Định nghĩa conceptual data model là gì?
Thoạt đầu, chúng ta có thể suy nghĩ Data modeling hay còn gọi là quy mô hóa tài liệu, là một trong thuật ngữ chủ yếu về technology công bố với nghệ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại có quan hệ cực kỳ trực tiếp đến các hoạt động kinh doanh của người tiêu dùng. Nói biện pháp không giống, nó bao gồm liên quan trực kế tiếp các mối cung cấp dữ liệu trong doanh nghiệp lớn.
Vậy data modeling là gì? Làm sao cơ mà nó mang lại tác dụng cho bạn với làm giải pháp nào để áp dụng nó vào doanh nghiệp lớn công dụng nhất? Tất cả các câu hỏi này hầu hết sẽ tiến hành trả lời vào bài viết sau đây.
Bạn đang xem: Định nghĩa conceptual data model là gì?
Mục lục
Data modeling là gì?
Data Mã Sản Phẩm (mô hình dữ liệu) là 1 quy mô trừu tượng tổ chức triển khai các phần tử của dữ liệu cùng chuẩn chỉnh hóa biện pháp chúng tương quan cùng nhau và cùng với các nằm trong tính của các thực thể vào trái đất thực.
Ví dụ: mô hình dữ liệu rất có thể hướng dẫn và chỉ định rằng phần tử dữ liệu đại diện cho một loại xe hơi bao gồm 1 số thành phần khác, mang lại lượt nó, đại diện thay mặt đến Màu sắc cùng form size của chiếc xe hơi và xác minh nhà cài của chính nó.
Data Modeling tốt được call là quy mô hóa dữ liệu, là cách thức tốt độc nhất về lập quy mô tài liệu cho những tổ chức dựa vào dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu (data modelling) là quá trình tạo nên một quy mô tài liệu để dữ liệu được tàng trữ vào cửa hàng tài liệu. Mô hình tài liệu này là một trong màn trình diễn quan niệm của các đối tượng người tiêu dùng tài liệu, sự liên kết thân những đối tượng người tiêu dùng dữ liệu khác biệt và các luật lệ.
Mô hình hóa tài liệu giúp biểu đạt trực quan lại tài liệu và triển khai những quy tắc marketing, tuân thủ biện pháp với chế độ của chính phủ về tài liệu. Mô hình tài liệu đảm bảo an toàn tính đồng bộ vào quy ước viết tên, quý giá mặc định, ngữ nghĩa, bảo mật thông tin đồng thời bảo vệ chất lượng của dữ liệu.
Mục đích của data modeling là tạo nên phương thức kết quả tốt nhất nhằm lưu trữ biết tin, đông thời vẫn vẫn hỗ trợ các các bước truy vấn cùng báo cáo hoàn hảo.
DataModel bao hàm mọi gì?
các một số loại thực thể, nằm trong tínhcôn trùng quan liêu hệquy tắc trọn vẹn định nghĩa của các đối tượng người sử dụng đóSau đó, vấn đề này được áp dụng làm cho điểm ban đầu đến kiến thiết bối cảnh (database design) hoặc cơ sở tài liệu.
Các một số loại mô hình hóa dữ liệu
Chủ yếu hèn có cha nhiều loại quy mô tài liệu không giống nhau: quy mô dữ liệu tư tưởng (conceptual data models), quy mô tài liệu logic (logical data models) cùng quy mô tài liệu đồ vật lý, (physical data models). Mỗi loại sẽ sở hữu một mục đích ví dụ không giống nhau. Các mô hình dữ liệu được sử dụng nhằm thay mặt đại diện đến tài liệu và biện pháp nó được tàng trữ vào cơ sở tài liệu với để tùy chỉnh cấu hình quan hệ giữa các mục tài liệu.
Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình tài liệu này khẳng định đều gì hệ thống chứa. Mô hình này thường được tạo ra vị những bên liên quan của doanh nghiệp và Kiến trúc sư tài liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi và khẳng định các định nghĩa và quy tắc sale.Logical data models – Mô hình tài liệu logic: Xác định cách hệ thống sẽ được thực hiện bất kể hệ làm chủ cơ sở tài liệu. Mô hình này thường được tạo ra vị phong cách xây dựng sư dữ liệu với đơn vị so sánh sale. Mục đích là cải tiến và phát triển bạn dạng vật nghệ thuật của các phép tắc cùng cấu tạo tài liệu.Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu này thể hiện cách khối hệ thống sẽ tiến hành tiến hành bằng phương pháp áp dụng một hệ thống làm chủ cơ sở dữ liệu cụ thể. Mô hình này hay được tạo thành bởi nhân viên quản trị dữ liệu cùng những bên cách tân và phát triển. Mục đích là thực thi thực tế cửa hàng 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 để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống hệt như mô hình cây.Tuy nhiên, việc tróc nã xuất với truy cập dữ liệu hơi trở ngại trong cửa hàng dữ liệu phân cấp.Đây là lý do tại sao nó hi hữu lúc được sử dụng ngày nay.
Mô hình quan hệ – Relation model
Được khuyến nghị nlỗi là 1 trong sửa chữa mang đến mô hình phân cấp vị một nhà phân tích của IBM.
Tại phía trên dữ liệu được trình diễn bên dưới dạng bảng. Nó có tác dụng bớt sự phức hợp và hỗ trợ một cái chú ý tổng quan lại rõ ràng về dữ liệu.
Mô hình mạng – Network model
Mô hình mạng được lấy cảm hứng tự quy mô phân cung cấp.Tuy nhiên, không giống hệt như quy mô phân cấp cho, quy mô này góp truyền đạt các mối quan hệ phức tạp thuận lợi rộng bởi vì từng bản ghi rất có thể được liên kết với tương đối nhiều phiên bản ghi khác biệt.
Mô hình hướng đối tượng người sử dụng – Object-oriented model
Mô hình cơ sở tài liệu này bao gồm 1 tập hòa hợp các đối tượng người tiêu dùng, từng đối tượng người dùng bao gồm các tính năng với cách thức riêng.
Kiểu mô hình cơ sở tài liệu này nói một cách khác là mô hình cơ sở tài liệu hậu dục tình.
Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model
Mô hình mối quan hệ thực thể, còn gọi là quy mô ER, đại diện thay mặt cho những thực thể cùng các mối quan hệ của chúng sống format đồ họa.
Một thực thể có thể là bất cứ đồ vật gì – một khái niệm, một trong những phần dữ liệu hoặc một đối tượng người dùng.
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là mô tả các đại lý tài liệu cao cấp dựa vào ngữ nghĩa cùng cấu trúc hình thức (quy mô cửa hàng dữ liệu) mang lại cơ sở dữ liệu. Mô hình các đại lý dữ liệu này có phong cách thiết kế để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường xung quanh áp dụng rộng là tài năng hoàn toàn có thể tất cả cùng với các mô hình cửa hàng dữ liệu hiện đại.
Lợi ích cơ mà data modeling đem về đến doanh nghiệp
Để có thể thực sự làm rõ được ý nghĩa sâu sắc với trung bình đặc biệt quan trọng của data modeling vào công ty, bạn cần phải hiểu rằng phần đa tiện ích hoàn hảo và tuyệt vời nhất nhưng mà nó đem lại cho khách hàng. Tuy nhiên, phần đông lợi ích này chỉ cho đến lúc các công ty có thể thực thi những data model một bí quyết kết quả.
Data modeling là bước đầu tiên trong câu hỏi bảo vệ những công bố đặc biệt được sử dụng, được nắm vững vào xuyên thấu các ban ngành của người tiêu dùng. Dưới đây là 6 tác dụng dễ dàng thấy được tốt nhất của Data modeling:
#1: Cải thiện tài năng tò mò, tiêu chuẩn chỉnh hóa và tài liệu hóa những mối cung cấp dữ liệu.
Đảm bảo các đối tượng người tiêu dùng dữ liệu dành riêng cho những database được trình diễn một giải pháp chính xác. Việc vứt bỏ các tài liệu rất có thể dẫn mang đến sai lệch thông số kỹ thuật trong số báo cáo vào tạo thành các hiệu quả lệch lạc.
#2: Giúp doanh nghiệp lớn hoàn toàn có thể thi công cùng vận dụng database một bí quyết hiệu quả
Lúc doanh nghiệp rất có thể xúc tiến data modeling tác dụng, thì các quy mô dữ liệu rất có thể góp thiết kế các database đúng đắn rộng, tác dụng hơn và lô ghích rộng.
Data modeling hỗ trợ cho doanh nghiệp một tranh ảnh toàn diện và tổng thể về nền tảng dữ liệu cùng là vật liệu để tạo thành các database.
