مدل سازی داده چیست؟ تعریف، مزایا و انواع

چکیده مقاله:
مدل سازی داده ها مرحله‌ای مفید پیش از کدنویسی پایگاه داده است، زیرا به شما امکان می‌دهد تغییرات لازم را پیش از شروع کار توسعه‌ دهندگان اعمال کنید. با اینکه انجام این کار زمان‌ بر است، شناسایی خطا ها پیش از وقوع می‌ تواند در صرفه‌ جویی قابل توجه در زمان و هزینه کمک کند. فهم چگونگی عملکرد مدل‌ سازی داده‌ ها اولین گام مهم در تصمیم‌گیری برای انجام آن در پروژه خودتان است. در این مقاله به بررسی مدل‌ سازی داده، انواع رایج آن، مزایا و معایب، و زمان‌ های مناسب برای استفاده از آن و همچنین نحوه پیاده سازی آن می‌ پردازیم.

مدل‌سازی داده چیست؟

مدل‌ سازی داده فرآیند مستند سازی طراحی یک سیستم نرم‌افزاری به صورت یک نمودار قابل فهم است. مدل‌ سازی داده به شما اجازه می‌دهد تا داده‌ها و ارتباط بین اشیاء داده‌ای و قوانین را به صورت مفهومی نمایش دهید. مدل‌سازی داده مفید است زیرا به شما امکان می‌دهد خطاها را شناسایی کرده یا تغییرات لازم را قبل از نوشتن هرگونه کد توسط برنامه‌ نویسان اعمال کنید. همچنین، مدل‌ سازی داده می‌تواند در بازمهندسی تلاش‌های برنامه‌ نویسان و استخراج مدل‌ها از سیستم‌های موجود کمک کند.

• انواع داده ها در آمار با ذکر مثال

اهداف اصلی مدل‌سازی داده شامل موارد زیر است:

• اطمینان از نمایش صحیح داده‌ها، زیرا هرگونه داده‌ای که از پایگاه داده حذف شود ممکن است منجر به نتایج نادرست و گزارش‌های اشتباه شود.
• کمک به تعریف پایگاه داده و سطوح مفهومی، منطقی و فیزیکی آن.
• یاری در تعیین کلیدهای اصلی و خارجی، جداول رابطه‌ای و رویه‌های ذخیره شده.
• ارائه تصویری روشن از داده‌های پایه که توسعه‌دهندگان می‌توانند هنگام ایجاد پایگاه داده واقعی از آن استفاده کنند.
• شناسایی هرگونه داده‌ی تکراری یا گم‌شده.
• سرعت بخشیدن و کاهش هزینه‌های نگهداری و ارتقاء زیرساخت‌های فناوری اطلاعات.

چه زمانی از مدل داده استفاده کنید؟

به طور سنتی، مدل‌های داده در طول مراحل تحلیل و طراحی یک پروژه ساخته می‌شوند. این کار به شما امکان می‌دهد تا اطمینان حاصل کنید که نیازهای پروژه را به‌خوبی درک کرده‌اید و قادر به برآورده کردن آن‌ها هستید. با این حال، مدل‌سازی داده می‌تواند در مراحل بعدی چرخه حیات داده نیز مفید باشد تا طراحی‌هایی که توسط برنامه‌نویسان برای اهداف خاص ایجاد شده‌اند را بررسی و بهینه کنید.

• تحلیل آماری چیست ؟

انواع مدل‌ سازی داده

نوع داده‌ای که در حال ارزیابی آن هستید و اطلاعاتی که می‌خواهید بررسی کنید، می‌تواند تعیین کند که از کدام نوع مدل‌سازی داده باید استفاده کنید. در ادامه به معرفی انواع مدل‌های داده می‌پردازیم:

• تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده

مدل داده مفهومی (Conceptual data model)

مدل داده مفهومی یک نمای سطح بالا و ساختاری از داده‌های مورد نیاز برای پیگیری معیارهای عملکرد، پشتیبانی از فرآیندهای کسب‌وکار و ثبت رویدادهای تجاری ارائه می‌دهد. این مدل بیشتر بر شناسایی داده‌هایی که کسب‌وکار به آن نیاز دارد تمرکز دارد، اما ویژگی‌های فیزیکی یا جریان پردازشی آن‌ها را در بر نمی‌گیرد. دامنه کلی مدل داده مفهومی نقطه شروعی برای بحث و تبادل نظر میان ذینفعان است. در این مدل، کلاس‌های مهم داده انتخاب شده و روابط آن‌ها بر اساس نمونه‌های واقعی که این کلاس‌ها نمایندگی می‌کنند، توصیف می‌شود.

