Od pewnego czasu firmy skupiają się na modelowaniu danych jako jednej z najważniejszych umiejętności w dziedzinie analityki danych i interakcji z bazami danych.
Naukowcy zajmujący się danymi potrzebują modelowania danych do analizy danych, ponieważ modelowanie danych jest podstawą gromadzenia czystych, możliwych do interpretacji danych, na podstawie których firmy mogą podejmować kluczowe decyzje.
Co to jest modelowanie danych i dlaczego jest potrzebne?
Modelowanie danych odnosi się do zarządzania, oceny i pomiaru strumieni danych wchodzących do bazy danych lub ją opuszczających. Modelowanie danych jest jedną z zasadniczych części projektu big data, ponieważ badacze danych mają za zadanie stworzyć niezbędną przestrzeń dla danych. Modelowanie danych odnosi się do strukturyzacji przestrzeni danych i oceny niezbędnych czynników modelowanie danych. Krótko mówiąc, modelowanie danych odnosi się do zarządzania danymi w organizacji.
Modelowanie danych określa, w jaki sposób dane powinny być wykorzystywane, w jaki sposób dane powinny się ze sobą komunikować, w jaki sposób powinny być generowane i jaką historię powinny opowiadać dane.
Ze względu na wpływ danych na funkcjonowanie organizacji, decyzje dot modelowanie danych należy przeprowadzić na wczesnym etapie procesu gromadzenia danych. Organizacja decyduje, jaką historię opowie każdy zestaw danych i na jakiej podstawie należy je zebrać, aby opowiedzieć pełną historię.
Większość aplikacji korzysta z danych modelowanie procesów zapewniających bezproblemową obsługę klienta. Wraz ze zmianami w świecie biznesu i gospodarki istotne jest, aby przechowywane dane zmieniały się w sposób ściśle odpowiadający potrzebom klienta końcowego. Zapewnienie doskonałego doświadczenia klienta to czynnik, który decyduje o sukcesie wielu organizacji i większość z nich nad tym pracuje. Jednak tylko w oparciu o idealną strategię możliwe jest dokładne modelowanie danych.
Proces modelowania danych
Modelowanie danych jest komplementarne narzędzie do modelowania biznesu i wdrażania wydajnej bazy danych. Model danych obejmujący wszystkie podstawowe i istotne aspekty zapewnia szczegółowy opis każdej jednostki, którą obejmuje. Projektowanie bazy danych obejmuje stworzenie trzech głównych projektów: koncepcyjnego, logicznego i fizycznego. Do konwersji tych projektów na działającą bazę danych używany jest język definicji danych (DDL).
Chociaż modele danych można tworzyć różnymi metodami, praktycy mają do dyspozycji dwa podstawowe i praktyczne podejścia umożliwiające stworzenie najlepszego modelu. Te dwa modele są znane jako oddolne i odgórne procesy modelowania danych.
- Model oddolny: Modele oddolne, zwane również modelami integracyjnymi, tworzone są w oparciu o wielokrotną reengineering. Ta metoda zwykle zaczyna się od istniejących formularzy danych strukturalnych i podstawowych raportów. Model ten może nie być skuteczny w przypadku udostępniania danych, ponieważ nie odnosi się dokładnie do różnych działów lub części organizacji.
- Model danych odgórny: Modele danych odgórne oparte na abstrakcyjnej metodologii próbują gromadzić informacje dotyczące ekspertów z różnych działów. System, na którym zbudowano ten model danych, może nie mieć zastosowania do wszystkich jednostek, ale model może służyć jako doskonały przykład lub punkt odniesienia.
Czego potrzebujesz, aby zostać modelarzem danych?
Umiejętności wymagane do modelowanie danych są zupełnie inne niż umiejętności niezbędne przy programowaniu i zarządzaniu systemami. Podczas gdy programiści i administratorzy muszą posiadać wystarczającą wiedzę specjalistyczną w obszarach technicznych, osoby zajmujące się modelowaniem danych muszą posiadać wiedzę w zakresie umiejętności logicznych. Umiejętności potrzebne modelarzowi danych obejmują:
- Projekt koncepcyjny
- Myślenie abstrakcyjne
- Komunikacja z użytkownikiem
- Komunikacja wewnętrzna
Na podstawie tych wymagań osoba, która nie posiada niezbędnej wiedzy na temat oprogramowania i systemów, ale potrafi wykazać się myśleniem koncepcyjnym i abstrakcyjnym, jest uważana za doskonałego modelarza danych. Wszyscy twórcy modeli danych muszą posiadać silne umiejętności komunikacyjne. Organizacje chcą zatrudniać osoby z silnymi umiejętnościami komunikacyjnymi, ponieważ od modelarzy wymaga się tłumaczenia i równoważenia wszystkich potrzeb użytkowników. Ponadto powinni dokumentować swoją dokumentację w sposób łatwy do zrozumienia dla wszystkich użytkowników.