#3: Quản lý công ty lớn tác dụng hơn
Quản lý những team quy mô tài liệu, những tiến trình, hạng mục đầu tư chi tiêu cùng vòng đời của bạn, thành phầm, công dụng Marketing góp doanh nghiệp lớn quản lý triệt sẽ được các hoạt động vào cửa hàng.
NẾU BẠN ĐANG
+ Khó Review, quản lý tác dụng của những phòng ban; nhất là chuyển động Marketing+ Khó nhận ra kênh sale như thế nào đang không công dụng nhằm buổi tối ưu + Khó khăn trong Việc tổng đúng theo chỉ số tự những kênh kinh doanh khác nhau + Khó nhận xét được tác dụng Marketing so với Key Performance Indicator đưa ra …….A1 Analytics xuất hiện nhằm giải quyết triệt nhằm những vấn đề trên.
#4: Nâng cao tinh thần của những nhân viên
Trao thêm quyền mang lại nhân viên trải qua vấn đề chất nhận được họ từ bỏ mình truy vấn vào những những nguồn tài liệu (được quản ngại lý) của người tiêu dùng và liên hệ sự cộng tác trong công ty lớn bằng cách nâng cao sự liên kết giữa những ban ngành (công nghệ thông tin cùng gớm doanh).
#5: Hỗ trợ upgrade BI của doanh nghiệp
Nâng cấp BI của người sử dụng với góp doanh nghiệp xác minh các thời cơ bắt đầu, bằng vấn đề không ngừng mở rộng kĩ năng cách xử trí cùng lưu trữ, tài năng nắm bắt và các trách nát nhiệm về các mối cung cấp dữ liệu trong đơn vị.
#6 Tăng kỹ năng tích hòa hợp trong hệ thống doanh nghiệp
Data modeling góp cung ứng doanh nghiệp lớn rất có thể tích hợp nghiêm ngặt hơn những hệ thống công bố hiện tại gồm với những khối hệ thống new được thực thi. Từ kia, góp doanh nghiệp lớn giành được góc nhìn rộng rộng về tâm trạng bây giờ của tổ chức.
Các quy tắc nhằm áp dụng data modeling hiệu quả
Hiểu đúng và rõ ràng phương châm cuối cùng
Mục tiêu chủ yếu của mô hình hóa dữ liệu là vật dụng với sinh sản lợi thế tuyên chiến đối đầu và cạnh tranh, cũng như hệ trọng KPI hiệu quả chiến dịch của chúng ta. Để lập được quy mô tài liệu công dụng, bạn phải biết chính xác nhu cầu của khách hàng là gì.
Xem thêm: Cách Đổi Mật Khẩu Zing Me Trên Điện Thoại, Cách Lấy Mật Khẩu Zing Me Mà Chỉ Biết Tài Khoản
Quý Khách cũng cần được phát âm về các yêu cầu của công ty để hiểu nên ưu tiên đa số nhu cầu làm sao cùng hầu hết yêu cầu làm sao ko quan trọng.
Key: Hiểu rõ các trải nghiệm của tổ chức cùng thu xếp tài liệu của công ty đúng cách.
Giữ cho những cấu trúc thiệt dễ dàng và dễ nắm bắt Khi công ty phân phát triển
Mọi thiết bị sẽ khôn cùng dễ dàng thời điểm lúc đầu ban đầu, tuy thế Khi công ty ban đầu cách tân và phát triển thì những dữ liệu đang trlàm việc buộc phải nhiều hơn thế nữa và các nằm trong tính hơn.
Đây là lý do tại sao bạn nên ban đầu với các mô hình tài liệu của chúng ta thiệt đơn giản dễ dàng và dễ dàng nắm bắt.lúc các bạn chắc chắn rằng về các mô hình lúc đầu của mình về độ đúng chuẩn, chúng ta cũng có thể từ từ phát hành với khối hệ thống các bộ tài liệu hơn.
Key: Giữ quy mô tài liệu của công ty đơn giản dễ dàng. Thực hành quy mô hóa dữ liệu tốt nhất có thể sống đấy là thực hiện một phép tắc hoàn toàn có thể bắt đầu bé dại với có tác dụng không ngừng mở rộng quy mô khi quan trọng.
