Что такое моделирование данных?

Привет!

Данные могут быть беспорядочными. Несомненно, это часто является головной болью для аналитиков данных. Но понимание структуры набора данных и взаимосвязи между различными точками данных также может помочь вам манипулировать ими для удовлетворения потребностей бизнес-аналитики.

Чтобы разобраться во всем этом, аналитики данных обычно используют процесс, известный как моделирование данных. Моделирование данных позволяет глубоко погрузиться в данные, помогая проектировать, внедрять и управлять сложными системами баз данных.

Модели данных также помогают аналитикам данных, разработчикам программного обеспечения, инженерам и другим заинтересованным сторонам оставаться на одной волне, обеспечивая удовлетворение потребностей каждого.

Эти преимущества звучат замечательно, но что именно включает в себя моделирование данных? Почему это важно? И какие существуют различные типы моделей данных?

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных – это процесс отображения того, как данные переходят из одной формы или компонента в другой, либо в рамках одной базы данных, либо в рамках системы управления данными.

Моделирование данных – это фундаментальная задача по работе с данными и проектированию, которая должна выполняться до создания любой базы данных, компьютерной системы, приложения, алгоритма или другой структуры данных. Определяя взаимосвязи между различными элементами данных и визуально представляя их, моделирование данных помогает аналитикам создавать системы, которые соответствуют своему назначению.

Если это кажется вам немного абстрактным, возможно, стоит подумать о моделировании данных как о чем-то похожем на проектирование нового здания.

Прежде чем инженер построит многоквартирный дом, он должен сначала понять, какие элементы необходимы и как они взаимодействуют. Где будут располагаться окна и двери? Где трубы должны входить и выходить из здания? Очень важно, как все эти элементы связаны друг с другом?

Только с учетом этих деталей инженер может надеяться на создание прочной конструкции, которая будет делать то, что должна.

Аналогичным образом, моделирование данных помогает аналитикам данных определить все, что им необходимо знать о своих ресурсах, от форматов данных и потоков данных до функций их обработки. Только получив всю эту информацию, они могут надеяться на создание надежной структуры, отвечающей их потребностям.

Моделирование данных служит не только для предварительных целей. После того как база данных готова к работе, модель служит важным справочником. Это позволяет будущим инженерам и аналитикам данных понять принципы, лежащие в основе первоначального проектирования и построения базы данных, ее работу и обмен данными между различными системами.

Это важно, потому что ни одна система или база данных не остается неизменной. Представьте себе попытку модернизировать здание без чертежа, объясняющего, как оно было построено. Получилась бы неразбериха!

Хотя можно создать базу данных без предварительного моделирования данных, это будет не так эффективно. Обратная разработка плохо спланированной системы требует гораздо больше времени и усилий, чем просто вложение необходимых ресурсов на начальном этапе.

Почему моделирование данных является важным?

Как мы объяснили в первом разделе, основная причина важности моделирования данных заключается в том, что оно позволяет создавать структуры данных, соответствующие своему назначению. Однако моделирование данных дает множество дополнительных преимуществ.

Вот некоторые из них:

1. Обеспечивает понимание.

Хотя моделирование данных является основой для создания эффективных структур данных, оно также позволяет получить полезные сведения еще до того, как вы достигнете этой точки. Например, вы быстро научитесь определять, где отсутствуют или неверны данные.

В целом улучшая понимание данных, моделирование данных может помочь в принятии решений на высоком уровне даже до того, как база данных или структура будет запущена.

2. Решает основные задачи по обработке данных.

Моделирование данных заставляет аналитиков стандартизировать данные, создавать иерархии и в целом делать данные более последовательными и пригодными для использования.

Все эти задачи относятся к основным задачам по очистке данных. Таким образом, моделируя данные, вы эффективно убиваете двух зайцев одним выстрелом – создаете структурный план и наводите порядок в данных.

3. Улучшает коммуникацию.

Моделирование данных предполагает четкое понимание того, как различные заинтересованные стороны будут использовать данные, какие виды отчетов им понадобятся и так далее.

Моделирование данных по своей сути способствует более четкому общению между различными группами, обеспечивая понимание каждым своей роли и того, как данные повлияют на его работу и работу других.

4. Экономит ресурсы.

Проектирование базы данных заранее (до того, как вы вложите время и деньги в ее создание) позволяет сократить ненужное дублирование задач.

Это также гарантирует, что в базе данных не будет отсутствовать важная функциональность, и минимизирует требования к хранению данных за счет выявления и устранения дубликатов.

5. Поддерживает соответствие нормативным требованиям.

У каждой организации есть установленные законом обязанности по защите данных. Сравнивая свою модель с ними, вы можете обеспечить соответствие отраслевым нормам и стандартам в области данных.

6. Повышает эффективность управления.

Правильное моделирование потоков данных на ранних этапах позволяет быстро выявить пробелы в процедурах или неэффективность, улучшая все аспекты управления данными.

Как видите, моделирование данных – это инструмент, имеющий множество применений. Это определенно та ниточка, которую стоит добавить к своему луку.

