Thoạt đầu, bạn cũng có thể nghĩ Data modeling hay có cách gọi khác là mô hình hóa dữ liệu, là một trong thuật ngữ chủ yếu về công nghệ công bố cùng kỹ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ đó lại bao gồm mối quan hệ cực kì trực tiếp mang lại những chuyển động marketing của khách hàng. Nói giải pháp không giống, nó có liên quan trực sau đó các mối cung cấp dữ liệu vào công ty.

Vậy data modeling là gì? Làm sao nhưng nó đem lại ích lợi cho khách hàng với làm cách làm sao nhằm áp dụng nó vào công ty kết quả nhất? Tất cả các câu hỏi này đông đảo sẽ tiến hành trả lời trong nội dung bài viết sau đây.

Bạn đang xem: Modeling là gì

quý khách hàng đang xem: Modeling là gì

NỘI DUNG BÀI VIẾT

Data modeling là gì?

Data mã sản phẩm (mô hình dữ liệu) là một trong những quy mô trừu tượng tổ chức triển khai những phần tử của dữ liệu với chuẩn hóa biện pháp chúng liên quan cùng nhau với cùng với các ở trong tính của các thực thể trong quả đât thực.

Ví dụ: mô hình tài liệu rất có thể hướng đẫn rằng thành phần dữ liệu thay mặt đại diện cho 1 cái xe hơi bao gồm một số thành phần khác, mang đến lượt nó, đại diện thay mặt đến Màu sắc cùng kích thước của loại ô tô cùng xác minh nhà thiết lập của nó.

Data Modeling tốt được Điện thoại tư vấn là quy mô hóa tài liệu, là phương thức xuất xắc tốt nhất về lập quy mô dữ liệu cho những tổ chức dựa trên dữ liệu

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

Mô hình hóa tài liệu góp miêu tả trực quan lại tài liệu và thực thi những luật lệ sale, tuân thủ phép tắc và chính sách của chính phủ về tài liệu. Mô hình dữ liệu đảm bảo tính đồng điệu trong quy ước viết tên, giá trị khoác định, ngữ nghĩa, bảo mật thông tin bên cạnh đó bảo đảm an toàn chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là tạo ra phương pháp kết quả nhất để lưu trữ ban bố, đông thời vẫn vẫn hỗ trợ những tiến trình truy vấn cùng report hoàn hảo.

Datamodel bao hàm hầu như gì?

những loại thực thể, trực thuộc tínhmọt quan lại hệphép tắc toàn vẹn quan niệm của những đối tượng đó

Sau kia, điều này được sử dụng làm điểm ban đầu cho thiết kế hình ảnh (database design) hoặc cửa hàng tài liệu.

Các một số loại quy mô hóa dữ liệu

Chủ yếu ớt bao gồm cha các loại mô hình dữ liệu không giống nhau: quy mô tài liệu tư tưởng (conceptual data models), quy mô dữ liệu logic (logical data models) cùng mô hình tài liệu đồ vật lý, (physical data models). Mỗi một số loại sẽ sở hữu được một mục đích cụ thể không giống nhau. Các mô hình dữ liệu được áp dụng nhằm đại diện mang đến dữ liệu và bí quyết nó được lưu trữ vào đại lý tài liệu với để tùy chỉnh cấu hình quan hệ giữa những mục tài liệu.

Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình tài liệu này khẳng định số đông gì hệ thống cất. Mô hình này thường được tạo thành bởi những bên liên quan của doanh nghiệp cùng Kiến trúc sư tài liệu. Mục đích là để tổ chức, phạm vi cùng xác minh các định nghĩa cùng phép tắc marketing.Logical data models – Mô hình dữ liệu logic: Xác định cách hệ thống sẽ tiến hành xúc tiến bất cứ hệ quản lý đại lý dữ liệu. Mô hình này hay được chế tạo ra vì phong cách xây dựng sư dữ liệu với nhà đối chiếu marketing. Mục đích là phát triển bạn dạng vật kỹ thuật của các luật lệ và cấu trúc tài liệu.Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu này bộc lộ phương pháp khối hệ thống sẽ được tiến hành bằng phương pháp sử dụng một khối hệ thống thống trị các đại lý tài liệu cụ thể. Mô hình này thường xuyên được tạo nên bởi vì nhân viên quản trị dữ liệu cùng các công ty cải tiến và phát triển. Mục đích là xúc tiến thực tiễn đại lý tài liệu.

