دیتا مدل چیست و چه کاربردهایی دارد؟

داده‌ها نحوه عملکرد جهان را تغییر داده‌اند.

داده‌ها ممکن است مطالعه‌ای در مورد درمان بیماری، استراتژی درآمد یک سازمان یا ساخت و ساز کارآمد ساختمان باشند.

این داده‌ها به اطلاعاتی اشاره دارند که قابل خواندن توسط ماشین هستند؛ در مقابل اطلاعاتی که قابل خواندن توسط انسان هستند.

به عنوان مثال، اگر تیم محصول به خرید محصول خاصی اشاره نکند، داده‌های مشتری برای یک تیم بی معنی است.

همچنین، اگر شناسه‌ها در حین خرید به قیمت‌های خاصی مربوط نباشند، تیم بازاریابی از همان داده‌ها استفاده نخواهد کرد.

این جایی است که دیتا مدل وارد می‌شود و فرآیندی است که قوانین رابطه‌ای را به داده‌ها اختصاص می‌دهد.

یک مدل داده، داده‌ها را به اطلاعات مفیدی تبدیل می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم گیری و استراتژی استفاده کنند.

در این مقاله به بررسی دیتا مدل، علل اهمیت آن، کاربردها، انواع دیتا مدل، مراحل ساخت، مزایا و محدویت‌های دیتا مدل خواهیم پرداخت.

1# دیتا مدل چیست؟

یک دیتا مدل یا مدل داده، ساختار عناصر داده را در یک سیستم اطلاعاتی تعیین می‌کند.

یک دیتا مدل، روابط بین عناصر داده و نحوه بازیابی و ذخیره داده‌ها را مستند می‌کند.

دیتا مدل، اغلب جریان داده‌ها را از طریق نمودار یا نمودار مدل داده نمایش می‌دهد.

این نمایش بصری به تسهیل ارتباط بین نرم‌ افزار و تیم‌های تجاری کمک می‌کند.

تیم‌های تجاری می‌توانند داده‌ها و قالب‌های داده مورد نیاز برای عملکردهای تجاری را شناسایی کنند و تیم‌های نرم‌ افزاری می‌توانند پاسخ‌های مورد نیاز برای آن درخواست‌ها را بسازند.

یک دیتا مدل موارد زیر را مشخص می‌کند:

• نهادها: اجزای داده، از جمله ابرداده مرتبط، داده خام و داده‌های پردازش شده
• انجمن‌ها: روابط بین اجزای داده
• الزامات: استفاده‌های پیش بینی شده از داده‌ها، به ویژه استفاده در آینده
• ارزیابی فناوری: نقاط قوت و ضعف سخت افزار و نرم افزار مورد استفاده در پروژه

1-1# ابزارهای دیتا مدل

تعدادی ابزار به منظور مدل سازی داده در دسترس هستند.

نرم افزارهای محبوب مدل سازی داده عبارت اند از:

• MySQL
• Magic Draw
• اروین
• معمار سازمانی
• ER / Studio
• PowerDesigner
• توسعه دهنده Oracle SQL
• IBM InfoSphere Data Architect

2-1# اجزای دیتا مدل

یک مدل داده شامل برخی از اجزای کلیدی است که عبارت اند از:

