси­рованную длину. Существуют три основных типа логических моделей данных на основе записей: реляционная модель данных ( relational data model ), сетевая мо­дель данных ( network data model ) и иерархическая модель данных ( hierarchical data model ). Иерархическая и сетевая модели данных были созданы почти на де­сять лет раньше реляционной модели данных, потому их связь с концепциями традиционной обработки файлов более очевидна.

Реляционная модель данных

Таблица 1. Пример описания сущности Branch в реляционной схеме

Таблица 2. Пример описания сущности Staff в реляционной схеме

Источник

Моделирование данных: зачем нужно и как реализовать

Моделирование данных ощутимо упрощает взаимодействие между разработчиками, аналитиками и маркетологами, как и сам процесс создания отчетов. Поэтому я перевела статью IBM Cloud Education о ценности моделирования и от себя добавила инфо о способах трансформации данных для моделирования.

Моделирование данных

Узнайте, как моделирование данных использует абстракцию для представления и лучшего понимания природы данных в информационной системе предприятия.

Что такое моделирование данных

Моделирование данных — это создание визуального представления о всей информационной системе либо ее части. Цель в том, чтобы проиллюстрировать типы данных, которые используются и хранятся в системе, отношения между этими типами данных, способы группировки и организации данных, их форматы и атрибуты.

Модели данных строятся на основе бизнес-потребностей. Правила и требования к модели данных определяются заранее на основе обратной связи с бизнесом, поэтому их можно включить в разработку новой системы или адаптировать к существующей.

Данные можно моделировать на различных уровнях абстракции. Процесс начинается со сбора бизнес-требований от заинтересованных сторон и конечных пользователей. Эти бизнес-правила затем преобразуются в структуры данных. Модель данных можно сравнить с дорожной картой, планом архитектора или любой формальной схемой, которая способствует более глубокому пониманию того, что разрабатывается.

Моделирование данных использует стандартизированные схемы и формальные методы. Это обеспечивает последовательный и предсказуемый способ управления данными в организации или за ее пределами.

В идеале модели данных — это живые документы, которые развиваются вместе с потребностями бизнеса. Они играют важную роль в поддержке бизнес-процессов и планировании ИТ-архитектуры и стратегии. Моделями данных можно делиться с поставщиками, партнерами и коллегами.

Преимущества моделирования данных

Моделирование упрощает просмотр и понимание взаимосвязей между данными для разработчиков, архитекторов данных, бизнес-аналитиков и других заинтересованных лиц. Кроме того, моделирование данных помогает:

Уменьшить количество ошибок при разработке программного обеспечения и баз данных.

Унифицировать документацию на предприятии.

Повысить производительность приложений и баз данных.

Упростить отображение данных по всей организации.

Улучшить взаимодействие между разработчиками и командами бизнес-аналитики.

Упростить и ускорить процесс проектирования базы данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.

Типы моделей данных

Разработка баз данных и информационных систем начинается с высокого уровня абстракции и с каждым шагом становится все точнее и конкретнее. В зависимости от степени абстракции модели данных можно разделить на три категории. Процесс начинается с концептуальной модели, переходит к логической модели и завершается физической моделью.

Концептуальные модели данных. Также они называются моделями предметной области и описывают общую картину: что будет содержать система, как она будет организована и какие бизнес-правила будут задействованы. Концептуальные модели обычно создаются в процессе сбора исходных требований к проекту. Как правило, они включают классы сущностей (вещи, которые бизнесу важно представить в модели данных), их характеристики и ограничения, отношения между сущностями, требования к безопасности и целостности данных. Любые обозначения обычно просты.

Логические модели данных уже не так абстрактны и предоставляют более подробную информацию о концепциях и взаимосвязях в рассматриваемой области. Они содержат атрибуты данных и показывают отношения между сущностями. Логические модели данных не определяют никаких технических требований к системе. Этот этап часто пропускается в agile или DevOps-практиках. Логические модели данных могут быть полезны для проектов, ориентированных на данные по своей природе. Например, для проектирования хранилища данных или разработки системы отчетности.

Физические модели данных представляют схему того, как данные будут храниться в базе. По сути, это наименее абстрактные из всех моделей. Они предлагают окончательный дизайн, который может быть реализован как реляционная база данных, включающая ассоциативные таблицы, которые иллюстрируют отношения между сущностями, а также первичные и внешние ключи для связи данных.

Процесс моделирования данных

Моделирование данных начинается с договоренности о том, какие символы используются для представления данных, как размещаются модели и как передаются бизнес-требования. Это формализованный рабочий процесс, включающий ряд задач, которые должны выполняться итеративно. Сам процесс обычно выглядят так:

Определите сущности. На этом этапе идентифицируем объекты, события или концепции, представленные в наборе данных, который необходимо смоделировать. Каждая сущность должна быть целостной и логически отделенной от всех остальных.

Определите ключевые свойства каждой сущности. Каждый тип сущности можно отличить от всех остальных, поскольку он имеет одно или несколько уникальных свойств, называемых атрибутами. Например, сущность «клиент» может обладать такими атрибутами, как имя, фамилия, номер телефона и т.д. Сущность «адрес» может включать название и номер улицы, город, страну и почтовый индекс.

Определите связи между сущностями. Самый ранний черновик модели данных будет определять характер отношений, которые каждая сущность имеет с другими. В приведенном выше примере каждый клиент «живет по» адресу. Если бы эта модель была расширена за счет включения сущности «заказы», ​​каждый заказ также был бы отправлен на адрес. Эти отношения обычно документируются с помощью унифицированного языка моделирования (UML).