• تفاوت علم داده و تحلیل داده

مدل داده سلسله‌ مراتبی (Hierarchical data model)

در مدل داده سلسله‌مراتبی، داده‌ها به شکل یک ساختار درختی سازماندهی می‌شوند. در این مدل، داده‌ها به صورت رکوردهای جداگانه ذخیره می‌شوند که از طریق پیوندهایی به هم متصل هستند. در این نوع مدل‌سازی، هر رکورد فرزند تنها می‌تواند یک والد داشته باشد، در حالی که یک رکورد والد می‌تواند چندین رکورد فرزند داشته باشد. این ساختار درختی به گونه‌ای طراحی شده که روابط سلسله‌مراتبی داده‌ها را نمایش می‌دهد.

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

مدل داده رابطه‌ای (Rational data model)

این رویکرد در مدل‌سازی داده، پایگاه داده را به‌عنوان مجموعه‌ای از روابط نشان می‌دهد، که در آن هر رابطه به شکل یک جدول از مقادیر است. هر سطر در این جدول نمایانگر مجموعه‌ای از مقادیر مرتبط است. ایده مرکزی مدل رابطه‌ای، توصیف پایگاه داده به‌صورت مجموعه‌ای از گزاره‌ها بر مجموعه‌ای از متغیرهای گزاره‌ای است که محدودیت‌های مقادیر و ترکیب‌های آن‌ها را شرح می‌دهد. این مدل به سازماندهی داده‌ها در قالب جداولی با روابط مشخص می‌پردازد.

• داده کاوی یا دیتا ماینینگ

مدل داده موجودیت-ارتباط  (Entity-relationship data model)

این نوع مدل‌سازی داده که به مدل‌های رابطه‌ای نزدیک است، از نمودارها برای نمایش عناصر موجود در پایگاه داده و روابط آن‌ها استفاده می‌کند و فهم آن‌ها را برای کاربران آسان‌تر می‌سازد. مدل موجودیت-ارتباط (ER) به توصیف اشیاء مرتبط و مورد علاقه در یک حوزه دانش خاص می‌پردازد. یک موجودیت (Entity) به یک قطعه داده، شیء یا مفهومی اشاره دارد که داده‌ها در مورد آن ذخیره می‌شوند. رابطه (Relationship) نیز نحوه ارتباط و اشتراک‌گذاری داده‌ها بین موجودیت‌ها را توضیح می‌دهد.

• انواع مدل سازی پیش بینی کننده

مدل داده منطقی (Logical data model)

مدل داده منطقی به توصیف داده‌ها با حداکثر جزئیات ممکن می‌پردازد، بدون توجه به نحوه پیاده‌سازی فیزیکی یا فناوری سیستم مدیریت پایگاه داده‌ای که داده‌ها در آن ذخیره می‌شوند. این مدل شامل تمامی اطلاعات مرتبط با موجودیت‌ها و روابط بین آن‌ها است که در یک پایگاه داده وجود دارد. مدل داده منطقی به کاربران کمک می‌کند تا تصویری دقیق از داده‌ها و ساختارهای مرتبط با آن‌ها داشته باشند.

• برترین ابزارهای یادگیری ماشین

مدل داده گراف (Graph data model)

مدل‌سازی داده گراف فرآیندی است که یک حوزه دلخواه را به‌صورت یک گراف متصل از گره‌ها و روابط با ویژگی‌ها و برچسب‌ها توصیف می‌کند. این نوع مدل‌سازی برای حل مسائل فنی و کسب‌وکار استفاده می‌شود. مدل‌سازی داده گراف با سازماندهی ساختار داده برای پایگاه داده‌های گرافی به تحلیل و نمایش پیچیدگی‌های ارتباطی کمک می‌کند. در این مدل، گره‌ها به‌عنوان موجودیت‌ها و لبه‌ها به‌عنوان روابط عمل می‌کنند و داده‌ها به‌صورت گرافی نمایش داده می‌شوند.