Edukacja
Wielu pracodawców chce zatrudnić modelarzy z tytułem licencjata w dziedzinie informatyki, matematyki stosowanej lub informatyki. Powyższe kwalifikacje wskazują, że osoba zajmująca się modelowaniem danych posiada przynajmniej podstawową wiedzę z zakresu podstawowych pojęć informatycznych. Część pracodawców oczekuje jednak, że osoby zainteresowane tą pracą ukończą różnorodne kursy z zakresu zarządzania systemami informatycznymi czy zarządzania przedsiębiorstwem. Ponadto modelarze muszą posiadać umiejętności zarządzania bazami danych oraz wiedzieć, jak wdrażać okna dialogowe i wyszukiwania w bazie danych, aby uzyskać pożądane wyniki. Przed rozpoczęciem pracy jako modelarz danych warto rozważyć zdobycie następujących umiejętności:
1. Logika cyfrowa: Logika cyfrowa jest również znana jako logika Boole’a i stanowi podstawę wszystkich współczesnych systemów komputerowych i języków programowania. Jest to system, który przekształca złożone problemy w proste wartości typu „tak/nie”, „prawda/fałsz” lub „0/1”. Logika cyfrowa jest podstawową koncepcją programowania. Z tego powodu posiadanie umiejętności czyszczenia i organizowania nieustrukturyzowanego zbioru danych jest bardzo ważne.
2. Architektura i organizacja komputera: Umiejętność ta jest bezpośrednio powiązana z umiejętnością poprzednią. Logika, architektura i organizacja oddziałują na siebie i musisz je właściwie zrozumieć, aby zoptymalizować wydajność i procesy pracy. Architektura komputera odnosi się do logicznego zestawu reguł umożliwiających programiście połączenie sprzętu, oprogramowania i mechanizmów wewnętrznych. Kompleksowe zrozumienie architektury i organizacji komputera pozwala osiągnąć maksymalną produktywność podczas pracy z danymi.
3. Reprezentacja danych: Reprezentacja danych polega na rozbiciu złożonych informacji na prostsze bity, podobnie jak w przypadku kodowania liczb. Umożliwia bardziej dostępne gromadzenie, manipulowanie i analizę danych, co pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze.
4. Architektura pamięci: Gdy już zrozumiesz, w jaki sposób dane są reprezentowane i kodowane, niezbędna jest umiejętność ich przechowywania w celu przyszłego wykorzystania. Architektura pamięci odnosi się do sposobu przechowywania cyfr binarnych w komórkach komputera, a bardziej złożone informacje są przechowywane w arkuszach kalkulacyjnych i bazach danych. Zasadniczą częścią architektury pamięci jest znalezienie sposobu na najlepsze połączenie szybkości, trwałości, niezawodności i przystępności cenowej przy jednoczesnym zachowaniu integralności danych.
5. Znajomość narzędzi do modelowania stosowanych obecnie w organizacjach: Lista urządzeń, przy których można pomóc modelowanie danych jest rozległy. Jednak niektóre narzędzia, takie jak PowerDesigner, Enterprise Architect i Erwin, działają lepiej niż przykłady. Podobne organizacje używają tych narzędzi do strukturyzacji i definiowania danych w celu osiągnięcia lepszych i zoptymalizowanych wyników. Znajomość tych narzędzi może pomóc zaoszczędzić sporo czasu i umożliwić skuteczniejszą analizę zbiorów danych.
6. Dostosuj się do nowych metod modelowania: Modelowanie danych nadal ewoluuje. Różnice w infrastrukturze, źródłach danych i modelach prawdopodobnie staną się bardziej złożone w nadchodzących latach. Umiejętność szybkiego uczenia się i wzajemnego dostosowywania metod modelowania to niezbędne umiejętności, których potrzebujesz, aby być na bieżąco.
7. Język SQL i jego implementacja: SQL to nazwa strukturalnego języka konwersacyjnego; Jak; jeśli jesteś modelarzem, musisz go w pełni opanować, ponieważ ten standardowy język programowania służy do manipulowania, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych przechowywanych w relacyjnych bazach danych. Łatwość programowania i przenośność sprawiła, że SQL stał się powszechnym językiem do implementowania okien dialogowych baz danych. Krótko mówiąc, nie da się modelować danych bez podstawowej znajomości języka SQL.
8. Odpowiednie doświadczenie w korzystaniu z systemów baz danych: Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) mają szerokie możliwości zarządzania danymi, takie jak szybkie przechowywanie i wyszukiwanie danych. Niezbędne jest doświadczenie w zarządzaniu złożonym środowiskiem danych.
9. Wzorowe umiejętności komunikacyjne, które pomogą Ci poruszać się po organizacjach o złożonych hierarchiach: Dane modelowanie nie polega tylko na posiadaniu umiejętności technicznych. Musisz zastosować swoją wiedzę na temat złożonych danych technicznych, aby osoby nietechniczne mogły zrozumieć, co mówisz. Osoby zajmujące się modelowaniem danych muszą komunikować się ze wszystkimi poziomami firmy, aby jak najlepiej wdrażać inteligentne zmiany i usprawniać operacje biznesowe. Zrozumienie niuansów polityki biznesowej i dokładne zastosowanie jej w swojej dziedzinie pracy jest niezbędne, ale jeszcze ważniejsze.
Bezpłatne pobieranie motywów WordPressPobierz motywy WordPressPobierz bezpłatne motywy WordPress PremiumPobierz motywy WordPressdarmowy kurs Udemy do pobraniapobierz oprogramowanie lenevoPobierz motywy WordPress za darmopobierz płatny kurs Udemy za darmo