谈谈数据建模

数据驱动智能    发布于:2021-09-15 浏览 320

现在的技术可以自动生成数据模型和数据库设计,以提高效率并减少错误,从而使生活或您的数据建模者以及其他利益相关者的工作效率更高。

数十年来,数据建模已用于定义,分类和标准化数据,因此信息系统可以利用它。这在现代数据环境中比以往任何时候都更为重要,在现代数据环境中,数据可以是结构化的也可以是非结构化的,并且可以存在于企业内部或云端

当然,不同的组织有不同的需求。对于某些企业而言,传统的数据库方法可以满足其当前数据策略和成熟度级别的需求。对于其他企业而言,NoSQL数据库提供的更大灵活性使NoSQL数据库以及扩展的NoSQL数据建模成为必要。将数据带入业务并使其易于访问和理解可以增加数据资产的价值,从而提供投资回报和机会回报。但是如果没有数据建模为元数据管理和适当的数据治理提供支撑的话,两者都是不可能的。

数据建模是创建数据模型以传达数据需求,记录数据结构和实体类型的过程。它是应用程序开发过程中设计和部署具有高质量数据源的数据库的直观指南。

数据建模已经使用了数十年,以帮助组织对数据进行定义和分类,建立标准和规则,以便信息系统可以使用它们。如今,数据建模是一种经济高效的方法,可以管理和管理大量数据,并使数据资产与其所服务的业务功能保持一致。

现在的技术可以自动生成数据模型和数据库设计,以提高效率并减少错误,从而使生活或您的数据建模者以及其他利益相关者的工作效率更高。

一、什么是数据模型

数据模型是数据元素及其之间关系的直观表示。数据模型可帮助业务和技术资源在信息系统和为其提供动力的数据库的设计中进行协作。它们显示了需要什么数据以及如何将其结构化以支持各种业务流程。

数据模型有三种类型:概念模型,逻辑模型和物理模型。每种模型都有其自己的用途,这些用途主要由操作细节级别定义。在数据建模的每个阶段,数据模型都变得信息和上下文更加丰富。

概念数据模型是一个粗略的草稿,其中包含相关的概念或实体以及它们之间的关系。

逻辑数据模型是数据建模的第二阶段。它是给定业务领域信息需求的图形表示。

物理数据模型提供了特定于数据库的上下文,详细介绍了先前产生的概念和逻辑模型。因此,物理数据模型通常被视为数据库的蓝图。

二、为什么数据建模很重要

尽管数据建模并不是新事物,但是由于大量数据组织要负责处理和存储任务,因此它已成为越来越重要的实践。

一个很好的类比是房屋及其建筑师。建筑师在设计房屋时会考虑最终用户/居住者。必须在正确的位置使用正确的功能构建它。

因此,将数据表想像成房子里的一个房间。但是在数据管理的背景下,这所房子不只有10个房间,而是10,000个房间,每个房间具有不同程度的互连性和对组织的重要性。

在这种规模下,监督可能是灾难性的。因此,数据模型提供的可视化表示使组织有信心设计其建议的系统并将其投入使用。

数据建模是元数据管理, 数据治理 和数据智能的关键组成部分 。它提供了概念,逻辑和物理数据模型的集成视图,以帮助业务和IT利益相关者理解数据结构及其含义。

三、数据建模的六大好处

数据建模是确保关键任务信息在整个企业中得到使用,理解和信任的第一步。它有很多好处。以下是数据建模组织可以实现的六大好处:

■改进数据源的发现,标准化和文档编制。

■成功设计和实现数据库。

■通过管理数据建模团队,流程,产品组合和生命周期,支持现在和将来的合规性。

■通过启用自助服务数据访问来赋予员工权力,并通过改善部门间/ IT和业务一致性来促进协作。

■通过扩展整个企业的数据功能,素养和问责制,提高商业智能并使其更容易发现新机会。

■随着新系统的实施,从更大角度了解组织的当前状态,鼓励现有信息系统的更紧密的集成。

多年来,随着数据的价值及其被组织使用的方式发生了变化,数据建模也发生了变化。在现代环境中,数据建模是数据治理的功能,使组织可以将数据资产与其服务的业务功能保持一致。

尽管数据建模一直是理解复杂数据源和自动化设计标准的最佳方法,但现代数据建模已远远超出了这些领域,可以加速并确保任何组织中数据治理的整体成功。

 

本文内容转载自“数据驱动智能”(ID:Data_0101),作者晓晓。

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