• تحلیل آماری با نرم افزار

مدل داده فیزیکی (Physical data model)

مدل داده فیزیکی، نمایشی از طراحی داده است که همان‌گونه که در سیستم مدیریت پایگاه داده پیاده‌سازی می‌شود، توصیف می‌گردد. در این مدل، جداول پایگاه داده، ستون‌های تشکیل‌دهنده آن‌ها و جزئیات روابط و کلیدها توصیف می‌شوند، در حالی که مسائل مربوط به عملکرد، تخصیص منابع و دسترسی به داده‌ها نیز مد نظر قرار می‌گیرند. این مدل به شما امکان می‌دهد تا به بالاترین سطح جزئیات پیش از پیاده‌سازی واقعی پایگاه داده دست یابید.

• مشاوره آماری

فرآیند مدل‌ سازی داده

مدل‌ سازی داده به‌عنوان یک حوزه تخصصی، از ذینفعان دعوت می‌کند تا فرآیندهای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها را با دقت بسیار بررسی کنند. تکنیک‌های مدل‌سازی داده دارای اصول مختلفی هستند که تعیین می‌کنند از چه نمادهایی برای نمایش داده‌ها استفاده شود، مدل‌ها چگونه طرح‌ریزی شوند و الزامات کسب‌وکار چگونه منتقل شوند. تمام رویکردها دارای جریان‌های کاری رسمی هستند که شامل یک توالی از وظایف است که به صورت تکراری انجام می‌شوند. این جریان‌های کاری به طور کلی به این صورت هستند:

1. شناسایی موجودیت‌ها: فرآیند مدل‌سازی داده با شناسایی اشیاء، رویدادها یا مفاهیمی که در مجموعه داده مورد مدل‌سازی قرار می‌گیرند، آغاز می‌شود. هر موجودیت باید یکپارچه و از نظر منطقی مستقل از سایر موجودیت‌ها باشد.
2. شناسایی ویژگی‌های کلیدی هر موجودیت: هر نوع موجودیت با داشتن یک یا چند ویژگی منحصربه‌فرد، از دیگر موجودیت‌ها متمایز می‌شود. برای مثال، یک موجودیت به نام “مشتری” ممکن است ویژگی‌هایی مانند نام، نام خانوادگی، شماره تلفن و عنوان داشته باشد، در حالی که یک موجودیت به نام “آدرس” ممکن است شامل نام خیابان، شماره، شهر، استان، کشور و کد پستی باشد.
3. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها: پیش‌نویس اولیه یک مدل داده، ماهیت روابط هر موجودیت با دیگر موجودیت‌ها را مشخص می‌کند. در مثال بالا، هر مشتری “در” یک آدرس زندگی می‌کند. اگر این مدل گسترش یابد و موجودیتی به نام “سفارشات” اضافه شود، هر سفارش به یک آدرس ارسال و به یک آدرس صورت‌حساب می‌شود. این روابط معمولاً با استفاده از زبان مدل‌سازی یکپارچه (UML) مستند می‌شوند.
4. تطبیق ویژگی‌ها با موجودیت‌ها به‌صورت کامل: این کار باعث می‌شود مدل بازتاب‌دهنده نحوه استفاده کسب‌وکار از داده‌ها باشد. الگوهای رسمی مختلفی برای مدل‌سازی داده وجود دارند که به طور گسترده استفاده می‌شوند. توسعه‌دهندگان شی‌گرا اغلب از الگوهای تحلیل یا طراحی استفاده می‌کنند، در حالی که ذینفعان سایر حوزه‌های کسب‌وکار ممکن است به الگوهای دیگر روی بیاورند.
5. اختصاص کلیدها به صورت مورد نیاز و تصمیم‌ گیری درباره میزان نرمال‌ سازی: نرمال‌سازی یک تکنیک برای سازماندهی مدل‌های داده و پایگاه داده‌هایی است که این مدل‌ها نمایندگی می‌کنند. در این فرآیند، شناسه‌های عددی به نام کلیدها به گروه‌های داده اختصاص داده می‌شوند تا روابط بین آن‌ها بدون تکرار داده‌ها نمایش داده شود. به عنوان مثال، اگر به هر مشتری یک کلید اختصاص داده شود، آن کلید می‌تواند به آدرس و تاریخچه سفارشات مشتری متصل شود، بدون اینکه نیاز باشد این اطلاعات در جدول نام مشتریان تکرار شود. نرمال‌سازی معمولاً میزان فضای ذخیره‌سازی مورد نیاز پایگاه داده را کاهش می‌دهد، اما ممکن است به قیمت کاهش عملکرد جستجوها تمام شود.
6. نهایی کردن و اعتبارسنجی مدل داده: مدل‌ سازی داده یک فرآیند تکراری است که باید با تغییر نیازهای کسب‌وکار مجدداً تکرار و بهینه‌سازی شود.

