数据建模可以被认为是数据分析和数据科学的基石。 它赋予组织产生的大量数据以意义。 它生成有效组织的数据表示，以帮助组织更好地洞察 数据理解和分析.
数据利用的领域是巨大的，超出了人类的限制。 它被用作个性化社交媒体广告、发现多种疾病治疗方法等的来源。 数据可由软件机器读取，但会以最大的准确性生成重要的结果。 它通过实施合理的规则分配来简化数据。
通过数据建模简化了获取所需数据、将其转换为可理解的表示形式并按普通用户需要使用它的任务。 它在将数据转化为有价值的分析方面发挥着关键作用，帮助组织在这个快节奏的转型时代制定业务战略和重要决策。
尽管过程很复杂，但数据建模可以深入洞察组织的日常数据。 它帮助组织实现高效和创新的业务增长。
数据建模定义
让我们了解什么是数据建模。 因此，数据建模将任何领域中的数据和数据实体之间的关系概念化。 它 描述数据结构、组织、存储方法和数据的约束。
数据建模促进了命名、规则、含义和安全性的统一，最终改进了数据分析。 这些模型在概念上表示数据，使用符号、文本或图表来可视化关系。 主要目标是使数据可用和有条理，无论它是如何使用的。
数据建模有助于存储和组织数据以满足业务需求，并允许处理和检索使用信息。 因此，它是设计和开发信息系统的关键要素。
首先，数据建模表示对已经存在的数据进行排列。 然后这个过程继续定义可重用和加密的数据结构、实体关系和数据范围。
数据建模创建数据的概念表示及其与特定域内其他数据的关系。 它涉及定义数据的结构、关系、约束和规则，以有意义地理解和组织信息。 因此，数据建模将任何领域中的数据和数据实体之间的关系概念化。 它描述了数据的数据结构、组织方式、存储方式和约束条件。
- 数据建模促进了命名、规则、含义和安全性的统一，最终改进了数据分析。 这些模型在概念上表示数据，使用符号、文本或图表来可视化关系。 主要目标是 提供数据 并且有组织地使用它。
- 数据建模有助于存储和组织数据以满足业务需求，并允许处理和检索使用信息。 因此，它是设计和开发信息系统的关键要素。
- 数据建模表示已经存在的数据的数据排列。 然后这个过程继续定义可重用和加密的数据结构、实体关系和数据范围。
- 数据建模创建数据的概念表示及其与特定域内其他数据的关系。 它涉及定义数据的结构、关系、约束和规则，以有意义地理解和组织信息。
数据建模在软件工程、数据库设计和其他需要组织和分析大量数据的领域中是必不可少的。 它使开发人员能够通过确保数据结构正确、规范化和存储以支持组织的业务需求来创建准确、高效和可扩展的系统。
数据建模的重要性
数据建模是数据管理过程实现业务目标和其他基本利用的垫脚石。 这是数据管理过程的基本阶段，以实现关键的业务目标和其他重要用途，以协助数据分析驱动的决策制定。
以下见解有助于理解数据建模的重要性。
- 我们可以通过构建数据模型来理解数据结构、关系和限制。
- 通过更轻松地确保参与项目的每个人都熟悉数据。
- 您可以避免不确定性和不准确性。
- 通过解决问题提高数据的连续性、可靠性和有效性。
- 为更好的数据管理实践提供通用语言和框架或模式。
- 处理来自原始数据的见解以发现数据中的模式、趋势和关系。
- 提高数据存储效率以消除无用数据。
- 通过有组织的存储简化数据检索。
- 良好的数据库模式设计可以显着减少数据冗余问题。
- 由于减少和优化数据存储，成本效率和系统性能提高。
数据建模过程的步骤
我们选择什么来制作数据模型主要取决于数据的特性和个人的业务需求。 数据工程的数据建模过程的步骤包括：
第 1 步：收集需求
从分析师、开发人员和其他利益相关者那里收集需求，然后了解他们如何需要数据、他们计划如何使用数据以及他们在质量或其他数据细节方面面临的任何障碍。
第 2 步：概念数据建模
在此步骤中，您必须将实体、属性以及它们之间的关系映射到理解数据的广义概念中。
第三步：逻辑数据建模
数据建模过程的第三步是对数据实体及其之间的关系进行逻辑解释。 逻辑规则定义也在此步骤中定义。
第 4 步：物理数据建模
物理上实现了基于上一步定义的逻辑规则的数据库，其中属性定义为数据实体表的主键和外键。
数据建模的类型
以下是正在实施的数据建模类型：
1. 概念数据建模
使用此方法时，数据实体被建模为具有关系的高级实体。 它不是专注于特定的技术或实现，而是专注于业务需求。
2. 逻辑数据建模
这种类型的数据建模只关注数据实体和关系的高级视图。 它具有全面的数据模型，其中详细规定了实体、关系和属性，以及约束和实施规则。
3.物理数据建模
它是一种数据建模类型，其中模型是物理定义的，构成表、数据库对象、表和列中的数据以及适当定义的索引。 它主要关注数据的物理存储、数据访问要求和其他数据库管理。
4.维度数据建模