Типы моделей данных

Изучая различные модели данных, вы обнаружите, что существует множество отдельных моделей данных, разработанных для решения конкретных задач моделирования данных. Они варьируются от сетевых моделей до реляционных моделей и т.д. Однако, если вы новичок в концепции моделирования данных, на данном этапе более полезным будет разграничение различных категорий моделей данных.

В широком смысле эти категории определяются так называемым уровнем абстракции модели, или тем, насколько близка модель к реальному миру.

Так, например, на высоком уровне абстракции модель данных описывает общую структуру базы данных или информации, не фокусируясь на деталях. В то же время на низком уровне абстракции модель данных предоставляет подробную схему того, как должна быть реализована система, на основе каждой конкретной задачи.

Если классифицировать модели данных таким образом, то можно выделить три основных варианта, каждый из которых основывается на предыдущем.

Давайте рассмотрим их подробнее:

Концептуальное моделирование данных

На самом высоком уровне находится концептуальная модель данных. Упрощенное, нечетко определенное представление системы данных, цель концептуальной модели – определить основные сущности структуры и связи между ними.

Концептуальная модель – это первый шаг в любом проекте моделирования данных.

Она помогает разработчикам понять высокоуровневые бизнес-потребности организации и стимулирует обсуждение между аналитиками данных, инженерами-программистами и другими командами, отделами и заинтересованными сторонами того, как должна быть спроектирована база данных.

Хотя каждая модель отличается от другой, можно с уверенностью сказать, что концептуальная модель обычно не связана с окончательной реализацией базы данных. Считайте, что это первая стадия, когда вы прорабатываете все нюансы, прежде чем погрузиться в детали.

Тем не менее, ее все равно важно сделать правильно, поскольку она является фундаментом, на котором вы будете строить более подробные логическую и физическую модели.

Логическое моделирование данных

Основываясь на концептуальной модели данных, логическая модель данных представляет собой более детальное представление системы. Это первая модель, которая описывает атрибуты данных (или характеристики, определяющие все элементы) и ключи (наборы атрибутов, которые помогают однозначно идентифицировать строки и их связь с таблицами в модели).

Логическая модель данных полезна, когда вы пытаетесь понять детальные требования к системе или сети систем, прежде чем приступать к полной реализации системы.

Физическое моделирование данных

Наконец, физическая модель данных основывается на логической модели данных. Физическая модель – это детальное представление системы, определяющее конкретные элементы данных, такие как имена таблиц и столбцов, счета, индексы и различные типы данных.

Чаще всего физическая модель создается администраторами баз данных и разработчиками программного обеспечения, она описывает параметры, необходимые для вашей базы данных или системы управления базами данных (СУБД), включая программное и аппаратное обеспечение. Будучи конечной целью, физическая модель данных привязана к конкретным реализациям баз данных и системам управления базами данных.

Процесс моделирования данных

Хорошо, теперь мы понимаем различные типы моделей данных, а что включает в себя процесс?

Моделирование данных почти всегда происходит последовательно, начиная с концептуальной модели и продвигаясь вниз по уровням абстракции к логической и физической моделям, которые мы описали в предыдущем разделе.

Хотя задачи моделирования данных, как и любые другие в аналитике данных, могут быть довольно сложными, они также опираются на хорошо отлаженные процессы, что делает жизнь немного проще.

Вы можете столкнуться с различными вариантами процесса моделирования данных.

Но все они состоят из одних и тех же общих шагов:

1. Определите цель модели

Сначала определите цель вашей модели. Какую проблему пытается решить модель? И какие конкретные требования должны быть выполнены?

Например, если вы планируете использовать данные для прогнозной аналитики, модель должна быть разработана таким образом, чтобы отразить это, сосредоточившись на элементах, наиболее подходящих для этой задачи. Определение фокуса и четкого набора целей поможет вам определить соответствующие сущности в модели и взаимосвязи между ними.

2. Определите основные сущности в модели (и их атрибуты)

Следующим шагом будет определение основных сущностей в вашей модели. Сущности – это «вещи» в ваших данных, которые вас интересуют. Например, если вы отслеживаете заказы клиентов, то основными сущностями будут клиенты и заказы. Между тем, вам также необходимо определить атрибуты или значения каждой сущности. В данном случае атрибутами клиента могут быть имя, фамилия и номер телефона. Атрибутами заказов, в свою очередь, могут быть цена заказа, наименование товара или его артикул.

3. Определите отношения между объектами

После того как вы определили основные сущности в модели, вам нужно определить связи между ними. Например, если вы отслеживаете заказы клиентов, связь между клиентами и заказами может заключаться в том, что адрес каждого клиента также является адресом доставки.

Определение этих отношений часто достигается путем создания предварительной модели, которая представляет собой грубую структуру данных.

Это позволяет получить первое представление о структуре данных и потенциальных проблемах, которые могут возникнуть.

4. Определите правила целостности и ограничения

Правила целостности и ограничения обеспечивают точность и непротиворечивость данных, а также их соответствие функциям вашей базы данных. Например, данные должны быть организованы логически, их легко извлекать, обновлять, удалять и искать.

Если вы когда-нибудь играли с Microsoft Excel, то идея правил и ограничений вам более знакома, чем вы думаете. Например, если столбец имеет ограничение «NOT NULL», это означает, что столбец не может хранить значения с кодом NULL. На практике это может означать, что заказ должен содержать имя клиента и номер товара, чтобы быть достоверным.

5. Определите данные, которые необходимо включить в модель

Далее вам нужно определить данные, которые необходимо включить в модель. Этого можно легко добиться, создав диаграмму или образец, который поможет вам обнаружить пробелы в существующих данных. Необходимые дополнительные данные могут быть данными, к которым у вас уже есть доступ, или это могут быть внешние данные, которые необходимо ввести в модель.

6. Создание, проверка и обновление модели

Последний шаг – это создание и тестирование модели с использованием соответствующих образцов данных, чтобы убедиться, что она соответствует требованиям, изложенным в первом шаге. Тестирование модели на реальных данных обеспечит точное представление правильной информации и подтвердит, что модель работает так, как задумано.

Возможно, на этом этапе вам потребуется обновить модель. Не волнуйтесь, если вы это сделаете, это хорошая практика. Вам в любом случае придется регулярно обновлять модель данных по мере появления новых источников или изменения потребностей бизнеса.

Если вы заинтересованы в том, чтобы освоить профессию аналитика данных, мы рекомендуем вам обратить свое внимание на курс от образовательной платформы Skypro «Аналитик данных».

Программа данного курса предусматривает индивидуальную проверку домашних заданий, поддержку наставника, мастер-классы онлайн с реальными рабочими задачами. Вы получите новую профессию уже через 5 месяцев обучения.

Инструменты моделирования данных и как их выбрать

Хотя моделирование данных является неизбежной практической задачей, оно стало намного проще с появлением более доступных инструментов моделирования данных.

Эти инструменты часто предоставляются поставщиками СУБД и, как правило, предназначены для поддержки их конкретных систем.

Однако большинство инструментов моделирования данных следуют одним и тем же общим принципам.

А именно, хороший инструмент упрощает проектирование базы данных, учитывает ваши бизнес-правила и минимизирует риск ненужных ошибок.

Некоторые распространенные инструменты моделирования данных включают:

• erwin Data Modeler
• ER/Studio
• SQL Database Modeler
• DbSchema
• IBM Infosphere Data Architect
• Archi

Как выбрать инструмент моделирования данных

Выбор лучшего инструмента моделирования данных для конкретной цели зависит от многих факторов, включая ваши конкретные потребности, размер и сложность набора данных, стратегические цели вашей организации и доступный бюджет.

Лучше всего начать с исследования и выяснения того, какие инструменты доступны.

После того как вы составите короткий список, задайте себе несколько вопросов:

1. Сочетает ли инструмент интуитивно понятный дизайн (для обычного пользователя) с более продвинутой функциональностью (для более технических членов команды)?
2. Важна ли высокая производительность? Достаточно ли быстро работает инструмент? Будет ли он работать под давлением в реальных условиях?
3. Модели данных требуют регулярного внесения изменений по мере того, как меняются ваши данные и ситуация. Позволяет ли инструмент легко обновлять модель или это громоздкая задача?
4. Насколько безопасен инструмент? Практически все инструменты утверждают, что безопасность стоит на первом месте, но у вас есть законодательные обязательства по защите ваших данных – соответствует ли он высоким стандартам в вашей конкретной юрисдикции?
5. Есть ли у вас существующие системы баз данных, которые вы намерены использовать и дальше? Если да, то будут ли они интегрированы с выбранным вами инструментом?

При проведении исследования вам будет особенно полезно пообщаться с другими специалистами по работе с данными, чтобы узнать, какие инструменты они предпочитают. Наконец, составьте короткий список инструментов и оцените каждый из них, исходя из его возможностей, цены и отзывов пользователей.

Преимущества и проблемы моделирования данных

Путем отображения связей между элементами данных и правил, которые их регулируют, моделирование данных может помочь вам разработать эффективную и действенную модель для вашей базы данных или СУБД.

Существует множество преимуществ моделирования данных, включая возможность организовать данные таким образом, чтобы их было легко понять и использовать; сократить избыточность данных и улучшить их согласованность; улучшить поиск и хранение данных; обмениваться данными между различными системами; улучшить качество данных, обеспечив четкое и последовательное представление.

Между тем, моделирование данных сопряжено и с некоторыми трудностями. К ним относятся тщательное планирование и проектирование, чтобы убедиться, что модель данных отвечает потребностям системы и бизнеса; квалифицированный персонал, способный понимать модель данных и манипулировать ею; достаточные количество ресурсов (как временные, так и денежные) для поддержки процесса моделирования данных.

В целом, однако, решение этих проблем – это небольшая цена. Попытка срезать углы – это ложная экономия, которая в конечном итоге приведет к гораздо большим затратам!

До новых встреч!