艾伦西蒙

将数据建模视为建立汽车,家用电器或飞机型号的制造公司的数据和系统,然后在他们开始建造实际物体之前。模型帮助我们绘制不同对象和子系统将彼此相关的概念图像。我们可以在昂贵的时间和资源投入到实际对象之前努力解决这些细节。

在数据模型的情况下,我们可以阐明主要数据的主要数据如何彼此相关,它们各自的特征和属性是什么,以及哪些业务规则作为整体的模型适用于较小的组件。数据科学家,数据分析师,软件开发人员和其他人可以使用数据模型的描述性内容在构建分析模型,软件数据定义和组织数据的其他用途之前,每个数据都在晶体上清除晶体模型。

掌握数据建模基础

最后更新于2020年3月

畅销书
  • 37讲座
  • 初级水平
4.3 (2,187)

实体关系技术和最佳实践|艾伦西蒙

探索课程

在本文中,我们将深入挖掘数据建模的基本原理,并回答为什么这是一个重要数据科学的常见问题。

数据建模如何工作?

数据建模有助于我们以非常概念的方式开始使用数据。它打算比许多数据库更密切地镜像真实世界。此外,建模转换并沿概念逻辑 - 物理生命周期映射数据,一直到高度调整的数据结构,旨在支持最佳的在线性能和响应时间。

换句话说,数据建模是一种镜像以概念性视图和结束的其他类型技术,例如软件开发和业务流程建模的思考。必威真人投注

数据科学家何时使用型号?

数据科学团队负责构建复杂的分析模型来利用广泛的预测和探索/发现分析。用于这些分析模型的关键构建块正在获得数据。This means accurately understanding exactly what each data element means, the possible ranges or lists of values for its contents, whether data instances must be present or if missing data is permitted (e.g., if NULL values are allowed), how the data relates to other data, and much more.

数据模型可帮助数据科学团队完全了解数据并确定可能影响其模型的有效性和准确性的可能问题。

掌握数据建模基础
艾伦西蒙
4.3 (2,187)
畅销书
数据仓库基础为初学者
艾伦西蒙
4.5 (4,674)
畅销书

艾伦西蒙课程

什么是3种类型的数据建模?

既然我们知道数据建模如何工作的基础知识,让我们进入三种类型的数据模型,每个数据模型都有自己的角色在数据库系统中。

概念数据模型

概念性数据模型理想地将现实世界尽可能贴近。换句话说,我们尝试避免特定数据库管理系统的约束,这通常需要我们的数据以非常具体的方式构建,有时包括“人为”数据库表或克服这些约束所需的其他结构。相反,我们希望概念模型代表一个特定的业务问题,或者我们为其构建什么,具有实际对象,特征,关系和业务规则。

逻辑数据模型

逻辑数据模型将我们的概念模型映射到特定于数据库的结构集中。例如,在关系数据库中,我们具有某些构造,如表格和列组成的表。我们采取了我们在概念层面构建的模型,并应用我们需要进行的任何变换,以便使模型符合关系数据库规则,或我们使用的任何类型的数据管理系统。

物理数据模型

在物理级别,我们以两种方式对逻辑模型进行调整。第一种方式是由特定于产品特征和限制的驱动。一旦数据库实际上填充数据并实现,第二种方式尝试提高性能和响应时间。

所有三个级别都批判性重要,数据建模生命周期理想地包括在三个层面中的每一个中的大量参与。

什么是常见的数据建模工具?

数据建模工具是一种专业的软件,不仅允许我们绘制主要数据建模构造 - 实体,属性和关系 - 但也将语义附加到这些对象。这些含义可能与属性的数据类型和大小一样简单,或者作为复杂的复杂作为数据模型上的两个实体之间的特定关系。

然后,语义可以帮助我们转换并转换高度概念模型,以将现实世界镜像为具有一个或多个应用程序和系统的数据管理平台的数据库特定的构造。

数据建模工具可以从Microsoft Visio等通用封装中,它已经演变为一个全功能的产品来构建和管理数据模型,专业软件,如CA Erwin,ER / Studio数据架构等。这是看五个最受欢迎的工具。

  1. 微软Visio

如果您不需要令人难以置信的专业软件,那么Microsoft Visio可能是一个很好的开始。它的图表是专业和直观的。此外,流程图模板是现代的,您可以与您的团队合作,以获得现实世界的洞察力。必威中文官网

  1. CA Erwin.

如果您使用Windows作为操作系统并正在寻找使用结构化和非结构化数据的数据建模器,Erwin Data Modeler是一家屡获殊荣的高质量建模工具。

  1. 呃/工作室

Idera的ER / Studio是另一个最适合Windows的软件。使用Enterprise Team Edition,您可以从BI,大数据,ETL,NoSQL和关系源以及实现命名标准,定义词汇表项的数据,并在存储库中保存模型以获取其他团队成员查看的数据。

  1. PowerDesigner.

SAP PowerDesigner工具最适用于数据建模,Lync-sync和元数据管理。界面易于导航并具有存储库,因此您可以轻松地与您的团队合作。此工具最适合Windows。

  1. navicat

在任何操作系统中使用Navicat。它是一种更具成本效益的方式来构建高质量的数据模型而不是一些其他工具,您仍然可以执行许多相同的任务。Navicat最适合向前和/或逆向工程,从其他数据源导入模型,或生成复杂的SQL / DDL。

流行数据建模技术

数据建模有多种方法。正确的技术将取决于您的用例和业务需求。一些数据建模方法可以被认为是以数据库为中心的,这意味着它们专用于数据对象之间的数据和关系的图形描绘,具有设计和创建数据库的最终目标。其他技术在于性质上是更全面的,在音乐会中寻址数据模型以及系统开发的其他方面。必威真人投注

大多数方法都将其根部追溯到实体关系(E-R)建模,该建模始于1976年,彼得陈的学术纸并在多年来发展。另一种与经典E-R模型密切相关的技术是所谓的“乌鸦的脚分表示”,它遵循与“经典”E-R模型相同的规则,但使用不同的符号来表示数据和业务规则。

e-R模型,无论符号如何代表真实的对象。一个实体是现实世界的一件事。它具有一组属性或属性,并且这些属性可以具有值。因为可以有很多实体,那些实体可以彼此关系。因此,E-R模型模拟这些实体和属性和关系。

现在,我们对数据建模有很多涵盖了很多,因此您可能会想知道它是如何符合您的职业发展。必威真人投注它和数据专业人员可以专注于数据建模,作为他们所做的数据为中心的工作的一部分(数据仓库例如,大数据或者与数据模型一起使用,作为更大的工作机构的一部分,例如自定义软件开发,打包软件开发或数据科学和机器学习。必威真人投注通常,数据建模对于任何能力使用数据的人都是一个批判性的技能。有人可以使数据建模他们的职业生涯,或者它可能是较大的技能工具包的一部分。

赋予你的团队。引领行业。

通过Udemy为Business获取组织的在线课程和数字学习工具库的订阅。

请求演示

页面上次更新:2020年6月