Các dạng quy mô dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cấp – Hierarchical model


*

Mô hình dữ liệu này thực hiện khối hệ thống phân cấp cho nhằm cấu tạo tài liệu theo format y như quy mô cây.Tuy nhiên, câu hỏi tầm nã xuất và truy cập tài liệu khá trở ngại trong cửa hàng dữ liệu phân cấp cho.Đây là nguyên nhân vì sao nó hi hữu Lúc được sử dụng thời buổi này.

Mô hình dục tình – Relation model


*

Được khuyến cáo như là 1 sửa chữa mang lại quy mô phân cung cấp bởi vì một đơn vị phân tích của IBM.

Ở đây tài liệu được màn trình diễn dưới dạng bảng. Nó có tác dụng bớt sự phức tạp cùng hỗ trợ một chiếc nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model


*

Mô hình mạng được rước xúc cảm trường đoản cú quy mô phân cấp.Tuy nhiên, ko hệt như mô hình phân cấp, quy mô này giúp truyền đạt những quan hệ phức hợp dễ ợt rộng vị từng bạn dạng ghi hoàn toàn có thể được links với rất nhiều bản ghi khác nhau.

Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model


*

Mô hình đại lý tài liệu này gồm một tập phù hợp những đối tượng người sử dụng, mỗi đối tượng người sử dụng có các nhân kiệt và cách làm riêng.

Kiểu mô hình các đại lý dữ liệu này có cách gọi khác là mô hình đại lý dữ liệu hậu quan hệ.

Mô hình quan hệ thực thể – Entity relationship model


*

Mô hình quan hệ thực thể, có cách gọi khác là mô hình ER, thay mặt đại diện cho các thực thể và các quan hệ của bọn chúng làm việc định dạng hình ảnh.

Một thực thể có thể là bất kể vật dụng gì – một quan niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là diễn đạt cửa hàng tài liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa cùng cấu tạo bề ngoài (mô hình cửa hàng dữ liệu) mang lại đại lý dữ liệu. Mô hình cửa hàng tài liệu này có thiết kế nhằm nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường thiên nhiên ứng dụng hơn là kĩ năng hoàn toàn có thể gồm cùng với những quy mô các đại lý dữ liệu hiện đại.


lấy một ví dụ quy mô tài liệu ngữ nghĩa

Lợi ích mà data modeling mang về mang lại doanh nghiệp

Để hoàn toàn có thể đích thực nắm rõ được ý nghĩa và khoảng quan trọng của data modeling vào doanh nghiệp, bạn phải hiểu rằng đầy đủ công dụng tuyệt vời và hoàn hảo nhất mà lại nó mang lại cho khách hàng. Tuy nhiên, các tiện ích này chỉ cho đến lúc các doanh nghiệp lớn rất có thể thực thi những data Model một phương pháp tác dụng.

Data modeling là bước trước tiên trong việc bảo đảm các báo cáo đặc biệt được áp dụng, được nắm rõ trong xuyên thấu các phòng ban của doanh nghiệp. Dưới đấy là 6 tiện ích dễ dàng nhận thấy duy nhất của Data modeling:

#1: Cải thiện nay tài năng tò mò, tiêu chuẩn chỉnh hóa với tư liệu hóa các mối cung cấp tài liệu.

Đảm bảo những đối tượng người sử dụng tài liệu dành riêng cho những database được trình bày một giải pháp chính xác. Việc sa thải các tài liệu rất có thể dẫn đến lệch lạc thông số kỹ thuật trong số báo cáo vào tạo nên những kết quả sai lệch.

#2: Giúp doanh nghiệp có thể kiến thiết cùng áp dụng database một cách hiệu quả

khi công ty hoàn toàn có thể xúc tiến data modeling tác dụng, thì những mô hình dữ liệu có thể giúp kiến tạo những database đúng mực hơn, công dụng hơn với xúc tích rộng.