• موجودیت‌ها: اشیایی هستند که در مدل داده خود و معمولاً با یک جدول نشان داده می‌شوند؛ شامل مشتریان، سفارش‌ها، محصولات یا دسته‌ها.
• ویژگی‌ها: به صورت ستونی در جدول خاص ظاهر می‌شوند.
  شامل شناسه و نام محصول برای محصول و شناسه دسته و نام دسته برای دسته.
• رکوردها: در ردیف‌های هر جدول نشان داده شده اند.
  یک مثال خوب از یک رکورد، داده‌های یک محصول خاص (شناسه، نام محصول، دسته) است که در جدولی به نام محصولات ذخیره شده است.
• روابط: ارتباط بین موارد موجود را تعریف می‌کند.
  کاردینالیته (Cardinality) به رابطه عددی بین دو جزء در یک پایگاه داده اشاره دارد.
  یک دسته می‌تواند با چندین محصول مرتبط باشد؛ اما یک محصول خاص با یک دسته خاص مرتبط است.
• کلید اصلی: یک شناسه منحصر به فرد برای هر رکورد در جدول فعلی است.
  این به یک ستون یا ترکیبی از ستون‌ها اشاره دارد که برای هر ردیف یک مقدار منحصر به فرد دارد.
• کلید خارجی: یک ستون یا گروهی از ستون‌ها است که به سمت کلید اصلی در جدول دیگری اشاره می‌کنند.
  این امر، ارتباط بین دو جدول مثل محصول و دسته ایجاد می‌کند که اطلاعات یک جدول برای مثال محصول را به اطلاعات دیگری مانند دسته مرتبط می‌کند.

2# علل اهمیت دیتا مدل

دیتا مدل، یک کار اساسی و ضروری است. این موضوع کمک می‌کند تا داده‌ها به راحتی در یک پایگاه داده ذخیره شوند و تأثیر مثبتی بر تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.

برای مدیریت داده، حاکمیت داده و هوشمندی داده بسیار مهم است.

از دیگر علل اهمیت دیتا مدل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• این امر به معنای مستندسازی بهتر منابع داده، کیفیت بالاتر و دامنه استفاده واضح‌تر از داده‌ها با عملکرد سریع تر و خطاهای کم است.
• از دیدگاه انطباق با مقررات، مدل ‌سازی داده تضمین می‌کند که سازمان به قوانین دولتی و مقررات صنعت قابل اجرا پایبند است.
• به کارمندان کمک می‌کند تا تصمیمات و استراتژی‌های مبتنی بر داده در پیش بگیرند.
• دیتا مدل مبتنی بر هوش تجاری است؛ زیرا امکان شناسایی فرصت‌های جدید را با گسترش قابلیت داده‌ها فراهم می‌کند.

3# کاربردهای دیتا مدل

دیتا مدل به صورت گسترده ای برای مدیریت و تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌ها استفاده می‌شود.

صرف نظر از اندازه یک سازمان یا حجم داده‌های آن، مدل‌های داده در هسته تجزیه و تحلیل قرار دارند و به سازمان اجازه می‌دهند، وضعیت فعلی خود را ردیابی کند و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرد.

مدل‌های داده در تجارت الکترونیک به منظور مدیریت و تجزیه و تحلیل موارد زیر استفاده می‌شوند:

• داده‌های مشتری
• داده‌های فروش
• برندها
• تأمین کنندگان

آنها به ردیابی نیازهای فعلی مشتری، شناسایی روندها، پیش بینی تقاضا و بهینه سازی سطح موجودی کمک می‌کنند.

از دیگر موارد کاربرد دیتا مدل می‌توان به ارائه تجزیه و تحلیل برای خدمات مالی اشاره کرد.

مدل داده‌های خدمات مالی به بانک‌ها کمک می‌کند تا سلامت مالی مصرف ‌کنندگان را ارزیابی کنند و بهبود بخشند، موفقیت را رصد کنند و پشتیبانی داده‌ای را برای مشاوران و سرمایه‌ گذاران فراهم کنند.

همچنین با استفاده از قوانین مبتنی بر داده و تصمیم گیری به جلوگیری از تقلب کمک می‌کنند.

شرکت‌های نرم افزاری به مدل‌های داده ای نیاز دارند تا تجزیه و تحلیل را در محصولات خود بگنجانند.

هنگامی که داده‌ها در دیتا مدل ذخیره می‌شوند به یک پلتفرم تجزیه و تحلیل متصل می‌شوند و می‌توانند با سایر برنامه‌ها ادغام شوند.

