Veri modelleme - Data modeling
genel bakış
Veri modelleme, organizasyonlarda ilgili bilgi sistemleri kapsamında iş süreçlerini desteklemek için ihtiyaç duyulan veri gereksinimlerini tanımlamak ve analiz etmek için kullanılan bir süreçtir . Bu nedenle, veri modelleme süreci, bilgi sisteminin potansiyel kullanıcıları kadar iş paydaşlarıyla yakın çalışan profesyonel veri modelleyicilerini de içerir.
Bilgi sistemi için kullanılmak üzere gereksinimlerden asıl veri tabanına doğru ilerlerken üretilen üç farklı veri modeli vardır. Veri gereksinimleri başlangıçta , verilerle ilgili teknolojiden bağımsız bir dizi spesifikasyon olan ve iş paydaşları ile ilk gereksinimleri tartışmak için kullanılan kavramsal bir veri modeli olarak kaydedilir . Kavramsal model daha sonra çevrilir mantıksal veri modeli olan belgeler veritabanlarında uygulanabilecek veri yapıları. Bir kavramsal veri modelinin uygulanması, birden çok mantıksal veri modeli gerektirebilir. Veri modellemedeki son adım, mantıksal veri modelini , verileri tablolar halinde düzenleyen ve erişim, performans ve depolama ayrıntılarını hesaplayan fiziksel bir veri modeline dönüştürmektir. Veri modelleme, yalnızca veri öğelerini değil, aynı zamanda yapılarını ve aralarındaki ilişkileri de tanımlar.
Veri modelleme teknikleri ve metodolojileri, verileri bir kaynak olarak yönetmek için standart, tutarlı, öngörülebilir bir şekilde modellemek için kullanılır. Veri modelleme standartlarının kullanılması, bir kuruluş içinde verilerin tanımlanması ve analiz edilmesi için standart bir araç gerektiren tüm projeler için şiddetle tavsiye edilir, örneğin, veri modelleme kullanarak:
- iş analistlerine, programcılara, testçilere, manuel yazarlara, BT paket seçicilerine, mühendislere, yöneticilere, ilgili kuruluşlara ve müşterilere, kuruluş kavramlarını ve bunların birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını kapsayan, üzerinde anlaşmaya varılmış yarı resmi bir modeli anlamalarına ve kullanmalarına yardımcı olmak
- verileri bir kaynak olarak yönetmek
- bilgi sistemlerini entegre etmek
- veritabanları/veri ambarları tasarlamak (aka veri havuzları)
Veri modelleme, çeşitli proje türleri sırasında ve projelerin birden fazla aşamasında gerçekleştirilebilir. Veri modelleri ilericidir; bir işletme veya uygulama için nihai veri modeli diye bir şey yoktur. Bunun yerine bir veri modeli, değişen bir işletmeye yanıt olarak değişecek canlı bir belge olarak düşünülmelidir. Veri modelleri ideal olarak bir havuzda saklanmalıdır, böylece zaman içinde geri alınabilir, genişletilebilir ve düzenlenebilir. Whitten ve ark. (2004) iki tür veri modelleme belirlemiştir:
- Stratejik veri modelleme: Bu, bilgi sistemleri için genel bir vizyon ve mimariyi tanımlayan bir bilgi sistemleri stratejisinin oluşturulmasının bir parçasıdır. Bilgi teknolojisi mühendisliği bu yaklaşımı benimseyen bir metodolojidir.
- Sistem analizi sırasında veri modelleme: Sistem analizinde , yeni veritabanlarının geliştirilmesinin bir parçası olarak mantıksal veri modelleri oluşturulur.
Veri modelleme, belirli veritabanları için iş gereksinimlerini detaylandırmak için bir teknik olarak da kullanılır . Bir veri modeli sonunda bir veritabanında uygulandığı için bazen veritabanı modellemesi olarak adlandırılır .