Data modeling hỗ trợ cho bạn một bức ảnh toàn diện và tổng thể về nền tảng gốc rễ dữ liệu cùng là nguyên liệu nhằm tạo nên những database.

#3: Quản lý doanh nghiệp tác dụng hơn

Quản lý những đội quy mô dữ liệu, những quy trình, hạng mục đầu tư chi tiêu với vòng đời của bạn, thành phầm, kết quả Marketing giúp công ty thống trị triệt sẽ được các chuyển động vào chủ thể.

NẾU BẠN ĐANG

+ Khó Review, làm chủ tác dụng của các chống ban; đặc biệt là vận động Marketing+ Khó phân biệt kênh sale nào đang không tác dụng nhằm tối ưu + Khó khăn uống vào câu hỏi tổng hòa hợp chỉ số từ những kênh kinh doanh khác nhau + Khó review được hiệu quả Marketing đối với Key Performance Indicator đưa ra …….A1 Analytics hình thành nhằm giải quyết triệt nhằm các vụ việc trên.

#4: Nâng cao ý thức của các nhân viên

Trao thêm quyền mang đến nhân viên trải qua vấn đề cho phép bọn họ tự mình truy cập vào những các mối cung cấp tài liệu (được cai quản lý) của chúng ta với địa chỉ sự cộng tác trong doanh nghiệp bằng cách nâng cao sự links thân những phòng ban (công nghệ thông tin cùng tởm doanh).

#5: Hỗ trợ tăng cấp BI của doanh nghiệp

Nâng cấp BI của chúng ta với góp doanh nghiệp khẳng định những cơ hội mới, bởi câu hỏi không ngừng mở rộng kĩ năng cách xử lý cùng lưu trữ, khả năng thâu tóm cùng những trách rưới nhiệm về những nguồn tài liệu vào cửa hàng.

#6 Tăng kỹ năng tích hòa hợp vào khối hệ thống doanh nghiệp

Data modeling góp hỗ trợ công ty lớn có thể tích vừa lòng nghiêm ngặt rộng các hệ thống ban bố hiện tại bao gồm cùng với những hệ thống new được thực hiện. Từ đó, giúp doanh nghiệp lớn đạt được ánh mắt rộng lớn hơn về tinh thần hiện nay của tổ chức.

Xem thêm: Ức Chế Tyrosinase Là Gì, &Ndash Genki Fami, Hydroquinon

Các phép tắc nhằm vận dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng với rõ ràng phương châm cuối cùng

quý khách cũng cần phải gọi về các nhu cầu của chúng ta để biết buộc phải ưu tiên đông đảo nhu yếu làm sao cùng phần lớn nhu yếu như thế nào ko cần thiết.

Key: Hiểu rõ các đề nghị của tổ chức triển khai với sắp xếp dữ liệu của khách hàng đúng cách.

Giữ cho các cấu trúc thiệt đơn giản và dễ dàng nắm bắt khi doanh nghiệp vạc triển

Mọi sản phẩm vẫn cực kì dễ dãi thời điểm thuở đầu lúc đầu, cơ mà Khi doanh nghiệp bước đầu cải cách và phát triển thì các dữ liệu vẫn trlàm việc cần nhiều hơn cùng những nằm trong tính hơn.

Đây là nguyên nhân tại vì sao chúng ta nên bước đầu với các mô hình dữ liệu của người tiêu dùng thiệt đơn giản dễ dàng và dễ nắm bắt.khi bạn chắc chắn rằng về các mô hình thuở đầu của chính mình về độ đúng chuẩn, chúng ta có thể từ từ xây cất và hệ thống các cỗ tài liệu rộng.

Key: Giữ mô hình tài liệu của người tiêu dùng đơn giản dễ dàng. Thực hành mô hình hóa tài liệu cực tốt ngơi nghỉ đó là sử dụng một phương pháp có thể bước đầu nhỏ dại và có công dụng mở rộng bài bản Khi quan trọng.