با تجزیه و تحلیل تعبیه شده، کاربران می‌توانند به راحتی تصاویر را بدون نیاز به رابط تجزیه و تحلیل جداگانه در برنامه‌های کاربردی سفارشی خود جای گذاری کنند.

4# انواع دیتا مدل

انواع مدل سازی داده را در ادامه بررسی خواهیم کرد.

1-4# مفهومی

یک مدل داده مفهومی، موجودیت‌هایی را که داده‌ها و روابط بین آنها را توصیف کرده، شناسایی می‌کند.

مدل‌های داده مفهومی فقط روابط بالاترین سطح را بین موجودیت‌ها نشان می‌دهند، نه ویژگی‌ها یا کلیدهای اولیه را در مدل داده.

2-4# فیزیکی

یک مدل داده فیزیکی ساختار جدولی را که در پایگاه داده ساخته می‌شود، شامل تمام:

• جدول‌ها
• ستون‌ها
• کلیدهای اولیه
• کلیدهای خارجی

که برای شناسایی روابط بین جداول استفاده می‌شوند، شناسایی می‌کند.

3-4# رابطه ای

یک مدل داده رابطه ای، اساس پایگاه داده های SQL است.

مدل‌های داده‌های رابطه ‌ای یک طرح واره ثابت دارند و با داده‌های ساخت ‌یافته سر و کار دارند.

در یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای یا RDBMS، پایگاه داده بیرونی ترین محفظه‌ای است که داده‌های مرتبط با یک برنامه کاربردی دارد.

4-4# غیر رابطه‌ای

یک مدل داده غیر رابطه‌‌ای، یک طرح‌ واره انعطاف ‌پذیر ارائه می‌دهد و می‌تواند داده‌های بدون ساختار را مدیریت کند.

مدل ذخیره ‌سازی آن می‌تواند به منظور برآوردن نیازهای نوع داده‌های ذخیره‌ شده بهینه شود.

مدل‌های داده‌های غیر رابطه ‌ای در پایگاه‌های داده غیر رابطه ‌ای که پایگاه‌های داده NoSQL نیز نامیده می‌شوند، استفاده می‌شوند.

5-4# داده‌های بُعدی

در طراحی انبار داده از مدل داده‌های بعدی استفاده می‌شود.

مدل‌های داده‌های بعدی، اطلاعات عددی (مانند تعادل یا مقادیر) را در یک انبار داده تجزیه و تحلیل می‌کنند.

در مقابل، مدل‌های داده‌های رابطه ‌ای، داده‌ها را در سیستم‌های اطلاعات، به سرعت به‌روزرسانی، اضافه یا حذف می‌کنند.

6-4# سازمانی

یک مدل داده سازمانی، دیدگاه صنعتی را در بر می‌گیرد تا دیدی بیطرفانه از نحوه ذخیره، منبع و استفاده از داده‌ها در یک سازمان ارائه دهد.

مدل‌های داده‌های سازمانی برای رسیدگی به نیازهای تجاری خاص یک سازمان مفید هستند.

5# تکنیک‌های مدل سازی داده‌ها

درحالی‌که تکنیک‌های مدل ‌سازی داده‌ها بسته به نوع پایگاه داده ‌ای که سازمان استفاده می‌کند، متفاوت هستند.

چند روش برتر برای مدل‌ سازی داده وجود دارد که باید در فرآیند دیتا مدل به خاطر داشت و عبارت اند از:

• با اصول مدل ‌سازی داده شروع کنید. از تیم‌های تجاری بپرسید که چه نتایجی از داده‌ها نیاز دارند و مدل داده را بر اساس آن نیازها سازماندهی کنید.
• یک مدل داده پیش نویس با موجودیت‌ها و روابط بسازید و مدل را با بهترین و بدترین سناریوها آزمایش کنید.
• پرس و جوهای پایگاه داده را در نظر بگیرید. باید بدانید که داده‌های شما چگونه به نظر می‌رسند و شامل چه مواردی می‌شوند، همچنین باید بدانید که چگونه می‌خواهید آنها را پرس و جو کنید.
• نیازهای سخت افزاری را ارزیابی کنید؛ زیرا سرورهایی که با مجموعه داده‌های عظیم کار می‌کنند، خیلی زود با مشکلات حافظه کامپیوتر و سرعت ورودی – خروجی مواجه می‌شوند.
• اعتبار مدل داده را تأیید کنید. قبل از رفتن به مرحله بعدی، هر عمل (مانند انتخاب کلید اصلی) را تأیید کنید.

6# سطوح انتزاع در دیتا مدل

دیتا مدل‌ معمولاً شامل چندین سطح از انتزاع است، از جمله:

• سطح مفهومی: سطح مفهومی شامل تعریف نهادها و روابط سطح بالا در مدل داده است که اغلب از نمودارها یا سایر نمایش‌های بصری استفاده می‌کند.
• سطح منطقی: سطح منطقی شامل تعریف روابط و محدودیت‌های بین اشیا داده با جزئیات بیشتر، اغلب با استفاده از زبان‌های مدل‌ سازی داده‌ها مانند نمودارهای SQL یا ER است.
• سطح فیزیکی: سطح فیزیکی شامل تعریف جزئیات خاصی از نحوه ذخیره داده‌ها، از جمله انواع داده‌ها، شاخص‌ها و سایر جزئیات فنی است.

7# مراحل ساخت دیتا مدل کارآمد

ساخت یک دیتا مدل کارآمد شامل چندین مرحله استاندارد است.

می‌توانید نیازهای کسب و کار خود را تجزیه کنید و سپس مدل سازی داده را ادامه دهید.

در ادامه به مراحل ساخت یک مدل سازی داده کارآمد خواهیم پرداخت.

1-7# درک الزامات کسب و کار

در این مرحله:

• تعریف هدف: به وضوح مشکلاتی را که مایل به حل آنها هستید یا نیازهایی را که تمایل به برآورده کردن آنها دارید، مشخص کنید.
  به عنوان مثال، آیا شما فرآیندهای تولید کارخانه را مدیریت می‌کنید یا موجودی و اطلاعات کارکنان را ردیابی می‌کنید؟
• فهرست داده‌های کلیدی: انواع داده‌هایی را که باید مدیریت کنید، مانند اطلاعات کارکنان، اطلاعات محصول و سوابق سفارش تولید، شناسایی کنید.

2-7# شناسایی نهادهای داده

این مرحله شامل موارد زیر است:

• تعیین موجودیت‌ها: موجودیت‌ها، عناصر اصلی در مدل داده شما هستند.
  به عنوان مثال، در یک سیستم مدیریت کارخانه، کارمند یک نهاد است.
  محصول و سفارش تولید نیز موجودیت هستند.
• تعریف ویژگی‌ها: هر موجودیت دارای ویژگی‌هایی است که نشان دهنده مشخصه‌های آن است.
  به عنوان مثال، ویژگی‌های یک کارمند ممکن است، شامل نام، موقعیت و بخش باشد.
  ویژگی‌های یک محصول ممکن است، شامل نام، مشخصات و هزینه‌های تولید باشد.
  ویژگی‌های یک سفارش تولید ممکن است شامل شماره سفارش، مقدار تولید و زمان شروع و پایان باشد.

3-7# تعریف روابط بین موجودیت‌ها

تعریف روابط بین موجودیت‌ها به صورت زیر است:

• تعیین روابط: نهادها معمولاً روابطی دارند، مانند شرکت یک کارمند در چندین سفارش تولید یا یک سفارش حاوی چندین محصول.
• رسم نمودارهای رابطه: به سادگی نمودارهای رابطه بین موجودیت‌ها را ترسیم کنید تا به وضوح ارتباطات بین داده‌ها را ببینید.
  به عنوان مثال، رابطه بین کارکنان و سفارشات تولید و بین محصولات و سفارشات تولید.