Konular
Veri modelleri
Veri modelleri, belirli bir tanım ve format sağlayarak bilgi sistemlerinde kullanılacak veriler için bir çerçeve sağlar . Bir veri modeli sistemler arasında tutarlı bir şekilde kullanılırsa, verilerin uyumluluğu sağlanabilir. Verileri depolamak ve bunlara erişmek için aynı veri yapıları kullanılırsa, farklı uygulamalar verileri sorunsuz bir şekilde paylaşabilir. Bunun sonuçları şemada belirtilmiştir. Ancak, sistemlerin ve arayüzlerin oluşturulması, işletilmesi ve bakımı genellikle pahalıdır. Ayrıca işletmeyi desteklemek yerine kısıtlayabilirler. Bu, sistemlerde ve arayüzlerde uygulanan veri modellerinin kalitesi düşük olduğunda ortaya çıkabilir.
Veri modellerinde bulunan bazı yaygın sorunlar şunlardır:
- Belirli bir yerde işlerin nasıl yapıldığına özgü iş kuralları, genellikle bir veri modelinin yapısında sabitlenir. Bu, işin yürütülme biçimindeki küçük değişikliklerin bilgisayar sistemlerinde ve arayüzlerde büyük değişikliklere yol açtığı anlamına gelir. Bu nedenle, iş kurallarının karmaşık bağımlılıklara yol açmayacak şekilde esnek bir şekilde uygulanması gerekir, bunun yerine veri modeli yeterince esnek olmalıdır, böylece işteki değişiklikler veri modelinde nispeten hızlı ve verimli bir şekilde uygulanabilir.
- Varlık türleri genellikle tanımlanmaz veya yanlış tanımlanır. Bu, geliştirme ve bakımdaki bu çoğaltmanın beraberindeki maliyetleriyle birlikte verilerin, veri yapısının ve işlevselliğin çoğaltılmasına yol açabilir. Bu nedenle, yanlış yorumlama ve tekrarları en aza indirmek için veri tanımları mümkün olduğunca açık ve anlaşılır olmalıdır.
- Farklı sistemler için veri modelleri keyfi olarak farklıdır. Bunun sonucu, veri paylaşan sistemler arasında karmaşık arayüzlerin gerekli olmasıdır. Bu arayüzler, mevcut sistemlerin maliyetinin %25-70'ini oluşturabilir. Bir veri modeli tasarlanırken, kendi başına bir veri modeli farklı sistemlerde arayüzler olmadan kullanılamaz olacağından, gerekli arayüzler doğal olarak dikkate alınmalıdır.
- Verilerin yapısı ve anlamı standartlaştırılmadığından, veriler müşteriler ve tedarikçilerle elektronik olarak paylaşılamaz. Uygulanan bir veri modelinden en uygun değeri elde etmek için veri modellerinin hem iş ihtiyaçlarını karşılamasını hem de tutarlı olmasını sağlayacak standartların tanımlanması çok önemlidir.
Kavramsal, mantıksal ve fiziksel şemalar
1975'te ANSI , üç tür veri modeli örneği tanımladı :
- Kavramsal şema : bir alanın semantiğini (modelin kapsamını) tanımlar. Örneğin, bir organizasyonun veya bir endüstrinin ilgi alanının bir modeli olabilir. Bu, etki alanındaki önemli şeyleri temsil eden varlık sınıflarından ve varlık sınıfı çiftleri arasındaki ilişkilendirmelerle ilgili ilişki iddialarından oluşur. Kavramsal bir şema, model kullanılarak ifade edilebilecek gerçeklerin veya önermelerin türlerini belirtir. Bu anlamda, izin verilen ifadeleri, modelin kapsamı ile sınırlı bir kapsamda yapay bir "dilde" tanımlar. Basitçe açıklanacak olursa, veri gereksinimlerini düzenlemenin ilk adımı kavramsal bir şemadır.
- Mantıksal şema : bazı bilgi alanlarının yapısını tanımlar. Bu, (örneğin) tabloların, sütunların, nesne yönelimli sınıfların ve XML etiketlerinin açıklamalarından oluşur. Mantıksal şema ve kavramsal şema bazen tek ve aynı şekilde uygulanır.