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

Quý khách hàng có thể tìm thấy câu vấn đáp mang lại phần đông các câu hỏi marketing bằng cách thu xếp tài liệu của bản thân mình theo bốn yếu ớt tố- fact, dimensions, filters, & order.

lấy ví dụ như. Giả sử rằng chúng ta quản lý và điều hành bốn cửa hàng tmùi hương mại năng lượng điện tử sinh hoạt tư địa điểm khác nhau bên trên. Bây tiếng là cuối năm, cùng bạn muốn phân tích shop thương thơm mại năng lượng điện tử làm sao tất cả doanh số tối đa. Trong ngôi trường hợp như thế, bạn có thể tổ chức triển khai dữ liệu của chính mình trong thời điểm qua. Fact đang cung ứng tài liệu bán hàng tổng thể của một năm qua, dimensions vẫn là địa chỉ shop, filter sẽ kéo dãn 12 mon và deals sẽ là shop bậc nhất theo sản phẩm công nghệ tự giảm dần dần order.

Bằng giải pháp này, chúng ta có thể thu xếp tất cả dữ liệu của chính mình đúng cách cùng định vị phiên bản thân nhằm vấn đáp một loạt các câu hỏi về chiến lược cơ mà không hẳn đổ các giọt mồ hôi.

Key: A1 khuyến khích tổ chức triển khai dữ liệu của khách hàng đúng cách bằng phương pháp sử dụng các bảng trơ thổ địa cho các fact, dimensions nhằm được cho phép đối chiếu nkhô hanh.

Giữ phần đa máy nên thiết

Mặc mặc dù chúng ta cũng có thể ý muốn giữ lại toàn bộ dữ liệu mình tích lũy được tự big data, tuy nhiên đấy là một vấn đề không hề tốt!

Mặc cho dù lưu trữ chưa phải là vụ việc vào thời đại hiện đại số, cơ mà năng suất của việc tàng trữ khối lượng Khủng điều này vẫn khiến công ty tốn thêm các chi phí.

Chỉ một trong những phần nhỏ tuổi dữ liệu bổ ích là đủ nhằm trả lời toàn bộ những thắc mắc tương quan mang đến marketing.

Key: Biết rõ cân nặng cỗ dữ liệu bạn có nhu cầu duy trì. Việc gia hạn nhiều hơn những gì thực sự cần thiết làm cho tiêu tốn lãng phí quy mô tài liệu của chúng ta và dẫn đến các sự việc về hiệu suất.

Luôn kiểm soát chéo cánh những quy mô trước lúc tiếp tục công việc tiếp theo

Mô hình hóa dữ liệu là một trong những dự án công trình béo, nhất là khi chúng ta đã giải pháp xử lý một lượng dữ liệu to đùng của công ty.Đó đó là nguyên nhân cơ mà chúng ta buộc phải, bạn phải bình yên trong các công việc này..

Luôn luôn luôn đánh giá chéo cánh kỹ càng các quy mô dữ liệu của chúng ta trước khi liên tục các bước tiếp sau.

Ví dụ: nếu bạn yêu cầu lựa chọn khóa chủ yếu để khẳng định đúng từng phiên bản ghi vào tập tài liệu, hãy đảm bảo an toàn rằng nhiều người đang lựa chọn đúng ở trong tính. ID sản phẩm rất có thể là một trong nằm trong tính điều đó. Do kia, ngay cả lúc nhì số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của mình rất có thể giúp bạn biệt lập từng bạn dạng ghi. Tiếp tục khám nghiệm nếu như bạn đang đi đúng phía. ID sản phẩm gồm tương đương nhau không?

Key: chất vấn chéo là biện pháp tốt nhất có thể nhằm bảo trì các mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối tình dục n-n chỉ trình làng sự tinh vi vào hệ thống.

Hãy để tài liệu phát triển

Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó vẫn luôn luôn mở rộng ra về cả mặt cân nặng với nằm trong tính.Vậy buộc phải, Khi doanh nghiệp lớn của bạn phát triển, bạn cần phải tùy chỉnh thiết lập mô hình tài liệu của bạn mang lại phù hợp cùng với bài bản của chúng ta.

Vì vậy, điều quan trọng đặc biệt là chúng ta buộc phải duy trì cho những quy mô dữ liệu được cập nhật theo thời gian, tốt nhất có thể là theo thời gian thực.