维度数据建模需要将数据排列成“事实”和“维度”。 “事实”是指兴趣指标，“维度”是指事实背景的属性
5. 面向对象的数据建模
这种特定的数据模型基于以对象和独立属性表示的现实场景，它们之间存在多种关系。
数据建模技术
有几种技术用于数据建模，其中一些是并且会告诉您什么是一般的数据建模：
1. 实体关系建模
该技术使用 实体和关系 来表示他们的关联以执行概念数据建模。 它利用子类型和超类型来表示具有共同属性和不同属性的实体的层次结构，基数约束来标识可以参与关系的实体的数量并以符号的形式表示，弱实体依赖于另一个实体存在，递归关系，当一个实体与自身和属性有关系时发生，以帮助描述实体并且是它们的属性。
2. 面向对象建模
面向对象的数据建模与关系数据库相关联，广泛用于软件开发和数据工程。 它将数据表示为具有属性和行为的对象，对象之间的关系由继承、组合或关联定义。
3. NoSQL 建模
NoSQL 建模 是一种使用非关系数据库以非结构化格式存储半结构化、灵活数据的技术，通常使用键值对、文档或图形结构。 由于数据库是非关系数据库，因此实现的建模技术不同于关系数据库建模技术。 使用列族建模，数据通常存储为列，其中每个列族是一组相关列。 在图形建模中，数据通常存储为节点和边，分别表示实体和实体之间的关系。
4.统一建模语言（UML）建模
一种数据建模技术，它使用可视化建模通过图表和模型来描述软件系统，并用于复杂的数据流建模和定义多个数据实体之间的关系。 作为可视化、设计和记录系统的标准，它构成了动态图，如序列图、类图和用于对数据和系统行为建模的用例图。 一种可能的方法 扩展UML 是通过使用类图和表示数据实体及其属性。
5.数据流建模
不同进程之间的数据流利用数据流建模技术，构成不同的图，显示进程与子进程之间是如何相互联系的，以及数据如何在它们之间流动。
6.数据仓库建模
该技术用于 设计数据仓库 和数据集市，用于商业智能和报告。 它涉及创建将数据组织成事实和维度的维度模型，以及创建支持高效查询和报告的星型或雪花模式。
每种方法都有其优点和缺点。 确保您使用的技术符合项目要求和可用数据。
数据建模用例
数据建模用于各种行业和环境，以支持各种业务目标。 数据建模的一些日常用例包括：
- 预测建模： 根据销售预测、资源分配、质量控制和需求计划的数据创建统计或数学模型来预测未来。 识别新的模式和关系将带来新的见解，并可能带来更好的机会。
- 客户细分： 通过根据行为、偏好、人口统计或其他特征将客户划分为不同的组，您可以进行客户细分，这是一种流行的数据建模用例。
- 欺诈识别： 由于数据模型可以检测欺诈模式，例如个人在获得保单后立即提出多项索赔，因此现在可以通过分析模式和数据不一致来识别欺诈活动。
- 推荐引擎： 电子商务、搜索引擎、电影和电视节目的推荐引擎以及更多行业使用的数据模型依赖于快速数据访问、存储和操作，使它们始终保持最新状态，而不会影响性能和用户体验。
- 自然语言处理： 利用通过文本自动学习分析词簇的主题建模和从文本中检测和分类重要信息的命名实体识别 (NER)，我们可以在社交媒体、消息传递应用程序和其他数据源上执行自然语言处理 (NLP)。
- 数据治理： 确保按照数据治理策略提取、存储、处理和丢弃公司数据的过程。 它有一个数据质量管理流程，以确保监控和改进数据收集。 从原始状态到最终状态跟踪数据，维护元数据以确保数据跟踪记录的准确性和完整性，确保数据安全性和合规性。 数据管理员负责特定数据集的完整性和准确性。
- 数据整合： 如果任何数据存在歧义或不一致，那么数据集成用例非常适合识别这些差距并将数据实体、属性和关系建模到数据库中。
- 应用开发： 在开发 Web 应用程序、移动应用程序和动态用户体验界面（如商业智能应用程序和数据仪表板）时，数据建模在数据管理和情报报告、数据过滤和其他用途中发挥着关键作用。 数据建模是支持各种业务目标的多功能工具，从数据库设计到数据治理和应用程序开发。
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有效数据建模的技巧
实用的数据建模技巧如下：
1. 确定数据模型的目的和范围
要构建一个不仅满足用户需求而且高性能和可扩展的数据模型，您需要知道它正在解决什么问题、模型的数据源、模型将存储的数据类型、什么样的人谁将使用该模型、他们所需的详细程度、关键实体、属性及其关系。 您还需要解决所有利益相关者对数据质量的要求。
2. 让利益相关者和主题专家参与
在设计数据模型时，让利益相关者和主题专家参与至关重要，因为他们提供了对业务需求的宝贵见解，并有助于及早发现潜在问题。
3. 遵循最佳实践和标准
在创建数据模型时，您需要确保一些事情是正确的并符合他们的标准。 首先，选择一种业界公认的标准化建模符号，如实体关系（ER）图和统一建模语言（UML）， 业务流程模型和符号 （BPMN）等，以确保事情清晰易懂。