- Fiziksel şema : verileri depolamak için kullanılan fiziksel araçları tanımlar. Bu, bölümler, CPU'lar, tablo alanları ve benzerleriyle ilgilidir.
ANSI'ye göre bu yaklaşım, üç perspektifin birbirinden nispeten bağımsız olmasına izin verir. Depolama teknolojisi, mantıksal veya kavramsal şemayı etkilemeden değişebilir. Tablo/sütun yapısı, kavramsal şemayı etkilemeden (zorunlu olarak) değişebilir. Elbette her durumda, yapılar aynı veri modelinin tüm şemalarında tutarlı kalmalıdır.
Veri modelleme süreci
Bir veritabanı tasarlama süreci, daha önce açıklanan üç tür şemanın - kavramsal, mantıksal ve fiziksel - üretilmesini içerir. Bu şemalarda belgelenen veritabanı tasarımı , daha sonra bir veritabanı oluşturmak için kullanılabilecek bir Veri Tanımlama Dili aracılığıyla dönüştürülür . Tam olarak atfedilen bir veri modeli, içindeki her varlık için ayrıntılı öznitelikler (açıklamalar) içerir. "Veritabanı tasarımı" terimi, genel bir veritabanı sisteminin tasarımının birçok farklı bölümünü tanımlayabilir . Prensip olarak ve en doğrusu, verileri depolamak için kullanılan temel veri yapılarının mantıksal tasarımı olarak düşünülebilir. Gelen ilişkisel modelde bunlar tablolar ve görünümler . Bir nesne veritabanında varlıklar ve ilişkiler, doğrudan nesne sınıflarına ve adlandırılmış ilişkilere eşlenir. Bununla birlikte, "veritabanı tasarımı" terimi, yalnızca temel veri yapılarını değil, aynı zamanda Veritabanı Yönetim Sistemi veya VTYS içindeki genel veritabanı uygulamasının bir parçası olarak kullanılan formları ve sorguları da genel tasarım sürecine uygulamak için kullanılabilir .
Bu süreçte, sistem arayüzleri , mevcut sistemlerin geliştirme ve destek maliyetlerinin %25 ila %70'ini oluşturmaktadır. Bu maliyetin birincil nedeni, bu sistemlerin ortak bir veri modelini paylaşmamasıdır. Veri modelleri sistem bazında geliştiriliyorsa, aynı analiz örtüşen alanlarda tekrarlanmakla kalmaz, aralarında arayüz oluşturmak için daha fazla analiz yapılması gerekir. Bir kuruluştaki çoğu sistem, belirli bir amaç için yeniden geliştirilmiş aynı temel verileri içerir. Bu nedenle, verimli bir şekilde tasarlanmış bir temel veri modeli, organizasyon içindeki farklı sistemlerin amaçları için minimum değişikliklerle yeniden çalışmayı en aza indirebilir.
Modelleme metodolojileri
Veri modelleri, bilgi ilgi alanlarını temsil eder. Veri modelleri oluşturmanın birçok yolu olsa da, Len Silverston'a (1997) göre yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya olmak üzere yalnızca iki modelleme metodolojisi öne çıkmaktadır:
- Aşağıdan yukarıya modeller veya Görünüm Entegrasyonu modelleri genellikle bir yeniden yapılandırma çabasının sonucudur . Genellikle mevcut veri yapıları formları, uygulama ekranlarındaki alanlar veya raporlarla başlarlar. Bu modeller genellikle fizikseldir, uygulamaya özeldir ve kurumsal açıdan eksiktir . Özellikle kuruluşun diğer bölümlerine atıfta bulunulmadan oluşturulmuşlarsa, veri paylaşımını teşvik edemezler.
- Yukarıdan aşağıya mantıksal veri modelleri ise konu alanını bilen kişilerden bilgi alınarak soyut bir şekilde oluşturulur. Bir sistem, mantıksal bir modeldeki tüm varlıkları uygulamayabilir, ancak model bir referans noktası veya şablon olarak hizmet eder.