Sắp xếp dữ liệu của doanh nghiệp dựa vào fact, dimensions, filters, & order
Quý khách hàng hoàn toàn có thể search thấy câu vấn đáp đến đa số những thắc mắc marketing bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu hèn tố- fact, dimensions, filters, & order.
ví dụ như. Giả sử rằng chúng ta quản lý điều hành bốn cửa hàng thương mại điện tử sinh sống bốn vị trí không giống nhau trên. Bây giờ đồng hồ là thời điểm cuối năm, và bạn muốn so sánh siêu thị thương mại năng lượng điện tử như thế nào bao gồm doanh thu tối đa. Trong trường hòa hợp điều này, chúng ta có thể tổ chức triển khai dữ liệu của bản thân mình trong thời gian qua. Fact sẽ hỗ trợ dữ liệu bán sản phẩm tổng thể của một năm qua, dimensions đã là địa chỉ shop, filter đã kéo dãn dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là shop bậc nhất theo máy tự sút dần dần order.
Bằng cách này, bạn cũng có thể bố trí tất cả dữ liệu của bản thân mình đúng cách với định vị bạn dạng thân để vấn đáp một loạt những thắc mắc về kế hoạch cơ mà chưa phải đổ những giọt mồ hôi.
Key: A1 khuyến khích tổ chức dữ liệu của người tiêu dùng đúng cách dán bằng cách sử dụng những bảng đơn lẻ cho những fact, dimensions để được cho phép phân tích nkhô giòn.
Giữ phần lớn sản phẩm công nghệ cần thiết
Mặc mặc dù chúng ta cũng có thể mong muốn giữ lại toàn bộ tài liệu mình thu thập được từ bỏ big data, tuy thế đây là một việc không thể tốt!
Mặc mặc dù tàng trữ không hẳn là sự việc trong thời đại hiện đại số, cơ mà năng suất của Việc tàng trữ trọng lượng phệ như thế sẽ khiến cho công ty lớn tốn thêm những chi phí.
Chỉ 1 phần nhỏ dữ liệu bổ ích là đủ nhằm trả lời tất cả những câu hỏi liên quan cho sale.
Key: Biết rõ khối lượng cỗ dữ liệu bạn có nhu cầu duy trì. Việc bảo trì nhiều hơn thế nữa gần như gì đích thực quan trọng làm tiêu tốn lãng phí mô hình dữ liệu của bạn cùng dẫn mang đến những vấn đề về năng suất.
Luôn kiểm tra chéo cánh những quy mô trước khi tiếp tục các bước tiếp theo
Mô hình hóa dữ liệu là một dự án công trình Khủng, nhất là khi chúng ta đang xử lý một lượng dữ liệu mập mạp của bạn.Đó đó là nguyên nhân cơ mà bạn đề xuất, bạn phải an ninh trong những công việc này..
Luôn luôn kiểm soát chéo kỹ càng những quy mô dữ liệu của người sử dụng trước khi thường xuyên các bước tiếp theo sau.
Ví dụ: nếu như bạn cần lựa chọn khóa chủ yếu để xác minh đúng từng bạn dạng ghi trong tập tài liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đang lựa chọn đúng ở trong tính. ID sản phẩm rất có thể là một trong nằm trong tính những điều đó. Do kia, trong cả Khi nhị số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ rất có thể khiến cho bạn rõ ràng từng phiên bản ghi. Tiếp tục chất vấn nếu bạn đã đi đúng hướng. ID thành phầm có tương tự nhau không?
Key: kiểm tra chéo là giải pháp cực tốt để bảo trì những mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ tình dục n-n chỉ giới thiệu sự phức tạp vào khối hệ thống.
Hãy nhằm dữ liệu phạt triển
Mô hình tài liệu ko khi nào đứng yên, nó đang luôn không ngừng mở rộng ra về cả khía cạnh cân nặng với thuộc tính.Vậy phải, Khi doanh nghiệp lớn của chúng ta trở nên tân tiến, bạn cần phải thiết lập mô hình tài liệu của người tiêu dùng cho cân xứng với đồ sộ của chúng ta.
Vì vậy, điều đặc biệt là các bạn đề nghị giữ cho những mô hình tài liệu được cập nhật theo thời hạn, tốt nhất có thể là theo thời gian thực.
Cách thực hành tốt nhất ngơi nghỉ đây là tàng trữ các quy mô tài liệu của bạn vào kho tàng trữ, để có thể tiện lợi thống trị và điều chỉnh thuận tiện khi quan trọng.