4.使用协作方法
确保您鼓励利益相关者以想法和意见的形式让您知道他们的意见，以便考虑所有观点。 包括 IT 员工、主题事项、最终用户等在内的所有利益相关者都有代表，以保持团队多样性。 使用图表和流程图帮助利益相关者理解数据模型并以有效的方式提供反馈。 定期安排会议讨论进展情况、审查障碍或疑虑并向所有利益相关者提供最新信息。
5.记录和传达数据模型
在启动项目时，记录业务需求起着至关重要的作用。 在第一步中，当收集和分析需求时，重要的是将它们映射到正式文档中。 同样，在实施协作方法时，记录数据模型很重要，因为它为从事项目工作的团队成员提供了连贯的指导方针。
避免使用所有利益相关者都不熟悉的技术术语和首字母缩略词。 相反，使用清晰简洁的语言来定义数据模型及其组件。 使用带有标准化符号的图表和流程图来向利益相关者解释数据模型与业务流程的关系。
数据模型的官方文档弥合了应用程序开发人员和利益相关者之间的沟通鸿沟，并使每个人都了解已实施的内容以及数据模型逻辑层上定义的所有数据实体、属性、关系和规则的连贯方法。 总的来说，记录和交流数据模型是数据建模的一个重要方面，有助于确保其有效性和长期可行性。
数据建模工具
广泛的数据建模工具被用于数据建模，下面提到了其中六种：
1.欧文：
开发人员用来通过其 API 创建自定义应用程序的流行工具，使他们能够创建可与集成的自定义数据建模工具 ERwin的 为用户提供额外的功能。 这允许用户根据自己的需要自定义工具。
2.SAP PowerDesigner：
SAP PowerDesigner 旨在根据用户的特定需求进行定制和使用的工具。 它可以选择使用 VBScript、JScript 和 PerlScript 中的脚本来自动执行任务、应用验证规则和执行复杂的计算。 添加宏以自动执行重复性任务可以瞬间完成。 可以使用 .NET 或 Java 自定义开发插件，并通过 API 进行交互。 数据模型的模板定义了实体、属性、关系和其他关键元素。 使用模型扩展，用户可以创建自定义扩展来存储特定的领域概念并根据他们的需要自定义工具。
3. Oracle SQL Developer 数据建模器：
Oracle SQL 数据建模器 是一个强大的数据模型设计和管理工具，允许用户创建和更改数据结构，如 ER 图、数据类型和约束，以便用户可以根据需要使用它。 可以使用 Java 开发自定义插件以支持自定义报告、实施特定的数据建模约定等，并且可以在团队之间共享以便更轻松地协作并维护一致的数据模型。
4. 蟾蜍数据建模器：
该工具支持关系和 NoSQL 数据建模，包括实体关系图绘制、逆向工程和数据库模式生成。 它还支持与其他数据管理工具集成，例如 Toad for Oracle。 根据 数据库引擎，Oracle是目前使用最多的数据库管理系统。
5.视觉：
微软的Visio 是一种通用的图表工具，可用于数据建模。 它包括实体关系图、数据流图和数据建模中常用的其他类型的模板。
6. MySQL 工作台：
MySQL Workbench 是一种开源工具，明确旨在允许用户通过添加实体关系图、正向和反向工程以及数据库模式生成等新特性和功能来创建 MySQL 数据库并与之交互。
还有许多其他数据建模工具可用，工具的选择取决于项目的具体要求和用户的偏好。
数据建模的好处
数据建模有几个好处，包括数据建模可以帮助确保数据库的设计能够快速适应未来的增长和业务需求的变化。 数据建模有助于识别数据冗余、错误和违规行为，以获得更好的洞察力。
它使数据科学家能够深入了解数据结构、数据属性、关系和数据约束。 数据建模还有助于数据存储优化，这在最小化数据存储成本方面发挥着重要作用。
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最后的评论
最后，我们阐明了数据建模是实现业务目标和其他基本利用的数据管理过程的垫脚石这一事实。 我们可以通过构建数据模型来理解数据结构、关系和限制。
通过更轻松地确保参与项目的每个人都熟悉数据。 这是数据管理过程的基本阶段，以实现关键的业务目标和其他重要用途，以协助数据分析驱动的决策制定。
您可以避免不确定性和不准确性。 通过解决问题提高数据的连续性、可靠性和有效性。 为更好的数据管理实践提供通用语言和框架或模式。
本文中的示例和讨论提供了对数据建模如何处理原始数据以发现数据中的模式、趋势和关系的见解。 此外，它提供了改进的数据存储效率以消除无用的数据。
通过有组织的存储简化数据检索。 通过采用最佳实践并利用正确的工具和技术，数据专业人员可以帮助组织释放其数据的全部潜力，推动业务增长和创新。