Bazen modeller iki yöntemin bir karışımıyla oluşturulur: bir uygulamanın veri ihtiyaçlarını ve yapısını göz önünde bulundurarak ve bir konu alanı modeline tutarlı bir şekilde atıfta bulunarak. Ne yazık ki, birçok ortamda mantıksal veri modeli ile fiziksel veri modeli arasındaki ayrım bulanıktır. Ayrıca, bazı CASE araçları mantıksal ve fiziksel veri modelleri arasında ayrım yapmaz .
Varlık-ilişki diyagramları
Veri modelleme için birkaç gösterim vardır. O tarif varlıkların ve ilişkiler açısından verileri göstermektedir çünkü gerçek model sıklıkla "ER modeli" denir veriler . Bir varlık-ilişki modeli (ERM), yapılandırılmış verilerin soyut bir kavramsal temsilidir. Varlık-ilişki modellemesi, yazılım mühendisliğinde , bir sistemin bir tür kavramsal veri modelini (veya anlamsal veri modelini ), genellikle ilişkisel bir veritabanını ve yukarıdan aşağıya bir tarzda gereksinimlerini üretmek için kullanılan bir ilişkisel şema veritabanı modelleme yöntemidir .
Bu modeller, bilgi ihtiyaçlarını veya bir veritabanında saklanacak bilgi türünü tanımlamak için gereksinim analizi sırasında bilgi sistemi tasarımının ilk aşamasında kullanılmaktadır . Veri modelleme tekniği herhangi tanımlamak için kullanılabilecek ontolojisi (yani genel bir bakış ve kullanılan terimler ve bunların ilişkilerinin sınıflandırmaları) bir kesin söylem evreninde ilgi yani alanının.
Veri modellerinin tasarımı için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Bu metodolojiler çalışmalarında veri modelleyicilere rehberlik ederken, aynı metodolojiyi kullanan iki farklı kişi genellikle çok farklı sonuçlar ortaya çıkaracaktır. En dikkate değer olanlar:
- Bachman diyagramları
- Barker'ın notasyonu
- Chen'in notasyonu
- Veri Kasası Modelleme
- Genişletilmiş Backus–Naur formu
- IDEF1X
- Nesne-ilişkisel eşleme
- Nesne-Rol Modelleme ve Tam İletişim Odaklı Bilgi Modelleme
- İlişkisel Model
- İlişkisel Model/Tazmanya
Genel veri modelleme
Genel veri modelleri, geleneksel veri modellerinin genellemeleridir . Standartlaştırılmış genel ilişki türlerini, böyle bir ilişki türüyle ilişkilendirilebilecek türlerle birlikte tanımlarlar. Genel veri modelinin tanımı, doğal bir dilin tanımına benzer. Örneğin, genel bir veri modeli, bireysel bir şey ile bir tür şey (bir sınıf) arasındaki ikili ilişki olan 'sınıflandırma ilişkisi' ve arasında ikili bir ilişki olan bir 'parça-bütün ilişkisi' gibi ilişki türlerini tanımlayabilir. İlişkili şeylerin türü ne olursa olsun, biri parça rolüne sahip, diğeri bütün rolüne sahip iki şey.
Genişletilebilir bir sınıf listesi verildiğinde, bu, herhangi bir bireysel şeyin sınıflandırılmasına ve herhangi bir bireysel nesne için parça-bütün ilişkilerinin belirlenmesine izin verir. Genişletilebilir bir ilişki türleri listesinin standartlaştırılmasıyla, genel bir veri modeli, sınırsız sayıda gerçeğin ifade edilmesini sağlar ve doğal dillerin yeteneklerine yaklaşır. Öte yandan, geleneksel veri modelleri sabit ve sınırlı bir etki alanı kapsamına sahiptir, çünkü böyle bir modelin somutlaştırılması (kullanımı) yalnızca modelde önceden tanımlanmış türdeki gerçeklerin ifadesine izin verir.
