Veri modelleme nedir? Veri modelleme, tek bir veritabanında veya veri yönetim sisteminde bir form veya bileşenden diğerine veri akışlarının eşlenmesidir. Veri modelleme, bir veritabanı, bilgisayar sistemi, uygulama, algoritma veya başka bir veri yapısı oluşturmadan önce gerçekleştirilmesi gereken temel bir veri işleme ve tasarım görevidir. Veri modelleme, farklı veri öğeleri arasındaki ilişkileri tanımlayarak ve bunları görsel olarak sunarak analistlerin amaca yönelik sistemler oluşturmasına yardımcı olur.
Veri Modelleme Neden Önemlidir?
Veri modelleme nedir? İlk bölümde anlattığımız gibi veri modellemenin temel sebebi amacınıza uygun veri yapılarını oluşturmanıza olanak sağlamasıdır. Bununla birlikte, veri modelleme birçok ek fayda sağlar. İşte bunlardan bazıları:
- Bilgi veriyor. Veri modelleme, etkili veri yapıları oluşturmanın temeli olsa da, o noktaya gelmeden önce faydalı bilgiler de sağlar. Örneğin, bilgilerin nerede eksik veya yanlış olduğunu belirlemeyi hızlı bir şekilde öğrenirsiniz. Genel olarak, veri modelleme, verilerin anlaşılmasını iyileştirerek, veritabanı veya yapı tamamlanmadan önce bile ileri düzeyde karar vermeye yardımcı olabilir.
- Temel veri işleme görevlerini çözer. Veri modelleme, analistleri verileri standartlaştırmaya, hiyerarşiler oluşturmaya ve genellikle verileri daha tutarlı ve kullanılabilir hale getirmeye zorlar. Tüm bu görevler en önemli veri temizleme görevleridir. Verileri bu şekilde modelleyerek, bir taşla etkili bir şekilde iki kuş vurursunuz – yapısal bir plan oluşturur ve verilerdeki şeyleri düzenlersiniz.
- İletişimi geliştirir. Veri modelleme, farklı paydaşların verileri nasıl kullandıklarının, hangi raporlara ihtiyaç duyduklarının vs. net bir şekilde anlaşılmasını içerir. Doğası gereği veri modelleme, farklı gruplar arasında daha net iletişim sağlar ve herkesin rolünü ve verilerin hem kendilerinin hem de başkalarının çalışmalarını nasıl etkilediğini anlamasını sağlar.
- Kaynakları kaydeder. Veritabanınızı önceden planlamak (oluşturmak için zaman ve para harcamadan önce), görevlerin gereksiz yere tekrarlanmasını azaltmaya yardımcı olur. Ayrıca, veritabanının temel işlevlerden yoksun olmamasını sağlar ve kopyaları tanımlayıp kaldırarak veri depolamayı en aza indirir.
- Mevzuat uyumluluğunu sürdürür. Her kuruluşun zorunlu veri koruma yükümlülükleri vardır. Modelinizi onlarla karşılaştırarak, endüstri standartlarına ve veri standartlarına uygunluğu sağlayabilirsiniz.
- Sürüş verimliliğini artırır. Veri akışlarının erken dönemde uygun şekilde modellenmesi, prosedürlerdeki boşlukları veya verimsizlikleri hızlı bir şekilde belirleyerek veri yönetiminin tüm yönlerini iyileştirebilir.
Veri Modeli Türleri
Farklı veri modellerini keşfettikçe, belirli veri modeli problemlerini çözmek için birçok bireysel veri modelinin oluşturulduğunu keşfedeceksiniz. Ağ modellerinden ilişkisel modellere vb. kadar uzanırlar. Ancak, veri modelleme kavramında yeniyseniz, burada farklı veri modeli kategorileri arasında ayrım yapmak daha yararlıdır.
Bir sonraki yazımızı okumak için tıklayın.