数据建模技术促进您的业务

什么是数据模型

数据模型是指表示数据库内关系的框架。数据模型类似于建筑平面图。它构建一个概念模型，并表示数据元素之间的关系。

数据模型是数据建模过程中的第一个但重要的步骤。然后使用该模型将数据存储在数据库中。然而，即使数据模型只是一个帧，也是填充来自源系统的数据。使用错误的框架将很难在数据建模过程中更改。

数据模型的三个步骤

数据建模表示结构以及数据元素之间的关系。下面是数据模型的三个不同步骤。

1.概念模型

在此步骤中，数据要求在模型的结构中定义，它将业务概念向业务利益相关者提供。

2.逻辑模型

逻辑模型记录了数据的结构并准备它在数据库中实现。它可以包括企业分析师需要捕获的所有类型的数据。

3.物理模型

然后，物理模型在数据库管理系统的帮助下组织数据。数据库管理员将其定义为表，帐户访问，性能和CRUD系统。

五种类型的数据模型：

1. 分层模型：
   层次模型是第一种DBMS模型;它以层次树结构表示数据。数据是分层排序的，箭头用于在存储的数据中导航。
   
   
2. 关系模型：
   关系模型以表的形式表示数据，它基于一阶谓词逻辑。
   
   
3. 网络数据库模型:
   网络数据库模型类似于分层模型。但是，网络数据库允许记录具有多个父级，而分层模型不允许多个父级。
   
   与分层模型不同，网络数据库不需要父级到子关系。它代表数据作为图形和记录类型，并允许一个到许多关系。
   
   
4. 实体关系模型：
   实体-关系模型在开发数据库的概念设计时很有用。通过构建一个ER模型，这个模型很容易设计。
   
   
5. 对象模型:
   对象模型使用对象，类和继承来存储数据。对象模型用于复杂应用程序以及文件管理系统中。
   

数据建模技术

下面是一些可以用来创建有用的、结果驱动的数据模型的技术。

• 了解你的业务和需要什么来改进它

最好是如果您对您的业务明确了解，其目的是什么，以及如何利用数据来发展您的业务。对于有用的数据建模，您必须对您的组织深入了解。只有那么您将能够收集与您的宗旨匹配的相关数据。因此，了解您的业务以及所需的内容，然后您将收集您可以使用的相关数据来发展您的业务。

• 数据可视化

在您知道需要收集哪些数据以实现业务增长之后，就该考虑如何展示这些数据了。图形化可视化不仅可以更容易地理解数据，还可以更容易地从多个来源收集数据。在可视化上下文中，您可以更清楚地表示数据。

• 盯着您的数据建模

在数据建模的初始阶段，您不知道您的数据的增长程度或大。在开始时使它变得轻松，易于理解，确保您看到增长率，并准备处理一切。

此外，它还将使您更容易在初始阶段纠正模型或数据中遇到的任何问题。随着时间和经验的积累，你知道了什么可行，什么不可行，你可以添加更多的数据集。在任何情况下，您都应该使用可伸缩的数据模型来反映业务需求的变化性质。

• 使您的数据更易于理解

一个有用的数据模型是技术和业务的结合。在创建数据模型时，您应该记住，大多数读取数据的人了解业务，但不了解技术。

你的模型应该考虑到人们的思考方式以及人们如何衡量业务。您的数据模型应该基于以下三件事:您的业务需求是什么、您拥有的数据和业务智能。

• 专注于你需要的数据

使用你需要的东西，而不是你想要的东西。了解您的目的并仅使用相关数据。太多的数据可以创造杂乱，并导致许多问题，并使它很难监控相关数据。

• 定期检查你的数据

请记住，你遇到问题的前面，它更容易解决它。因此，请常规检查数据模型，以便您在其初始阶段找到任何问题，并尽快解决它。

• 避免误导

有时，数据的使用方式可能会误导人们相信一些可能不是真的东西。避免误导;信任是赢得的而不是给予的，提供你能证明的正确信息是至关重要的。尽量避免可能造成误导的实践，例如数据可视化中通常使用的一些技巧。此外，要尽量表现出一种因果关系而不是相互关系。

• 利用技术

如今，有许多软件和在线工具可用来进行数据建模。让您的生活更轻松，并使用可用的工具来获得更好和更快的性能。

• 与你的业务一起不断学习和提高

当你的业务扩大时，也要不断学习。随着业务增长或新数据可用，扩展数据建模结构是正确的下一步。

自从机器学习和人工智能的进化以来，数据技术是当今的新潮流。因此，无论您是要为业务构建数据模型，还是想学习数据建模;现在正是学习智能数据技术的好时机。