Data Model là gì? Thoạt đầu, bạn có khả năng nghĩ Data modeling hay thường được gọi là mô hình hóa dữ liệu, là một loại từ chuyên môn thiên về công nghệ thông tin và kỹ thuật. Qua nội dung sau đây sẽ bổ sung thêm nhiều nội dung hơn đến các nàng đọc, cùng tìm đọc nhé!
Data modeling là gì?
Là một mô hình trừu tượng tổ chức các phần tử của dữ liệu và chuẩn hóa cách chúng liên quan với nhau và với các tính chất của các thực thể trong toàn cầu thực.
Ví dụ: mô hình dữ liệu có thể chỉ định rằng phần tử dữ liệu biểu hiện cho một chiếc ô tô bao gồm một vài phần tử khác, đến lượt nó, đại diện cho màu sắc và kích thước của chiếc ô tô và lựa chọn chủ sở hữu của nó.
Mô hình hóa dữ liệu (data modelling) là quá trình sản sinh ra một mô hình dữ liệu để dữ liệu được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu. Mô hình dữ liệu này là một biểu diễn định nghĩa của các đối tượng dữ liệu, sự liên kết giữa các đối tượng dữ liệu khác nhau và các quy tắc.
Xem thêm Tìm hiểu mối liên kết chặt chẽ giữa Sale và Marketing
Vì sao Data Modeling lại quan trọng?
Bằng cách lập mô hình dữ liệu, bạn sẽ ghi lại dữ liệu bạn có, bí quyết bạn sử dụng dữ liệu đó và những đòi hỏi của bạn xung quanh việc dùng, bảo vệ và quản trị. Thông qua mô hình hóa dữ liệu, doanh nghiệp của bạn có thể:
- Tạo ra cấu trúc để hợp tác giữa nhóm Công nghệ nội dung (CNTT) và các nhóm bán hàng.
- Mở ra cơ hội để công ty có thể cải thiện quy trình bán hàng bằng việc lựa chọn nhu cầu và sử dụng dữ liệu.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí cho CNTT và xử lý các khoản đầu tư thông qua việc lập kế hoạch hợp lý từ trước.
- Giảm lỗi (và việc nhập dữ liệu dư thừa dễ xuất hiện lỗi), cùng lúc đó tốt lên tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Tăng vận tốc và hiệu năng của truy tìm và phân tích dữ liệu bằng cách lập chiến lược cho công suất và tốc độ phát triển.
Vì vậy, đó không chỉ là những gì mà bạn nhận được với mô hình dữ liệu mà còn là cách bạn có được nó. Các bước này tự nó sẽ cung cấp những lợi ích đáng kể.
Các dạng mô hình dữ liệu phổ biến
Mô hình phân cấp – Hierarchical model
Dữ liệu này sử dụng các quy trình phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng tương tự như mô hình cây. Tuy vậy, việc truy xuất và truy xuất dữ liệu khá phức tạp trong cơ sở dữ liệu phân cấp. Đây chính là lý do tại sao nó hiếm khi được sử dụng hiện nay.
Mô hình quan hệ – Relation model
Được đề nghị như là một thay thế cho mô hình phân cấp bởi một nhà bào chế của IBM.
Ở đây dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự khó khăn và bổ sung một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu.
Mô hình mạng – Network model
Được lấy cảm hứng từ mô hình phân cấp. Tuy nhiên, không giống như mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt các sự kết nối phức tạp đơn giản hơn vì mỗi bản ghi có thể được liên kết với nhiều bản ghi không giống nhau.
Mô hình hướng đối tượng mục tiêu – Object-oriented model
Cơ sở dữ liệu này bao gồm một tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng có các tính năng và phương thức riêng.
Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ.
Mô hình sự kết nối thực thể – Entity relationship model
Mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện cho các thực thể và các mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa.
Một thực thể có thể là bất cứ thứ gì – một định nghĩa, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng mục tiêu.
Xem thêm Phân tích và tìm hiểu về chiến lược marketing của Vinfast
Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa – Semantic data modeling
Data Model là gì? Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (SDM) là miêu tả cơ sở dữ liệu cấp cao dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc hình thức (mô hình cơ sở dữ liệu) cho cơ sở dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu này được thiết kế để nắm bắt nhiều ý nghĩa của môi trường ứng dụng hơn là khả năng có thể có với các mô hình cơ sở dữ liệu hiện đại.
Ví dụ về Data Modeling
Bây giờ bạn đã biết mô hình dữ liệu là gì và vì sao nó lại quan trọng như vậy, chúng ta sẽ coi qua ba loại mô hình dữ liệu không giống nhau để làm rõ hơn về mô hình dữ liệu.
Định nghĩa (Conceptual)
Khái niệm mô hình dữ liệu xác định cấu trúc tổng thể của doanh nghiệp và dữ liệu. Nó được dùng để tổ chức các khái niệm kinh doanh, như được lựa chọn bởi các bên liên quan trong doanh nghiệp và kiến trúc sư dữ liệu. Chẳng hạn như, bạn có thể có dữ liệu khách hàng, nhân sự và mặt hàng và mỗi nhóm dữ liệu đấy, được gọi là thực thể, có sự kết nối với các thực thể khác. Cả thực thể và mối quan hệ thực thể đều được lựa chọn trong mô hình khái niệm.
Hợp lý (Logical)
Một mô hình dữ liệu logic được tạo ra dựa trên mô hình khái niệm với các tính chất cụ thể của dữ liệu trong mỗi thực thể và các mối quan hệ chi tiết giữa các thuộc tính đó. Chẳng hạn như, khách hàng A mua mặt hàng B từ nhân viên bán hàng C. Đây chính là mô hình kỹ thuật về các quy tắc và cấu trúc dữ liệu như được xác định bởi kiến trúc sư dữ liệu và nhà đo đạt kinh doanh và nó sẽ giúp đưa ra quyết định về mô hình vật lý mà dữ liệu và nhu cầu bán hàng yêu cầu.
Vật lý (Physical)
Data Model là gì? Mô hình dữ liệu vật lý là bí quyết khai triển chi tiết đối với mô hình dữ liệu logic và mô hình này do quản trị viên và nhà phát triển cơ sở dữ liệu tạo ra. Nó được tăng trưởng cho một công cụ cơ sở dữ liệu chi tiết, công nghệ lưu trữ dữ liệu và với các trình kết nối dữ liệu để cung cấp dữ liệu trong tất cả hệ thống kinh doanh của bạn cho người sử dụng khi cần thiết. Đây chính là “điều” mà các mô hình khác đã gây ra, việc khai triển thực tế vùng dữ liệu của bạn.
Qua bài viêt trên đây Atp.vn sẽ cung cấp các thông tin về Data modeling là gì? Data modeling có quan trọng không?. Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích với các bạn đọc. Cảm ơn các bạn đã dành thời gian để xem qua bài viết này nhé!
Lộc Đạt – Tổng hợp
Tham khảo ( a1digihub.com, www.bacs.vn, … )
Discussion about this post