Cách thực hành tốt nhất có thể nghỉ ngơi đây là tàng trữ những mô hình tài liệu của bạn trong kho tàng trữ, nhằm rất có thể dễ dãi thống trị cùng điều chỉnh dễ ợt Khi quan trọng.

Key: Các mô hình tài liệu trlàm việc đề xuất lỗi thời nhanh khô hơn chúng ta hy vọng đợi. quý khách rất cần phải cập nhật bọn chúng liên tiếp theo thời gian.

5 lý lẽ BI cho doanh nghiệp ứng dụng data modeling

Dưới đây là 5 điều khoản BI dựa vào data modeling cung cấp doanh nghiệp lớn hiển thị với so với tài liệu, góp doanh nghiệp mày mò hồ hết thử thách và thời cơ mới trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là pháp luật trực quan lại tài liệu có hình ảnh gần gũi cùng với người tiêu dùng, dễ dãi thực hiện các tài năng cơ bản. Hỗ trợ các nguồn dữ liệu: Relational database, NoSquốc lộ database, Multi-dimensional database, Big Data Platsize, File data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau)

Khả năng trực quan liêu dữ liệu trẻ trung và tràn trề sức khỏe.

#2 FineReport

Với đồ họa gần giống Excel cùng năng lực kéo thả các đối tượng người dùng. FineReport là pháp luật vô cùng phù hợp cho người bắt đầu ban đầu. Bất kì ai đó đã từng sử dụng Excel hầu hết hoàn toàn có thể hối hả áp dụng phần mềm này.

#3 Power BI

Đây là 1 trong những qui định đến từ Microsoft và được ứng dụng tương đối nhiều vào công ty. Power BI giúp nâng vị trí của các chế độ nlỗi Excel Pivot Table với Excel lên một khoảng cao mới. Quý Khách có thể thực hiện phiên bạn dạng miễn giá tiền tuy vậy có khả năng sẽ bị số lượng giới hạn các tài liệu hoàn toàn có thể xử trí.

#4 Qlikview

QlikView là 1 điều khoản tự phục vụ vận động cùng với công nghệ links của riêng rẽ bản thân và công nghệ bộ nhớ trong. Giao diện trực quan tiền, dễ dàng thực hiện, kèm theo kỹ năng search kiếm hợp lý, ko cần tạo kăn năn, phù hợp mang lại so với ad học tập hơn là những phân tích hàng ngày.

#5 Sisense

Sisense có hình ảnh trực quan, quản lý và vận hành theo cách thức kéo thả. Cộng đồng online phần đông, mặc dù không thực sự đông nlỗi Tableau tuy thế tài nguyên ổn tại chỗ này đủ nhằm fan bắt đầu hoàn toàn có thể có tác dụng thân quen và thực hiện.

Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày ni những công ty lớn vẫn liên can thực thi các kế hoạch mô hình hóa quy mô marketing và tạo ra những cơ sở dữ liệu, thì bài toán mô hình hóa dữ liệu đó là nhân tố bổ sung cập nhật để những đặc biệt cho những các bước này.

Quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu liên quan đến việc tạo thành 3 các loại lược trang bị là: quan niệm, lô ghích với vật dụng lý. Các kiến thiết đại lý dữ liệu này sau thời điểm được đánh dấu sẽ được chuyển đổi thông qua Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu, tiếp đến sẽ được sử dụng nhằm tạo ra các các đại lý dữ liệu.

Kết luận

Data modeling là gì? Nó là quy trình phát triển những mô hình tài liệu cho các tài liệu được tàng trữ trong Database. Nó đóng góp một mục đích đặc biệt trong sự cải cách và phát triển của các công ty lớn, nhất là khi bạn tổ chức triển khai dựa trên các ra quyết định từ nguyên tố dữ liệu.Các cấu trúc Data Model giúp khẳng định những bảng đối sánh, những khóa bao gồm cùng khóa ngoại, cũng tương tự những tiến 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 mối quan hệ thực thể

Để đã có được những đọc biết với phương châm marketing đa dạng, bạn nên quy mô hóa dữ liệu của chính bản thân mình một biện pháp đúng đắn với áp dụng các giải pháp tương xứng nhằm bảo đảm tính đơn giản của hệ thống.

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *