Data Model Là Gì

     

Tomorrow Marketers – Để xây dựng một báo cáo, thông thường bạn sẽ cần tổng phù hợp dữ liệu từ nhiều nguồn không giống nhau. Data modeling thiết yếu là phương án giúp bạn khai quật tối nhiều giá trị của các nguồn dữ liệu và giúp doanh nghiệp phát triển. Vậy các bạn đã hiểu đúng về data modeling với những lợi ích của data modeling trong đối chiếu dữ liệu? Hãy cùng Tomorrow Marketers khám phá trong nội dung bài viết sau đây.

Data Modeling là gì?

Data modeling (mô hình hóa dữ liệu) là quy trình mô tả doanh nghiệp của công ty một phương pháp trực quan tiền nhờ nuốm rõ các yêu ước về tài liệu và bí quyết mà những tài liệu này có thể củng cố các quy trình gớm doanh. Mục tiêu của việc này là chỉ ra số đông loại tài liệu nào đang được lưu trữ trong khối hệ thống thông tin, mối tương tác giữa chúng, phương thức phân team và tổ chức dữ liệu, cũng giống như chỉ ra định dạng cùng thuộc tính của chúng.

Bạn đang xem: Data model là gì

Các data model (mô hình dữ liệu) thường mang tính chất kỹ thuật cơ mà (hầu hết) cũng được thiết kế đơn giản và trực quan, góp những người dùng am hiểu kỹ thuật cùng cả những người không tinh thông về kỹ thuật thuận tiện nắm bắt những thuật ngữ cơ bản nhất. Nhờ những data model, mọi người trong doanh nghiệp của doanh nghiệp đều có thể hiểu và thao tác làm việc với dữ liệu của bạn một cách tác dụng hơn.

Các quy mô dữ liệu được thi công dựa trên nhu cầu của doanh nghiệp. Không tồn tại một mô hình dữ liệu cuối cùng, bởi chúng sẽ chuyển đổi tuỳ theo những biến động trong nhu cầu kinh doanh và thống trị vận hành. Các quy tắc với yêu ước khi xây dựng quy mô sẽ được thống nhất trải qua phản hồi từ các bên liên quan, sau đó chuẩn chỉnh hoá thành thước đo để xây đắp mô hình bắt đầu hoặc điều chỉnh mô hình sẵn có.


*

Một số vẻ ngoài data modeling

Hierarchical model

Hierarchical mã sản phẩm biểu diễn quan hệ giữa các dữ liệu theo dạng cây. Trong cơ sở dữ liệu phân cấp, vấn đề truy xuất và truy vấn khá khó khăn nên thường hãn hữu khi được áp dụng trong doanh nghiệp.

*
Một số hiệ tượng data modeling – Hierarchical modelRelational data model

Năm 1970, quy mô quan hệ được lời khuyên lần trước tiên bởi nhân viên nghiên cứu giúp tại IBM. Cùng ngày nay, nó vẫn được áp dụng trong các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) không giống nhau, phổ cập nhất trong nghành điện toán doanh nghiệp. Ở quy mô này, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng, làm giảm sự phức hợp và cung ứng một bức tranh tài liệu tổng quan, ví dụ cho doanh nghiệp.


*
Một số vẻ ngoài data modeling – Relational data model
Object-oriented data model

Mô hình này gồm 1 tập hợp đối tượng, mối đối tượng người tiêu dùng là một thực thể (hiện hữu trong công ty và được số hoá thành dữ liệu). Các đối tượng người dùng này được phân cấp cho và đều phải có đặc tính riêng. Cơ sở tài liệu hướng đối tượng người sử dụng (object-oriented database) rất có thể kết hợp các bảng, mà lại cũng rất có thể hỗ trợ các mối dục tình dữ liệu phức tạp hơn.


*
Một số bề ngoài data modeling – Object-oriented model
Entity-relationship Model

Đây là một quy mô được sử dụng rộng thoải mái trong các bản thiết kế cơ sở dữ liệu ở tại mức khái niệm, được xây dựng dựa trên việc thừa nhận thức thế giới thực thông qua tập các đối tượng người tiêu dùng được hotline là các thực thể và những mối quan hệ giới tính giữa các đối tượng người dùng này. Ví dụ, một nhân viên marketing và một trưởng phòng tởm doanh, thì côn trùng quan hệ giữa 2 người này theo thứ tự là bạn dưới quyền quản lý và bạn quản lý. Mục tiêu của quy mô Entity-relationship trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu đó là phân tích dữ liệu, khẳng định các đơn vị chức năng thông tin cơ phiên bản cần thiết của tổ chức, mô tả cấu tạo và mối tương tác giữa chúng.

Dimensional data models

Dimensional data modeling là một trong kỹ thuật kiến tạo logic nhằm tìm cách trình bày dữ liệu trong một cỡ tiêu chuẩn, trực quan có thể chấp nhận được truy cập năng suất cao, khác với quy mô entity – relationship khi nỗ lực loại dồn phần dư thừa trong kho tàng trữ dữ liệu.

Data modeling sở hữu lại công dụng gì cho doanh nghiệp?

Để đọc rõ ý nghĩa sâu sắc của data modeling, bạn cần nhìn kỹ vào những tác dụng cụ thể mà nó đem lại. Thông thường, chúng ta chỉ hoàn toàn có thể đạt được những tác dụng này lúc triển khai các data model một phương pháp hiệu quả, bên cạnh đó đội ngũ sale và lực lượng IT phải phối kết hợp ăn ý với nhau. Một số lợi ích của data modeling rất có thể kể mang lại như sau.

1. Giảm giảm giá cả và thời gian đánh giá, phân tích dữ liệu

Khi tiến hành data modeling, chúng ta có thể trực tiếp khẳng định các nguyên tắc marketing cốt lõi trong doanh nghiệp của mình, tránh mất thêm thời gian sửa đổi về sau. Tích hợp các yêu cầu công việc và tiến độ quá trình trong quy trình data modeling cũng giúp nâng cấp kết quả làm việc theo thời gian. Điều này sẽ giúp bạn có khả năng tung ra các dự án và mặt hàng mới cho thị trường mau lẹ hơn. CloverDX – một đơn vị cung cấp giải pháp xây dựng, quản lý data pipelines đã từng ứng dụng thành công phương pháp data modeling, góp 1 người sử dụng giảm thời hạn sản xuất của họ từ 9 mon xuống còn 3 tháng.

Xem thêm: Tìm Câu Sai Khi Nói Về Hệ Điều Hành :, Phát Biểu Nào Là Sai Khi Nói Về Hệ Điều Hành

Bên cạnh đó, cùng với data modeling, bạn cũng biến thành tiết kiệm được chi phí lập trình lên đến mức 75% do các bước này có khả năng phát hiện nay lỗi cấp tốc chóng. Điều này có nghĩa là bạn sẽ hạn chế được rủi ro gửi đi những dự án quá trình có lỗi cho cấp cho trên hoặc người sử dụng của mình.

Tuy data modeling có thể là một quy trình tinh vi và đòi hỏi nhiều thủ tục, giấy tờ (đối với bộ phận IT với cả doanh nghiệp), nhưng nó vẫn một trong những cách tốt nhất để kiểm soát điều hành dữ liệu cho khách hàng của bạn, giúp doanh nghiệp giảm giảm chi phí và vạc triển lập cập hơn.

2. Nắm rõ và đổi mới các các bước trong doanh nghiệp

Bạn buộc chúng ta phải làm rõ về công ty và các quy trình hoạt động của doanh nghiệp mình khi thực hiện data modeling, đồng thời triển khai data modeling một cách cân xứng để những người khác rất có thể tương tác được cùng với dữ liệu. Nếu không hiểu biết nhiều cách doanh nghiệp vận hành, các bạn sẽ không xác định được đâu là dữ liệu mình cần và tài liệu đó có ý nghĩa gì.

Ví dụ, để kiến tạo cơ sở tài liệu về khách hàng, bạn phải hiểu dữ liệu về quý khách hiện gồm trong doanh nghiệp của bản thân và bí quyết sử dụng dữ liệu đó. Nắm lại, quá trình data modeling để giúp đỡ bạn phát hiện tại ra các dữ liệu cần thiết trong từng ngôi trường hợp rõ ràng và quan hệ giữa những dữ liệu đó, đồng thời hỗ trợ một nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu rộng về quy trình sale trong doanh nghiệp và cách nâng cao chúng.

3. Bớt thiểu sự phức hợp và không may ro

Để xử lý một lượng dữ liệu vĩ đại của doanh nghiệp, bạn cần bảo vệ dữ liệu được đơn giản dễ dàng hóa và gồm ít đen đủi ro. Càng có rất nhiều dữ liệu, bạn càng phải “thuần hóa” nó sớm. Với để tuân thủ đúng những quy định chặt chẽ về dữ liệu, các bạn cần thực hiện việc này đúng cách. Hãy ghi chép và kết nối mọi máy với những dữ liệu luôn chuyển đổi (ever-changing data).

Data modeling cũng hỗ trợ sơ đồ gia dụng trực quan về những quy trình tài liệu của bạn, do đó, chúng ta có thể thấy được đầy đủ cấu tạo dữ liệu của mình. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro khi thao tác với dữ liệu bởi bạn đã làm rõ về tất cả dữ liệu của bản thân mình – né rơi vào rủi ro khủng hoảng với các biến đổi (transformation), siêu tài liệu (metadata) hoặc tình trạng những bộ thanh lọc bị ẩn đi với phân tán. Doanh nghiệp của khách hàng dễ dàng kiếm được insight gần cạnh với thực sự hơn lúc nào hết.

Ngoài ra, data modeling còn rất có thể biến những yếu tố phức tạp, mang ý nghĩa kỹ thuật cao của người sử dụng trở nên dễ dàng và dễ dàng tiếp xúc hơn với tất cả mọi người, trường đoản cú Ban lãnh đạo công ty cho đến những nhân viên bình thường không rành về kỹ thuật.

4. Cải thiện tinh thần bắt tay hợp tác trong công việc

Data modeling để giúp đội ngũ IT của chúng ta bạn cùng tác dễ ợt hơn với những nhân viên phi chuyên môn (non-technical staff) khác. Dựa vào sử dụng các data model khác nhau, họ có thể giao tiếp theo sau cách trung lập về công nghệ, tuy vậy vẫn cất đủ thông tin cụ thể để tạo các cấu tạo dữ liệu đồ dùng lý (physical data structures) khi yêu cầu thiết.

Data modeling cũng khiến việc tích hợp các quy trình kinh doanh cấp cao (high-level business processes) với các quy tắc về dữ liệu, cấu tạo dữ liệu và các điều chỉnh về nghệ thuật cho tài liệu vật lý của người tiêu dùng một bí quyết dễ dàng. Những data mã sản phẩm sẽ cung cấp nguồn sức mạnh tổng hòa hợp giúp doanh nghiệp của bạn hoạt động hiệu quả, đồng thời giúp mọi người hiểu, tiếp cận và thực hiện dữ liệu của doanh nghiệp một cách tối ưu.

Xem thêm: Iphone Bị Tắt Nguồn Đột Ngột ? Cách Khắc Phục Thế Nào? Lỗi Iphone Tự Tắt Nguồn Đột Ngột Khi Pin Vẫn Còn

Ứng dụng của data modeling trong nguồn BI

Thông thường, bạn sẽ phải sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tạo thành một báo cáo. Toàn bộ những dữ liệu mà chúng ta sử dụng cần được có tính liên kết với nhau, và data modeling chính là quy trình đưa những dữ liệu được kết nối của người tiêu dùng vào báo cáo một cách triển khai xong nhất.