Thoạt đầu, chúng ta có thể suy nghĩ Data modeling tuyệt còn gọi là quy mô hóa tài liệu, là một trong những thuật ngữ chủ yếu về technology đọc tin với kỹ thuật. Tuy nhiên, thuật ngữ này lại bao gồm quan hệ khôn xiết quan trọng mang lại các hoạt động sale của khách hàng. Nói phương pháp không giống, nó tất cả liên quan trực tiếp đến các nguồn dữ liệu vào công ty lớn.

Vậy data modeling là gì? Làm sao mà nó mang về ích lợi cho khách hàng với làm cho giải pháp nào để áp dụng nó vào doanh nghiệp lớn hiệu quả nhất? Tất cả các câu hỏi này phần lớn sẽ tiến hành vấn đáp trong bài viết tiếp sau đây.

Bạn đang xem: Modeling là gì


NỘI DUNG BÀI VIẾT


Data modeling là gì?

Data model (quy mô dữ liệu) là một trong những mô hình trừu tượng tổ chức triển khai những phần tử của dữ liệu cùng chuẩn hóa biện pháp chúng liên quan cùng nhau và với những ở trong tính của các thực thể vào thế giới thực.

Ví dụ: quy mô dữ liệu có thể chỉ định rằng bộ phận tài liệu thay mặt cho 1 loại xe hơi bao gồm 1 số thành phần khác, đến lượt nó, đại diện thay mặt đến Color với kích thước của loại ô tô và xác minh công ty thiết lập của chính nó.

Data Modeling tuyệt được Điện thoại tư vấn là quy mô hóa dữ liệu, là phương pháp tốt tốt nhất về lập quy mô dữ liệu cho những tổ chức triển khai dựa vào dữ liệu

Mô hình hóa tài liệu (data modelling) là quy trình tạo nên một mô hình tài liệu nhằm dữ liệu được tàng trữ trong cơ sở tài liệu. Mô hình tài liệu này là một trong những trình diễn khái niệm của các đối tượng tài liệu, sự link thân các đối tượng tài liệu khác nhau cùng những nguyên tắc.

Mô hình hóa tài liệu góp mô tả trực quan tiền dữ liệu với xúc tiến các luật lệ marketing, tuân thủ chính sách cùng chính sách của cơ quan chính phủ về dữ liệu. Mô hình dữ liệu đảm bảo tính đồng điệu vào quy ước đánh tên, quý giá khoác định, ngữ nghĩa, bảo mật đôi khi đảm bảo chất lượng của dữ liệu.

Mục đích của data modeling là tạo nên phương thức công dụng tốt nhất để tàng trữ công bố, đông thời vẫn vẫn cung cấp những tiến trình truy vấn với báo cáo hoàn hảo.

DataModel bao gồm hầu như gì?

các một số loại thực thể, nằm trong tínhmối quan liêu hệluật lệ trọn vẹn định nghĩa của các đối tượng người tiêu dùng đó

Sau kia, điều đó được thực hiện làm điểm ban đầu mang đến xây dựng đồ họa (database design) hoặc cơ sở dữ liệu.

Các loại mô hình hóa dữ liệu

Chủ yếu ớt tất cả bố nhiều loại mô hình dữ liệu không giống nhau: quy mô tài liệu quan niệm (conceptual data models), quy mô dữ liệu xúc tích (logical data models) với mô hình dữ liệu đồ dùng lý, (physical data models). Mỗi một số loại sẽ sở hữu được một mục đích cụ thể khác biệt. Các mô hình dữ liệu được thực hiện nhằm thay mặt đại diện đến dữ liệu với bí quyết nó được lưu trữ trong đại lý dữ liệu cùng nhằm cấu hình thiết lập mối quan hệ thân các mục tài liệu.

Conceptual data models – Mô hình Dữ liệu Khái niệm: Mô hình tài liệu này xác minh đầy đủ gì khối hệ thống cất. Mô hình này thường xuyên được sản xuất vị những mặt liên quan của doanh nghiệp với Kiến trúc sư tài liệu. Mục đích là để tổ chức triển khai, phạm vi và xác định các có mang cùng luật lệ sale.Logical data models – Mô hình dữ liệu logic: Xác định cách khối hệ thống sẽ được tiến hành bất kể hệ quản lý cửa hàng dữ liệu. Mô hình này thường được tạo thành vì phong cách thiết kế sư tài liệu và đơn vị phân tích marketing. Mục đích là cách tân và phát triển phiên bản thiết bị nghệ thuật của những phép tắc và cấu tạo tài liệu.Physical data models – Mô hình Dữ liệu Vật lý: Mô hình dữ liệu này biểu thị bí quyết hệ thống sẽ tiến hành thực thi bằng phương pháp áp dụng một hệ thống quản lý các đại lý tài liệu rõ ràng. Mô hình này thường xuyên được sinh sản vị nhân viên quản trị dữ liệu cùng các nhà phát triển. Mục đích là tiến hành thực tiễn các đại lý dữ liệu.

Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến

Mô hình phân cung cấp – Hierarchical model


*

Mô hình dữ liệu này sử dụng khối hệ thống phân cấp cho để cấu trúc dữ liệu theo format hệt như quy mô cây.Tuy nhiên, vấn đề tróc nã xuất cùng truy cập tài liệu khá trở ngại vào đại lý dữ liệu phân cấp.Đây là lý do vì sao nó hi hữu Khi được thực hiện ngày này.

Mô hình quan hệ tình dục – Relation model


*

Được đề xuất như là 1 trong những thay thế sửa chữa mang đến quy mô phân cung cấp bởi vì một công ty phân tích của IBM.

Ở phía trên tài liệu được trình diễn dưới dạng bảng. Nó có tác dụng giảm sự phức hợp cùng hỗ trợ một chiếc nhìn tổng quan lại rõ ràng về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model


*

Mô hình mạng được đem cảm xúc tự quy mô phân cấp.Tuy nhiên, ko hệt như mô hình phân cấp, mô hình này góp truyền đạt những mối quan hệ tinh vi dễ ợt hơn do mỗi bản ghi hoàn toàn có thể được link với khá nhiều bạn dạng ghi khác nhau.

Mô hình hướng đối tượng người dùng – Object-oriented model


*

Mô hình đại lý tài liệu này bao gồm một tập thích hợp các đối tượng người tiêu dùng, từng đối tượng có những khả năng và cách thức riêng.

Kiểu mô hình cửa hàng tài liệu này có cách gọi khác là quy mô cửa hàng tài liệu hậu tình dục.

Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model


*

Mô hình quan hệ thực thể, còn gọi là mô hình ER, thay mặt cho những thực thể với những mối quan hệ của bọn chúng làm việc định hình giao diện.

Một thực thể có thể là bất kể sản phẩm công nghệ gì – một quan niệm, một trong những phần dữ liệu hoặc một đối tượng người sử dụng.

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling

Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là diễn tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa cùng kết cấu bề ngoài (quy mô cửa hàng dữ liệu) mang lại các đại lý tài liệu. Mô hình cơ sở tài liệu này có phong cách thiết kế nhằm thâu tóm những ý nghĩa của môi trường áp dụng rộng là kỹ năng có thể bao gồm với các quy mô cơ sở tài liệu hiện đại.

*
lấy ví dụ mô hình tài liệu ngữ nghĩa

Lợi ích nhưng data modeling đem lại mang đến doanh nghiệp

Để có thể thực thụ nắm rõ được ý nghĩa sâu sắc với khoảng đặc trưng của data modeling trong doanh nghiệp, bạn cần phải hiểu rằng mọi tác dụng hoàn hảo và tuyệt vời nhất nhưng nó đem lại cho bạn. Tuy nhiên, phần nhiều tác dụng này chỉ đến khi các công ty rất có thể xúc tiến các data model một biện pháp hiệu quả.

Data modeling là bước thứ nhất vào việc bảo đảm an toàn các lên tiếng đặc biệt được sử dụng, được nắm rõ trong xuyên suốt những cơ sở của công ty. Dưới đây là 6 ích lợi dễ dàng thấy được duy nhất của Data modeling:

#1: Cải thiện tại kỹ năng khám phá, tiêu chuẩn hóa cùng tư liệu hóa các mối cung cấp tài liệu.

Đảm bảo các đối tượng người sử dụng dữ liệu giành cho những database được trình diễn một giải pháp đúng đắn. Việc thải trừ những tài liệu rất có thể dẫn cho lệch lạc thông số trong những report vào tạo nên những hiệu quả sai lệch.

#2: Giúp doanh nghiệp lớn hoàn toàn có thể xây cất cùng vận dụng database một biện pháp hiệu quả

Lúc doanh nghiệp lớn rất có thể thực hiện data modeling hiệu quả, thì những mô hình tài liệu rất có thể góp xây dựng những database đúng mực rộng, kết quả rộng và logic hơn.

Data modeling cung cấp cho doanh nghiệp một tranh ảnh toàn diện về căn cơ tài liệu với là nguyên vật liệu nhằm tạo nên các database.


#3: Quản lý doanh nghiệp kết quả hơn

Quản lý các đội mô hình tài liệu, các quá trình, hạng mục đầu tư và vòng đời của người tiêu dùng, thành phầm, hiệu quả Marketing giúp doanh nghiệp lớn thống trị triệt sẽ được những hoạt động vào đơn vị.


NẾU BẠN ĐANG

+ Khó đánh giá, cai quản công dụng của các phòng ban; đặc biệt là vận động Marketing+ Khó phân biệt kênh kinh doanh làm sao đang không tác dụng nhằm buổi tối ưu + Khó khăn uống vào vấn đề tổng vừa lòng chỉ số từ bỏ các kênh kinh doanh khác biệt + Khó nhận xét được hiệu quả Marketing đối với KPI hiệu quả chiến dịch đề ra …….A1 Analytics xuất hiện nhằm xử lý triệt để các vụ việc bên trên.


#4: Nâng cao tinh thần của những nhân viên

Trao thêm quyền mang đến nhân viên cấp dưới trải qua câu hỏi chất nhận được họ trường đoản cú bản thân truy cập vào các các nguồn dữ liệu (được quản ngại lý) của bạn cùng xúc tiến sự cộng tác trong doanh nghiệp lớn bằng phương pháp nâng cao sự liên kết giữa những ban ngành (công nghệ thông tin với kinh doanh).

#5: Hỗ trợ tăng cấp BI của doanh nghiệp

Nâng cung cấp BI của khách hàng với giúp công ty xác định các thời cơ mới, bằng bài toán mở rộng khả năng cách xử trí cùng tàng trữ, kĩ năng nắm bắt với các trách nhiệm về các nguồn dữ liệu trong chủ thể.

#6 Tăng khả năng tích hòa hợp trong hệ thống doanh nghiệp

Data modeling góp cung ứng công ty hoàn toàn có thể tích thích hợp ngặt nghèo rộng những hệ thống công bố hiện nay tất cả với các khối hệ thống new được xúc tiến. Từ kia, góp công ty lớn đạt được mắt nhìn rộng rộng về trạng thái hiện thời của tổ chức.

Các nguyên tắc để áp dụng data modeling hiệu quả

Hiểu đúng cùng cụ thể kim chỉ nam cuối cùng

Mục tiêu thiết yếu của quy mô hóa dữ liệu là đồ vật cùng sản xuất điểm mạnh cạnh tranh, tương tự như hệ trọng KPI của công ty. Để lập được quy mô tài liệu hiệu quả, bạn cần phải biết đúng mực yêu cầu của bạn là gì.

Xem thêm: Nơi Bán Nịt Bụng Hương Quế Giá Rẻ, Uy Tín, Chất Lượng Nhất, Nịt Bụng Hương Quế

quý khách hàng cũng cần hiểu về những nhu cầu của doanh nghiệp để biết bắt buộc ưu tiên đều yêu cầu nào và rất nhiều nhu cầu nào không cần thiết.

Key: Hiểu rõ những tận hưởng của tổ chức cùng sắp xếp dữ liệu của chúng ta đúng cách.

Giữ cho những kết cấu thiệt dễ dàng với dễ dàng nắm bắt khi doanh nghiệp vạc triển

Mọi máy sẽ khôn xiết thuận lợi dịp ban đầu thuở đầu, cơ mà Khi công ty lớn ban đầu trở nên tân tiến thì các dữ liệu vẫn trsinh hoạt cần nhiều hơn thế nữa cùng những nằm trong tính rộng.

Đây là nguyên do vì sao chúng ta nên bước đầu cùng với những quy mô tài liệu của người sử dụng thật đơn giản dễ dàng và dễ dàng nắm bắt.lúc bạn chắc chắn về những quy mô ban sơ của bản thân mình về độ đúng chuẩn, chúng ta có thể dần dần sản xuất và khối hệ thống các cỗ dữ liệu rộng.

Key: Giữ mô hình tài liệu của khách hàng dễ dàng. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất có thể ở đấy là thực hiện một biện pháp hoàn toàn có thể bắt đầu nhỏ tuổi cùng có công dụng mở rộng bài bản Khi quan trọng.

Sắp xếp tài liệu của người sử dụng dựa trên fact, dimensions, filters, and order


quý khách rất có thể search thấy câu vấn đáp đến hầu như những câu hỏi sale bằng cách bố trí dữ liệu của chính mình theo tư yếu hèn tố- fact, dimensions, filters, & order.

lấy một ví dụ. Giả sử rằng bạn quản lý bốn siêu thị thương mại điện tử sống bốn vị trí khác nhau trên. Bây tiếng là thời điểm cuối năm, cùng bạn có nhu cầu phân tích shop thương mại năng lượng điện tử làm sao bao gồm lợi nhuận tối đa. Trong ngôi trường đúng theo như vậy, bạn có thể tổ chức triển khai tài liệu của bản thân mình những năm qua. Fact vẫn hỗ trợ dữ liệu bán sản phẩm tổng thể của 1 năm qua, dimensions đã là địa điểm cửa hàng, filter vẫn kéo dãn dài 12 mon cùng đơn hàng vẫn là siêu thị số 1 theo vật dụng từ bỏ bớt dần order.

Bằng phương pháp này, chúng ta cũng có thể bố trí toàn bộ tài liệu của chính mình đúng cách và xác định bạn dạng thân để trả lời một loạt các thắc mắc về kế hoạch mà lại không hẳn đổ mồ hôi.

Key: A1 khuyến khích tổ chức dữ liệu của người tiêu dùng đúng cách bằng cách thực hiện những bảng bơ vơ cho các fact, dimensions để có thể chấp nhận được so sánh nhanh khô.

Giữ những vật dụng đề xuất thiết

Mặc cho dù bạn có thể ước ao giữ toàn bộ dữ liệu mình tích lũy được từ big data, dẫu vậy đấy là một Việc không hề tốt!

Mặc cho dù tàng trữ không hẳn là sự việc vào thời đại kỹ thuật số, tuy vậy năng suất của câu hỏi lưu trữ khối lượng béo như thế đã khiến cho công ty lớn tốn thêm nhiều chi phí.

Chỉ 1 phần nhỏ tuổi dữ liệu hữu ích là đầy đủ nhằm vấn đáp toàn bộ những câu hỏi liên quan mang lại sale.

Key: Biết rõ trọng lượng bộ dữ liệu bạn muốn duy trì. Việc gia hạn nhiều hơn thế phần đa gì thực sự cần thiết có tác dụng lãng phí mô hình tài liệu của doanh nghiệp cùng dẫn cho các vụ việc về năng suất.

Luôn kiểm soát chéo cánh các quy mô trước khi tiếp tục quá trình tiếp theo

Mô hình hóa dữ liệu là một trong những dự án to, đặc biệt là khi bạn vẫn cách xử trí một lượng tài liệu đẩy đà của khách hàng.Đó chính là nguyên nhân nhưng mà bạn nên, bạn cần phải an ninh trong số các bước này..

Luôn luôn soát sổ chéo cánh kỹ lưỡng các quy mô tài liệu của chúng ta trước lúc tiếp tục các bước tiếp theo.

Ví dụ: nếu bạn nên lựa chọn khóa chính để xác minh đúng từng bản ghi vào tập dữ liệu, hãy bảo vệ rằng nhiều người đang lựa chọn đúng nằm trong tính. ID sản phẩm rất có thể là một trong những trực thuộc tính điều này. Do đó, trong cả lúc hai số đếm khớp nhau, ID thành phầm của họ rất có thể giúp đỡ bạn minh bạch từng bạn dạng ghi. Tiếp tục khám nghiệm nếu khách hàng đã đi đúng hướng. ID thành phầm tất cả như thể nhau không?

Key: kiểm soát chéo cánh là bí quyết rất tốt nhằm gia hạn các quan hệ đối kháng hoặc 1-n. Mối quan hệ tình dục n-n chỉ trình làng sự phức hợp vào hệ thống.

Hãy nhằm tài liệu vạc triển


Mô hình tài liệu ko lúc nào đứng im, nó vẫn luôn luôn không ngừng mở rộng ra về cả phương diện trọng lượng với trực thuộc tính.Vậy đề nghị, Khi doanh nghiệp lớn của chúng ta phát triển, bạn cần phải thiết lập cấu hình quy mô dữ liệu của doanh nghiệp mang đến phù hợp cùng với quy mô của doanh nghiệp.

Vì vậy, điều quan trọng là các bạn yêu cầu giữ cho những mô hình tài liệu được update theo thời gian, rất tốt là theo thời hạn thực.

Cách thực hành thực tế cực tốt ở đó là lưu trữ những quy mô tài liệu của người tiêu dùng trong kho lưu trữ, để rất có thể thuận tiện cai quản và điều chỉnh dễ ợt khi cần thiết.

Key: Các mô hình dữ liệu trngơi nghỉ phải lạc hậu nhanh hơn các bạn ao ước chờ. Quý khách hàng rất cần được update bọn chúng liên tục theo thời gian.

5 pháp luật BI cho bạn ứng dụng data modeling

Dưới đây là 5 pháp luật BI dựa vào data modeling hỗ trợ công ty lớn hiển thị và so sánh tài liệu, góp công ty lớn tò mò hầu như thách thức với cơ hội new bên trên thị trường:

#1: Tableau

Tableau là cách thức trực quan lại tài liệu có giao diện thân mật và gần gũi cùng với người tiêu dùng, thuận tiện thực hiện các công dụng cơ phiên bản. Hỗ trợ những 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 lại dữ liệu khỏe mạnh.


#2 FineReport

Với bối cảnh tương tự Excel và kĩ năng kéo thả những đối tượng người tiêu dùng. FineReport là điều khoản hết sức phù hợp cho những người new bắt đầu. Bất kì ai đó đã từng cần sử dụng Excel đa số hoàn toàn có thể mau lẹ sử dụng ứng dụng này.


#3 nguồn BI

Đây là 1 giải pháp tới từ Microsoft cùng được vận dụng tương đối nhiều vào công ty. nguồn BI giúp nâng cao đẳng cấp của các nguyên tắc nhỏng Excel Pivot Table cùng Excel lên một trung bình cao new. Bạn rất có thể sử dụng phiên bản miễn tổn phí tuy nhiên có khả năng sẽ bị giới hạn các tài liệu có thể cách xử lý.


#4 Qlikview

QlikView là 1 điều khoản trường đoản cú giao hàng chuyển động với công nghệ liên kết của riêng rẽ bản thân cùng technology bộ nhớ lưu trữ vào. Giao diện trực quan liêu, dễ sử dụng, đi kèm tính năng kiếm tìm kiếm sáng dạ, không nên kiến thiết khối hận, cân xứng đến so với ad học hơn là những so sánh từng ngày.


#5 Sisense

Sisense tất cả đồ họa trực quan tiền, vận hành theo hiệ tượng kéo thả. Cộng đồng online phần đông, cho dù không thực sự đông nlỗi Tableau tuy nhiên tài nguyên ở đây đủ nhằm người new hoàn toàn có thể có tác dụng quen thuộc và sử dụng.


Quy trình mô hình hóa dữ liệu

Ngày ni các doanh nghiệp lớn sẽ hệ trọng thực thi các chiến lược quy mô hóa quy mô marketing và chế tạo ra những cửa hàng tài liệu, thì việc mô hình hóa dữ liệu chính là yếu tố bổ sung để các đặc biệt cho những tiến trình này.

Quá trình kiến tạo các đại lý tài liệu tương quan tới sự việc tạo nên 3 một số loại lược đồ gia dụng là: định nghĩa, súc tích cùng đồ dùng lý. Các kiến tạo các đại lý dữ liệu này sau khoản thời gian được ghi lại sẽ được thay đổi trải qua Ngôn ngữ khái niệm tài liệu, sau đó sẽ được áp dụng để tạo ra những cơ sở dữ liệu.

Một data Model chỉ đầy đủ Khi gồm đầy đủ các thực thể tài liệu và gồm các ở trong tính cụ thể nhằm biểu đạt những thực thể.

Kết luận

Data modeling là gì? Nó là quá trình cách tân và phát triển các mô hình dữ liệu cho các tài liệu được tàng trữ vào Database. Nó đóng góp một vai trò quan trọng đặc biệt trong sự cải cách và phát triển của những doanh nghiệp, nhất là khi bạn tổ chức triển khai dựa trên những đưa ra quyết định tự nhân tố tài liệu.Các cấu tạo Data mã sản phẩm góp xác định các bảng đối sánh tương quan, những khóa chủ yếu và khóa nước ngoài, cũng tương tự các tiến trình được tàng trữ.Có 5 nhiều loại data modeling là:Mô hình phân cấpMô hình quan liêu hệMô hình mạngMô hình hướng đối tượngMô hình quan hệ thực thể

Để đã đạt được phần đông phát âm biết cùng kim chỉ nam marketing nhiều chủng loại, chúng ta nên mô hình hóa dữ liệu của chính bản thân mình một bí quyết đúng chuẩn cùng sử dụng các quy định phù hợp nhằm bảo vệ tính dễ dàng 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 *