4-7# عادی سازی مدل داده

عادی سازی دیتا مدل به صورت زیر انجام می‌شود:

• اجتناب از افزونگی داده‌ها: مطمئن شوید که هر بخش از اطلاعات فقط یک بار در مدل داده ظاهر می‌شود تا از تکرار جلوگیری شود.
  به عنوان مثال، اطلاعات تماس کارکنان یا اطلاعات محصول را در چندین جدول ذخیره نکنید. در عوض، این اطلاعات را از طریق روابط پیوند دهید.
• اطمینان از سازگاری داده‌ها: قالب و نوع داده‌ها را در دیتا مدل یکسان نگه دارید.
  به عنوان مثال، مطمئن شوید که همه قالب‌های تاریخ یا مشخصات محصول یکسان هستند.

5-7# تست و بهینه سازی

تست و بهینه سازی را می‌توان به شکل زیر انجام داد:

• شبیه سازی عملیات داده: سعی کنید، برخی از داده‌های شبیه سازی شده را با مدل خود پردازش کنید تا ببینید که آیا نیازهای کسب و کار شما را برآورده می‌کند یا خیر.
  این امر به شما کمک خواهد کرد تا مشکلات احتمالی را شناسایی کنید.
  به عنوان مثال، سعی کنید تمام سفارشات تولید یک محصول یا تمام وظایف تولیدی که یک کارمند در آن درگیر است را پرس و جو کنید.
• تنظیم مدل: دیتا مدل خود را بر اساس نتایج آزمایش بهینه کنید.
  روابط نامعقول را تنظیم یا ویژگی‌های کم شده را اضافه کنید، مانند افزودن یک فیلد جدید برای ثبت وضعیت تکمیل سفارشات تولید.

6-7# پیاده سازی دیتا مدل با ابزار

پیاده سازی دیتا مدل با ابزار مرحله بعدی است و شامل موارد زیر می‌شود:

• انتخاب ابزارها: اگر با برنامه نویسی آشنایی ندارید، می‌توانید از ابزارهای تجسم برای ساخت دیتا مدل استفاده کنید، مانند Excel ،Google Sheets یا ابزارهای مدل سازی پایگاه داده تخصصی مانند Lucidchart یا .Draw.io اگر به راه حل قدرتمندتری نیاز دارید، می‌توانید از NocoBase استفاده کنید که ویژگی‌های مدل سازی داده ای قوی را ارائه می‌دهد و نمایش جلویی را از داده‌های باطنی جدا می‌کند.
  هنگامی که مدل داده ایجاد شد، می‌توانید به صورت انعطاف پذیر داده‌های کارخانه را از با استفاده از سیستم NocoBase مدیریت کنید.
• وارد کردن داده‌ها: از این ابزارها برای وارد کردن داده‌ها و تنظیم روابط استفاده کنید و مطمئن شوید که مدل داده شما در عمل کار می‌کند.
  به عنوان مثال، جداول و فیلدها را در NocoBase ایجاد کنید، روابط بین موجودیت‌ها را تعریف و داده‌ها را از طریق سیستم قدرتمند آن برای رفع نیازهای مدیریت کارخانه مدیریت و اجرا کنید.

7-7# نگهداری و به‌روزرسانی

مرحله نگهداری و به‌روزرسانی شامل موارد زیر خواهد بود:

• به طور منظم بررسی کنید: به صورت منظم مدل داده را در حین تکامل کسب و کار بررسی و به‌روز کنید و مطمئن شوید که همچنان با نیازهای فعلی کسب و کار مطابقت دارد.
  به عنوان مثال، همانگونه که کارخانه تولید خود را گسترش می‌دهید، ممکن است لازم باشد دسته بندی‌های محصول یا نقش کارمند جدیدی را اضافه کنید.
• تغییرات سند: اگر تغییراتی در مدل ایجاد شد، این تغییرات را مستند کنید تا مطمئن شوید که دیگران در تیم شما می‌توانند مدل جدید را درک و از آن استفاده کنند.
  به عنوان مثال، هنگامی که ویژگی‌های مدیریت سفارش جدید را اضافه می‌کنید، این تغییر را ثبت کنید و به همکاران مربوطه اطلاع دهید.