Полностью сопоставьте атрибуты с сущностями. Это гарантирует, что модель отражает то, как бизнес будет использовать данные. Широко используются несколько формальных шаблонов (паттернов) моделирования данных. Объектно-ориентированные разработчики часто применяют шаблоны для анализа или шаблоны проектирования, в то время как заинтересованные стороны из других областей бизнеса могут обратиться к другим паттернам.

Назначьте ключи по мере необходимости и определите степень нормализации. Нормализация — это метод организации моделей данных, в которых числовые идентификаторы (ключи) назначаются группам данных для установления связей между ними без повторения данных. Например, если каждому клиенту назначен ключ, этот ключ можно связать как с его адресом, так и с историей заказов, без необходимости повторять эту информацию в таблице с именами клиентов. Нормализация помогает уменьшить объем дискового пространства, необходимого для базы данных, но может сказываться на производительности запросов.

Завершите и проверьте модель данных. Моделирование данных — это итеративный процесс, который следует повторять и совершенствовать под потребности бизнеса.

Типы моделирования данных

Моделирование данных развивалось вместе с системами управления базами данных (СУБД), при этом типы моделей усложнялись по мере роста потребностей предприятий в хранении данных.

Иерархические модели данных представляют отношения «один ко многим» в древовидном формате. В модели этого типа каждая запись имеет единственный корень или родительский элемент, который сопоставляется с одной или несколькими дочерними таблицами. Эта модель была реализована в IBM Information Management System (IMS) ​​в 1966 году и быстро нашла широкое применение, особенно в банковской сфере. Хотя этот подход менее эффективен, чем недавно разработанные модели баз данных, он все еще используется в системах расширяемого языка разметки (XML) и географических информационных системах (ГИС).

Реляционные модели данных были предложены исследователем IBM Э. Ф. Коддом в 1970 году. Они до сих пор встречаются во многих реляционных базах данных, обычно используемых в корпоративных вычислениях. Реляционное моделирование не требует детального понимания физических свойств используемого хранилища данных. В нем сегменты данных объединяются с помощью таблиц, что упрощает базу данных.

Реляционные базы данных часто используют язык структурированных запросов (SQL) для управления данными. Эти базы подходят для поддержания целостности данных и минимизации избыточности. Они часто используются в кассовых системах, а также для других типов обработки транзакций.

В ER-моделях данных используют диаграммы для представления взаимосвязей между сущностями в базе данных. ER-модель представляет собой формальную конструкцию, которая не предписывает никаких графических средств её визуализации. В качестве стандартной графической нотации, с помощью которой можно визуализировать ER-модель, была предложена диаграмма «сущность-связь» (Entity-Relationship diagram). Однако для визуализации ER-моделей могут использоваться и другие графические нотации, либо визуализация может вообще не применяться (например, только текстовое описание).

Объектно-ориентированные модели данных получили распространение как объектно-ориентированное программирование и стали популярными в середине 1990-х годов. Вовлеченные «объекты» — это абстракции сущностей реального мира. Объекты сгруппированы в иерархии классов и имеют связанные черты. Объектно-ориентированные базы данных могут включать таблицы, но могут также поддерживать более сложные связи. Этот подход часто используется в мультимедийных и гипертекстовых базах данных.

Размерные модели данных разработал Ральф Кимбалл для быстрого поиска данных в хранилище. Реляционные и ER-модели делают упор на эффективное хранение и уменьшают избыточность данных, а размерные модели упорядочивает данные таким образом, чтобы легче было извлекать информацию и создавать отчеты. Это моделирование обычно используется в системах OLAP.

Две популярные размерные модели данных — это схемы «звезда» и «снежинка». В схеме «звезда» данные организованы в факты (измеримые элементы) и измерения (справочная информация), где каждый факт окружен связанными с ним измерениями в виде звездочки. Схема «снежинка» напоминает схему «звезда», но включает дополнительные слои связанных измерений, что усложняет схему ветвления.

Инструменты для моделирования данных

Сегодня широко используются многочисленные коммерческие и CASE-решения с открытым исходным кодом, в том числе различные инструменты моделирования данных, построения диаграмм и визуализации. Вот несколько примеров:

erwin Data Modeler — это инструмент моделирования данных, основанный на языке IDEF1X, который теперь поддерживает и другие нотации, включая нотацию для размерного моделирования.

Enterprise Architect — это инструмент визуального моделирования и проектирования, который поддерживает моделирование корпоративных информационных систем и архитектур, программных приложений и баз данных. Он основан на объектно-ориентированных языках и стандартах.

ER/Studio — это программа для проектирования баз данных, совместимая с некоторыми из самых популярных СУБД. Она поддерживает как реляционное, так и размерное моделирование данных.

Бесплатные инструменты моделирования данных включают решения с открытым исходным кодом, такие как Open ModelSphere.

Для того, чтобы преобразовать данные в структуру, которая соответствует требованиям модели, можно использовать встроенный механизм регулярных запросов, которые выполняются в Google BigQuery, Scheduled Queries и AppScript. Их легко можно освоить, потому что это привычный SQL, но проводить отладку в Scheduled Queries практически нереально. Особенно, если это какой-то сложный запрос или каскад запросов.

Есть специализированные инструменты для управления SQL-запросами, например, dbt и Dataform.

dbt (data build tool) — это фреймворк с открытым исходным кодом для выполнения, тестирования и документирования SQL-запросов, который позволяет привнести элемент программной инженерии в процесс анализа данных. Он помогает оптимизировать работу с SQL-запросами: использовать макросы и шаблоны JINJA, чтобы не повторять в сотый раз одни и те же фрагменты кода.

Главная проблема, которую решают специализированные инструменты — это уменьшение времени, необходимого на поддержку и обновление. Это достигается за счет удобства отладки.

Источник