Key: Các quy mô tài liệu trnghỉ ngơi phải lạc hậu nkhô cứng rộng các bạn ý muốn hóng. Quý khách hàng rất cần được update bọn chúng thường xuyên theo thời hạn.
5 phép tắc BI cho khách hàng áp dụng data modeling
Dưới đây là 5 mức sử dụng BI dựa vào data modeling hỗ trợ công ty hiển thị cùng đối chiếu dữ liệu, góp doanh nghiệp lớn khám phá phần đông thách thức với thời cơ bắt đầu bên trên thị trường:
#1: Tableau
Tableau là lý lẽ trực quan lại tài liệu có giao diện gần gũi với người tiêu dùng, dễ dàng áp dụng những nhân tài cơ bản. 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 liêu tài liệu mạnh khỏe.
#2 FineReport
Với hình ảnh gần giống Excel cùng khả năng kéo thả những đối tượng người sử dụng. FineReport là lý lẽ hết sức tương xứng cho những người bắt đầu bước đầu. Bất kì ai đó đã từng cần sử dụng Excel đa số hoàn toàn có thể hối hả áp dụng phần mềm này.
#3 Power BI
Đây là một hiện tượng tới từ Microsoft cùng được ứng dụng không ít trong doanh nghiệp. Power nguồn BI góp nâng tầm của những lý lẽ như Excel Pivot Table cùng Excel lên một tầm cao new. Quý Khách có thể áp dụng phiên phiên bản miễn chi phí tuy nhiên có khả năng sẽ bị số lượng giới hạn những tài liệu rất có thể xử lý.
#4 Qlikview
QlikView là một trong những nguyên tắc tự ship hàng chuyển động với công nghệ link của riêng rẽ mình và technology bộ lưu trữ vào. Giao diện trực quan liêu, dễ sử dụng, kèm theo thiên tài tra cứu tìm xuất sắc, không cần desgin khối hận, tương xứng mang đến đối chiếu ad học tập hơn là những so với từng ngày.
#5 Sisense
Sisense tất cả đồ họa trực quan tiền, quản lý và vận hành theo chính sách kéo thả. Cộng đồng online phần đông, cho dù không quá đông như Tableau nhưng lại tài nguyên ổn ở chỗ này đủ nhằm người new hoàn toàn có thể làm cho quen với thực hiện.
Quy trình mô hình hóa dữ liệu
Ngày ni các công ty vẫn liên quan thực hiện những kế hoạch quy mô hóa mô hình sale và tạo ra các cửa hàng dữ liệu, thì Việc mô hình hóa dữ liệu đó là yếu tố bổ sung nhằm các đặc biệt quan trọng cho các tiến trình này.
Quá trình kiến thiết đại lý dữ liệu liên quan đến việc tạo thành 3 một số loại lược thiết bị là: khái niệm, súc tích và đồ lý. Các xây đắp các đại lý tài liệu này sau khi được lưu lại sẽ được biến đổi trải qua Ngôn ngữ tư tưởng tài liệu, tiếp nối sẽ được thực hiện nhằm tạo ra các các đại lý dữ liệu.
Một data mã sản phẩm chỉ vừa đủ Lúc gồm đủ các thực thể tài liệu với bao gồm những nằm trong tính cụ thể để biểu đạt các thực thể.
Kết luận
Data modeling là gì? Nó là quá trình phát triển những quy mô dữ liệu cho các tài liệu được lưu trữ trong Database. Nó đóng một vai trò quan trọng đặc biệt trong sự phát triển của các công ty lớn, đặc biệt là khi chúng ta tổ chức triển khai dựa vào các quyết định từ bỏ nhân tố tài liệu.Các cấu trúc Data Mã Sản Phẩm giúp khẳng định các bảng đối sánh tương quan, các khóa chính cùng khóa nước ngoài, cũng giống như các quy trình được lưu trữ.Có 5 loại data modeling là:Mô hình phân cấpMô hình quan tiền hệMô hình mạngMô hình phía đối tượngMô hình quan hệ thực thểĐể dành được đầy đủ đọc biết với phương châm sale phong phú và đa dạng, bạn nên mô hình hóa tài liệu của bản thân mình một biện pháp đúng đắn và sử dụng các mức sử dụng tương xứng để bảo vệ tính dễ dàng của khối hệ thống.