8# مزایا و محدودیت‌های دیتا مدل

مزایا و محدودیت‌های دیتا مدل را در ادامه بررسی خواهیم کرد.

1-8# مزایای دیتا مدل

دیتا مدل، یک فرآیند حیاتی در توسعه هر برنامه نرم افزاری یا سیستم پایگاه داده است. برخی از مزایای مدل سازی داده‌ها عبارت اند از:

• درک بهتر داده‌ها: مدل سازی داده‌ها به ذینفعان کمک می‌کند تا ساختار و روابط داده‌ها را بهتر درک کنند که می‌تواند به تصمیم گیری در مورد نحوه استفاده و ذخیره داده‌ها کمک کند.
• بهبود کیفیت داده‌ها: مدل ‌سازی داده‌ها به شناسایی خطاها و ناسازگاری‌ها در داده‌ها کمک می‌کند که می‌تواند کیفیت کلی داده‌ها را بهبود ببخشد و از مشکلات بعدی جلوگیری کند.
• افزایش کارایی: مدل ‌سازی داده‌ها می‌تواند با ارائه یک نمایش واضح و ثابت از داده‌ها که ممکن است توسط توسعه‌ دهندگان، مدیران پایگاه داده و سایر ذینفعان استفاده شود، به ساده ‌سازی فرآیند توسعه کمک کند.

2-8# محدودیت‌های مدل سازی داده‌ها

با وجود مزایای فراوان دیتا مدل، محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفت.

برخی از محدودیت‌های دیتا مدل عبارت‌اند از:

1. انعطاف‌ پذیری محدود: مدل‌های داده می‌توانند انعطاف ‌ناپذیر باشند و انطباق با نیازمندی‌ها یا ساختار داده‌های متغیر را دشوار ‌سازند.
2. پیچیدگی: دیتا مدل‌ها می‌توانند، پیچیده باشند و درک آن‌ها دشوار باشد که این امر ممکن است، ارائه ورودی یا همکاری مؤثر را برای ذینفعان دشوار کند.
3. زمان بر: مدل سازی داده‌ها می‌تواند، فرآیندی زمان بر باشد، به ویژه برای مجموعه داده‌های بزرگ یا پیچیده.

9# اشتباهات رایج در ایجاد دیتا مدل

هنگام ساخت یک دیتا مدل، معماران داده و طراحان پایگاه داده، اغلب اشتباهات مشابهی را مرتکب می‌شوند که در ادامه به بررسی آنها خواهیم پرداخت:

• عدم توجه به انعطاف پذیری دیتا مدل و سازگاری آن با محیط کسب و کار در حال تغییر
• ساخت جداول بسیار بزرگ و پیچیده برای درک بهتر، که سپس نیاز به ساده سازی در جداول جداگانه دارد.
• انتخاب طرحواره مدل داده اشتباه و ناتوانی در ذخیره داده‌های مرتبط
• بی توجهی به کاربران نهایی و نیازهای آنها
• ردیابی نکردن تغییرات داده‌ها در طول زمان که منجر به تکراری شدن آن‌ها می‌شود.
• مخلوط کردن جزئیات داده‌ها هنگام تنظیم کلیدهای اصلی برای هر جدول
• استفاده از قراردادهای نام‌ گذاری ضعیف و فراموش کردن مستند سازی فرهنگ لغت
• عدم شناخت مدل سازی داده به عنوان یک فرآیند مداوم