12 ابزار مدل سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده ها

چکیده مقاله:
مدل‌سازی داده‌ها فرآیندی است که به کمک آن می‌توان مدل‌هایی برای تحلیل حجم زیادی از داده‌ها ایجاد کرد. اگر شغل شما شامل استخراج نتایج مرتبط از داده‌های خام است، می‌توانید با استفاده از ابزارهای مدل‌سازی داده‌ها، خروجی خود را بهبود بخشید. آشنایی با ابزارهای رایج مدل‌سازی داده‌ها می‌تواند گامی مفید در مسیر حرفه‌ای شما باشد. در این مقاله، ابزار مدل سازی داده را معرفی کرده و کاربردها و مزایای آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهیم.

مدل سازی داده چیست؟

مدل سازی داده فرآیند ایجاد یک نمایش بصری از کل سیستم اطلاعاتی یا بخش هایی از آن برای برقراری ارتباط بین نقاط داده و ساختارها است.

هدف از مدل‌سازی داده‌ها برای نشان دادن انواع داده‌های مورد استفاده و ذخیره شده در سیستم، روابط بین این نوع داده‌ها، روش‌های گروه‌بندی و سازمان‌دهی داده‌ها و قالب‌ها و ویژگی‌های آن است.

• تحلیل آماری 

مدل های داده بر اساس نیازهای کسب و کار ساخته شده اند. قوانین و الزامات از قبل از طریق بازخورد از ذینفعان کسب و کار تعریف می شوند تا بتوان آنها را در طراحی یک سیستم جدید ادغام کرد یا در تکرار یک سیستم موجود تطبیق داد.

داده ها را می توان در سطوح مختلف انتزاعی مدل سازی کرد. این فرآیند با جمع آوری اطلاعات در مورد نیازهای کسب و کار از ذینفعان و کاربران نهایی آغاز می شود. این قوانین تجاری سپس به ساختارهای داده برای فرموله کردن یک طراحی پایگاه داده بتن ترجمه می شوند. یک مدل داده را می توان با یک نقشه راه، نقشه یک معمار یا هر نمودار رسمی مقایسه کرد که درک عمیق تر از آنچه در حال طراحی است را تسهیل می کند.

مدل‌سازی داده‌ها از طرح‌واره‌های استاندارد و تکنیک‌های رسمی استفاده می‌کند. این یک روش مشترک، سازگار و قابل پیش بینی برای تعریف و مدیریت منابع داده در سراسر یک سازمان یا حتی فراتر از آن فراهم می کند.

در حالت ایده آل، مدل های داده اسناد زنده ای هستند که همراه با تغییر نیازهای کسب و کار تکامل می یابند. آنها نقش مهمی در حمایت از فرآیندهای تجاری و برنامه ریزی معماری و استراتژی فناوری اطلاعات دارند. مدل های داده را می توان با فروشندگان، شرکا و/یا همتایان صنعت به اشتراک گذاشت.

۱۲ ابزار مدل‌سازی داده‌ها

برای انجام وظایف تحلیل داده‌های خود، این ۱۲ ابزار مدل‌سازی داده‌ها را در نظر بگیرید:

• انواع داده ها در آمار با ذکر مثال

1- ER/Studio

این ابزار مدل‌سازی داده‌ها به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل کرده و افزونگی‌ها را برای مجموعه‌های داده‌های جدید و موجود کاهش دهید. ER/Studio با Git که یک سیستم کنترل توزیع‌شده و متن‌باز است، ادغام می‌شود. این ابزار از استانداردهای SSIS و SRSS برای افزایش کارایی و سرعت در مدیریت پروژه‌های مختلف استفاده می‌کند. همچنین قابلیت مهندسی معکوس داده‌ها را دارد که طی آن می‌توان با تحلیل یک پایگاه داده یا اسکریپت، مدل داده‌ای که برای ایجاد آن استفاده شده است را شناسایی کرد.

• تفاوت علم داده و تحلیل داده

2- ConceptDraw

این ابزار می‌تواند برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار شما و توضیح نتایج برای افراد غیر فنی مفید باشد. ConceptDraw این کار را از طریق افزونه‌های خاصی انجام می‌دهد که به شما امکان اضافه کردن عناصری مانند نمودارها، فلوچارت‌ها و اینفوگرافیک‌ها را می‌دهد. این ابزار روی هر دو سیستم‌عامل macOS و Windows اجرا می‌شود و به کاربران امکان می‌دهد که یک فایل را در یک دستگاه با سیستم‌عامل ویندوز ایجاد کرده و با دستگاه دیگری که macOS دارد، آن را ویرایش کنند.

• تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده

3- Erwin Data Modeler

این ابزار ممکن است برای کاربران غیر فنی جذاب باشد، زیرا طراحی، پیاده‌سازی و تحلیل منابع داده با این نرم‌افزار نسبت به محصولات مشابه به فرآیندهای کمتری نیاز دارد. Erwin Data Modeler همچنین به کاربران امکان می‌دهد که وظایف خاصی را که برای ایجاد مدل‌های داده‌ای لازم است، خودکار و استانداردسازی کنند. این ابزار داده‌های منطقی، فیزیکی و مفهومی را متمرکز می‌کند و به این ترتیب به ذینفعان سازمان کمک می‌کند تا از نتایج به دست آمده درک بهتری پیدا کنند.

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

4- Toad Data Modeler

این ابزار مدل‌سازی داده‌ها می‌تواند برای شرکت‌های کوچک و متوسط که می‌خواهند با استفاده از داده‌ها عملیات خود را بهبود بخشند، مناسب باشد. این ابزار به شما امکان می‌دهد که به سرعت و به صورت موثر مدل‌های پیچیده داده‌های منطقی و فیزیکی را طراحی کنید، مدل‌های متعدد را مقایسه کنید، SQL/DDL تولید کنید، اسکریپت‌ها و شمای پایگاه داده را ایجاد و ویرایش کنید، و همچنین قابلیت مهندسی معکوس و مهندسی پیش‌رو برای پایگاه‌های داده و سیستم‌های انبار داده را داراست. این ابزار می‌تواند گزارش‌های جامع‌تری را که ساختارهای موجود پایگاه داده را ارزیابی می‌کنند، ایجاد کند.

• داده کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining)

5- RapidMiner

این ابزار می‌تواند برای مبتدیان مدل‌سازی داده‌ها و دانشمندان داده که از آن برای تحلیل‌های بسیار پیچیده استفاده می‌کنند، جذاب باشد. RapidMiner به کسانی که تجربه کمی با ابزارهای مدل‌سازی داده‌ها دارند، کمک می‌کند تا با ارائه آموزش‌های گسترده و قالب‌های موردی پیش‌فرض که می‌توانند برای ساخت مدل‌های داده‌ای و تحلیل نتایج از آن‌ها استفاده کنند، مهارت‌های خود را بهبود بخشند. همچنین به دانشمندان داده بیش از ۱۵۰۰ الگوریتم و عملکرد بومی ارائه می‌دهد و امکان یکپارچه‌سازی نرم‌افزار با زبان‌های برنامه‌نویسی R و Python را فراهم می‌کند.

• برنامه نویسی

• زبان برنامه نویسی چیست؟

• زبان برنامه نویسی پایتون چیست؟

6- SQL Database Modeler

این ابزار تخصص در مهندسی معکوس و مهندسی پیش‌رو پایگاه‌های داده دارد. شما می‌توانید یک پایگاه داده موجود را مهندسی معکوس کنید تا روش‌های مختلفی را که می‌توانید کیفیت آن را بهبود بخشید کشف کنید و سپس با استفاده از مهندسی پیش‌رو، مناسب‌ترین روش‌ها برای گسترش پایگاه داده در آینده را ارزیابی کنید. این ابزار همچنین دارای یک رابط کاربری بسیار دوستانه و قابلیت‌های همکاری است که به چندین حرفه‌ای داده و مدیر پروژه امکان مشاهده و اظهار نظر در پروژه‌های تیمی را می‌دهد.

• تحلیل آماری با نرم افزار

7- DbSchema

این ابزار مدل‌سازی داده‌ها می‌تواند با هر دو نوع پایگاه داده SQL و غیر SQL کار کند، که نیاز به ابزارهای متعدد برای تحلیل انواع مختلف پایگاه داده را از بین می‌برد. همچنین امکان آپلود داده‌ها از فایل‌های صفحه گسترده را فراهم می‌کند که این امر تحلیل داده‌های قدیمی و پردازش نشده را ممکن می‌سازد. علاوه بر اینکه DbSchema یک ابزار جامع تحلیل پایگاه داده است، مدیریت و مستندسازی طرح‌ها که نمایشی از چگونگی سازماندهی داده‌ها در یک پایگاه داده هستند را نیز آسان می‌کند.

• تفاوت SQL و MySQL چیست؟

8. Whatagraph

Whatagraph ابزاری است که به کاربران کمک می‌کند تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و مدل‌های داده‌ای خود را به صورت تصویری نمایش دهند. این ابزار از یک رابط کاربری بصری و قابل ویرایش با قابلیت کشیدن و رها کردن استفاده می‌کند که حتی افراد غیر فنی هم می‌توانند با آن مدل‌های داده‌ای بسازند و به نتایج معناداری دست یابند. Whatagraph با بسیاری از منابع داده‌ی خارجی مانند ابزارهای تحلیل، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های تجارت الکترونیک یکپارچه می‌شود و به این ترتیب می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف دریافت و در یک مدل واحد تحلیل کند.

• مشاوره آماری

9. ERBuilder Data Modeler

ERBuilder Data Modeler ابزاری است که بیشتر برای حرفه‌ای‌های داده مانند معماران داده و مدل‌سازان جذابیت دارد. این ابزار دارای یک رابط کاربری تصویری پیچیده است و از برخی از رایج‌ترین نمادهای استاندارد مانند Crow’s Foot، IDEF1x و Codasyl پشتیبانی می‌کند. این ابزار همچنین قابلیت‌های مهندسی پیش‌رو و معکوس را دارد و ویژگی‌های تست تولید داده را نیز ارائه می‌دهد که به کاربران امکان می‌دهد داده‌های آزمایشی معناداری را به پایگاه داده‌های خود اضافه کنند و از کارایی و درستی مدل‌های خود مطمئن شوند.

10. Archi

Archi یک ابزار مدل‌سازی داده‌ی متن‌باز است که به عنوان یک جعبه‌ابزار برای ایجاد مدل‌های داده و طرح‌ها در زبان ArchiMate عمل می‌کند. ArchiMate یک زبان مدل‌سازی معماری سازمانی مستقل است که از توصیف، تحلیل و بصری‌سازی معماری در سرتاسر و درون دامنه‌های کسب‌وکار پشتیبانی می‌کند. Archi به مبتدیان کمک می‌کند تا این زبان را بهتر درک کنند، با ارائه راهنمایی‌های مفید و یک سیستم Sketch View که به آن‌ها اجازه می‌دهد قبل از صادرات به نماهای ArchiMate، مفاهیم را بهبود دهند. Archi نرم‌افزاری است که بر روی سیستم‌عامل‌های Windows، macOS و Linux اجرا می‌شود و امکان استفاده در پلتفرم‌های مختلف را فراهم می‌کند.

11. DeZign for Databases

DeZign for Databases ابزاری است که هدف آن ساده‌سازی کار مدیران پایگاه داده و توسعه‌دهندگان است. این ابزار به آن‌ها کمک می‌کند تا ساختارهای پایگاه داده را به صورت بصری نمایش دهند تا بتوانند پایگاه داده‌های جدید ایجاد یا پایگاه داده‌های موجود را مهندسی معکوس کنند. این ابزار از نمودارهای روابط موجودیت (ERD) استفاده می‌کند که نمایش‌های گرافیکی‌ای هستند که روابط بین عناصر مشابه پایگاه داده را نشان می‌دهند و به کاربران کمک می‌کنند تا پایگاه داده‌های خود را به صورت گرافیکی طراحی کنند. همچنین دارای یک مخزن Datanamic است که یک مخزن مرکزی برای ذخیره‌سازی داده‌ها است و در آن کاربران می‌توانند مدل‌های داده‌ای خود را ذخیره کنند و چندین کاربر می‌توانند همزمان بر روی یک مدل کار کنند.

12. HeidiSQL

HeidiSQL یک ابزار مدل‌سازی داده‌ی متن‌باز است که به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را از سیستم‌های مختلف پایگاه داده مانند Microsoft SQL، MySQL، SQLite، MariaDB و PostgreSQL بصری‌سازی و ویرایش کنند. این ابزار دارای یک رابط کاربری گرافیکی با امکانات و قابلیت‌های متعدد است، از جمله گزینه‌های مختلف برای میزبانی و اتصال به سرورها، ایجاد و نمایش پایگاه داده و انواع عناصر مرتب‌سازی پایگاه داده مانند جداول، رویه‌ها، ستون‌ها و شاخص‌ها. همچنین این امکان را به کاربران می‌دهد تا داده‌ها را به طور مستقیم از یک سرور یا پایگاه داده به دیگری صادر کنند.