Semantik veri modelleme
Hiyerarşik, ağ veya ilişkisel olsun, bir VTYS'nin mantıksal veri yapısı, kapsam olarak sınırlı olduğu ve VTYS tarafından kullanılan uygulama stratejisine yönelik olduğu için kavramsal bir veri tanımının gereksinimlerini tam olarak karşılayamaz. Yani, semantik veri modeli veritabanında bilerek uygulanmadıkça, performansı biraz etkileyebilecek ancak genellikle üretkenliği büyük ölçüde artıran bir seçimdir.
Bu nedenle, kavramsal bir bakış açısıyla verileri tanımlama ihtiyacı, anlamsal veri modelleme tekniklerinin geliştirilmesine yol açmıştır . Yani, diğer verilerle karşılıklı ilişkileri bağlamında verilerin anlamını tanımlama teknikleri. Şekilde gösterildiği gibi, gerçek dünya kaynaklar, fikirler, olaylar vb. açısından fiziksel veri depoları içinde sembolik olarak tanımlanmıştır. Anlamsal bir veri modeli, saklanan sembollerin gerçek dünyayla nasıl ilişkili olduğunu tanımlayan bir soyutlamadır . Bu nedenle, model gerçek dünyanın gerçek bir temsili olmalıdır.
Anlamsal bir veri modeli, aşağıdakiler gibi birçok amaca hizmet etmek için kullanılabilir:
- veri kaynaklarının planlanması
- paylaşılabilir veritabanlarının oluşturulması
- satıcı yazılımının değerlendirilmesi
- mevcut veritabanlarının entegrasyonu
Anlamsal veri modellerinin genel amacı, ilişkisel kavramları Yapay Zeka alanından bilinen daha güçlü soyutlama kavramlarıyla bütünleştirerek verinin daha fazla anlamını yakalamaktır . Buradaki fikir, gerçek dünya durumlarının temsilini kolaylaştırmak için bir veri modelinin ayrılmaz bir parçası olarak üst düzey modelleme ilkellerini sağlamaktır.
Ayrıca bakınız
- Mimari desen (bilgisayar bilimi)
- Veri modelleme araçlarının karşılaştırılması
- Veri (bilgi işlem)
- Bilgi sözlüğü
- Belge modelleme
- Kurumsal veri modelleme
- Varlık Veri Modeli
- Bilgi Yönetimi
- bilgilendirici modelleme
- Meta veri modelleme
- Üç şema yaklaşımı
- Zachman Çerçevesi
Referanslar
- Bu makale , Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün https://www.nist.gov web sitesindeki kamuya açık materyalleri içermektedir .
daha fazla okuma
- JH ter Bekke (1991). İlişkisel Ortamlarda Semantik Veri Modelleme
- John Vincent Carlis, Joseph D. Maguire (2001). Veri Modellemede Uzmanlaşma: Kullanıcı Odaklı Bir Yaklaşım .
- Alan Chmura, J. Mark Heumann (2005). Mantıksal Veri Modelleme: Nedir ve Nasıl Yapılır .
- Martin E. Modell (1992). Veri Analizi, Veri Modelleme ve Sınıflandırma .
- M. Papazoglou, Stefano Spaccapietra, Zahir Tari (2000). Nesneye Yönelik Veri Modellemedeki Gelişmeler .
- G. Lawrence Sanders (1995). Veri Modelleme
- Graeme C. Simsion, Graham C. Witt (2005). Veri Modelleme Temelleri'
- Matthew West (2011) Yüksek Kaliteli Veri Modelleri Geliştirme
- Çevik/Evrimsel Veri Modelleme
- Veri modelleme makaleleri
- UML'de Veritabanı Modelleme
- Veri Modelleme 101
- Semantik veri modelleme
- Sistem Geliştirme, Metodolojiler ve Modelleme Notları, Tony Drewry
- Teklif Talebi - Nesne Yönetim Grubunun Bilgi Yönetimi Meta Modeli (IMM)
- Veri Modelleme sadece DBMS'nin 1. Kısmı Chris Bradley için DEĞİLDİR
- Veri Modelleme sadece DBMS'nin 2. Kısmı Chris Bradley için DEĞİLDİR