• مشاوره برنامه نویسی

ابزارهای مدل‌ سازی داده

امروزه ابزارهای مختلفی برای مدل‌سازی داده و مهندسی نرم‌افزار با کمک رایانه (CASE) به صورت تجاری و متن‌باز (Open Source) به کار می‌روند. این ابزارها شامل انواع ابزارهای مدل‌سازی داده، ترسیم نمودار و بصری‌سازی هستند. در ادامه به چند نمونه از این ابزارها اشاره می‌کنیم:

• 12 ابزار مدل سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده ها

Erwin Data Modeler

این ابزار مدل‌ سازی داده بر اساس زبان مدل‌سازی داده Integration DEFinition for information modeling (IDEF1X) طراحی شده است و اکنون از دیگر روش‌های نمادگذاری، از جمله رویکرد ابعادی نیز پشتیبانی می‌کند. erwin Data Modeler ابزاری قوی برای مدل‌سازی داده و طراحی پایگاه داده است.

Enterprise Architect

این ابزار یک ابزار مدل‌ سازی بصری و طراحی است که از مدل‌سازی سیستم‌های اطلاعاتی سازمانی، معماری‌ها، برنامه‌های نرم‌افزاری و پایگاه‌های داده پشتیبانی می‌کند. Enterprise Architect بر اساس زبان‌ها و استانداردهای شیءگرا طراحی شده و یک محیط کامل برای توسعه و طراحی سیستم‌های پیچیده فراهم می‌کند.

ER/Studio

نرم‌افزار طراحی پایگاه داده ER/Studio با چندین سیستم مدیریت پایگاه داده محبوب امروزی سازگار است. این ابزار از هر دو مدل‌ سازی داده رابطه‌ای و ابعادی پشتیبانی می‌کند و برای طراحی و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده بسیار مفید است.

ابزارهای رایگان مدل‌ سازی داده

از جمله ابزارهای متن‌باز برای مدل‌ سازی داده می‌توان به Open ModelSphere اشاره کرد. این ابزار رایگان بوده و امکانات متعددی برای مدل‌سازی داده و طراحی پایگاه داده ارائه می‌دهد.

این ابزارها به کاربران کمک می‌کنند تا مدل‌های داده را با دقت و کارایی بالا ایجاد، مدیریت و بهبود دهند و نیازهای مختلف در طراحی سیستم‌های اطلاعاتی و پایگاه‌های داده را پوشش دهند.

مزایای مدل‌ سازی داده

مدل‌سازی داده دارای چندین مزیت است که شامل موارد زیر می‌شود:

• اطمینان از اینکه اشیاء به‌درستی نمایش داده می‌شوند.
• امکان تعریف روابط بین جداول، رویه‌های ذخیره‌شده و کلیدهای اصلی و خارجی.
• کمک به کسب‌وکارها برای برقراری ارتباط درون سازمانی و بین سازمانی.
• کمک به شناسایی منابع دقیق داده‌ها برای پر کردن مدل.
• امکان مستندسازی نقشه‌برداری داده‌ها در فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها.

معایب مدل‌سازی داده

مدل‌سازی داده ممکن است معایبی نیز داشته باشد که شامل موارد زیر است:

• آگاهی از ویژگی‌های ذخیره‌شده داده‌های فیزیکی برای توسعه یک مدل داده ضروری است.
• سیستم‌های ناوبری از توسعه و مدیریت پیچیده برنامه‌ها استفاده می‌کنند که نیازمند مهارت‌های پیشرفته است.
• تغییرات کوچک در ساختار نیاز به اصلاح کل برنامه دارد.
• زبان دستکاری مجموعه‌ای مشخصی در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده وجود ندارد.