数据正在改变世界的运作方式。它可以是一项关于疾病治疗的研究，一个公司的收入战略，高效的建筑施工，或者你的社交媒体页面上的那些有针对性的广告：这都是由于数据。bluehost美国VPS主机商分享数据建模的概述、基本概念和详细的类型
这种数据指的是机器可读的信息，而不是人类可读的信息。例如，客户数据如果不指向具体的产品购买，对产品团队来说就毫无意义。同样地，如果ID与购买时的具体价格点没有关系，那么营销团队将无法使用这些数据。
这就是数据建模的作用。它是将关系规则分配给数据的过程。数据模型将数据简化为有用的信息，然后组织可以将其用于决策和战略。根据LinkedIn的数据，它是目前就业市场中增长最快的职业。
在开始了解什么是数据建模之前，让我们详细了解一下什么是数据模型。
什么是数据模型?
好的数据允许组织建立基线、基准和目标，以继续前进。为了使数据能够被测量，它必须通过数据描述、数据语义和数据的一致性约束来组织。数据模型是这种抽象的模型，它允许进一步建立概念模型并设置数据项之间的关系。
一个组织可能有一个巨大的数据存储库;但是，如果没有标准来确保这些数据的基本准确性和可解释性，那么它就没有任何用处。一个适当的数据模型证明了可操作的下游结果，关于数据的最佳实践知识，以及访问它的最佳工具。推荐阅读：《企业指定战略时为什么要做数据收集》
在了解了什么是数据建模之后，让我们来讨论它的例子。
什么是数据建模?
软件工程中的数据建模是通过应用某些形式化技术来简化软件系统的图表或数据模型的过程。它涉及通过文本和符号来表达数据和信息。数据模型为建立一个新的数据库或重新设计遗留的应用程序提供了蓝图。
鉴于上述情况，它是定义可用数据结构的第一个关键步骤。数据建模是创建数据模型的过程，通过它来描述数据关联和约束，并最终通过编码来重新使用。它在概念上用图表、符号或文字来表示数据，使其相互关系可视化。
因此，数据建模有助于提高命名、规则、语义和安全方面的一致性。这反过来又提高了数据分析能力。重点是对数据的可用性和组织性的需求，与数据的应用方式无关。
在了解了什么是数据建模之后，让我们来讨论它的例子
数据建模的例子
描述数据模型的最佳方式是思考建筑师的构建计划。一个构建计划有助于建立所有后续的概念模型，数据模型也是如此。
这些数据建模的例子将阐明数据模型和数据建模的过程是如何突出基本数据和如何进行安排的。
1. ER(Entity-Relationship)模型
这个模型是基于现实世界的实体和它们之间关系的概念。它创建了一个实体集、关系集、一般属性和约束。
这里，实体是一个现实世界的对象;例如，雇员是雇员数据库中的一个实体。属性是一个有价值的属性，实体集共享相同价值的属性。最后，是实体之间的关系。
2. 分层模型
这种数据模型以树的形式安排数据，有一个根，其他数据与之相连。层次结构从根开始，像树一样延伸。这种模型用两个不同种类的数据之间的单一的一对多关系有效地解释了几个实时关系。
例如，一个超市可以有不同的部门和许多走道。因此，”根 “节点超市将有两个 “子 “节点：(1)储藏室，(2)包装食品。
3. 网络模型
这种数据库模型使连接的节点之间存在多对多的关系。数据被安排在一个类似图的结构中，这里的 “子 “节点可以有多个 “父 “节点。父节点被称为所有者，而子节点被称为成员。
4. 关系模型
这个流行的数据模型例子将数据安排在表格中。表有列和行，每一个都是实体中存在的一个属性的目录。它使数据点之间的关系易于识别。
例如，电子商务网站可以使用关系模型处理购买和跟踪库存。推荐阅读：《影响2022年数据驱动型企业成功的首要趋势》
5. 面向对象的数据库模型
这种数据模型将数据库定义为一个对象集合，或可回收的软件组件，具有相关的方法和功能。
例如，用于三维建模的建筑和工程实时系统就使用了这种数据模型过程。
6. 对象-关系模型
这种模型是面向对象数据库模型和关系数据库模型的结合。因此，它融合了面向对象模型的高级功能和关系型数据模型的简易性。
数据建模过程有助于组织变得更加以数据为导向。这要从清理和建模数据开始。让我们看看数据建模是如何在不同层次上发生的。
这些是我们在什么是数据建模中讨论的重要类型。接下来，让我们来看看这些技术。
数据建模的类型
组织使用的数据模型有三种主要类型。这些是在分析项目的规划过程中产生的。它们的范围从抽象到离散的规格，涉及到不同的利益相关者的贡献，并服务于不同的目的。
1. 概念模型
它是数据库概念和它们之间关系的可视化表示，确定了数据的高级用户视图。它不是数据库本身的细节，而是着重于建立实体、实体的特征以及它们之间的关系。
2. 逻辑模型
这个模型进一步定义了数据实体的结构和它们的关系。通常，逻辑数据模型被用于一个特定的项目，因为其目的是开发一个规则和数据结构的技术图。
3. 物理模型
这是一个模式或框架，定义了数据在数据库中的物理存储方式。它被用于数据库特定的建模，其中的列包括确切的类型和属性。物理模型设计内部模式。其目的是数据库的实际执行。
逻辑数据模型与物理数据模型的特点是，逻辑模型在很大程度上描述了数据，但它不参与数据库的实施，而物理模型则参与。换句话说，逻辑数据模型是开发物理模型的基础，它给出了数据库的抽象化体现，并帮助生成模式。
概念数据模型的例子可以在员工管理系统、简单的订单管理、酒店预订等方面找到。这些例子表明，这种特殊的数据模型被用来沟通和定义数据库的业务需求，并提出概念。它并不意味着是技术性的，相反简单的。
这些是我们在《什么是数据建模》中讨论的重要类型。接下来，让我们来看看这些技术：
数据建模技术
有三种基本的数据建模技术。首先，是实体关系图或ERD技术，用于关系型或传统型数据库的建模和设计。第二，UML或统一建模语言类图是一个标准化的符号系列，用于信息系统的建模和设计。最后，第三种是数据字典建模技术，用表格定义或表示数据资产。
数据建模工具
我们已经看到，数据建模是将某些技术和方法应用于数据的过程，以便将其转换成有用的形式。这是通过数据建模工具来完成的，它可以帮助从图表中创建一个数据库结构。它使数据连接更容易，并根据要求形成一个完美的数据结构。
这些是我们在《什么是数据建模》中讨论的重要工具。
数据建模的重要性
现在很清楚，数据建模是必要的基础性工作。它允许数据轻松地存储在数据库中，并对数据分析产生积极的影响。它对数据管理、数据治理和数据智能至关重要。
- 它意味着更好地记录数据源，更高的质量和更清晰的数据使用范围，更快的性能和很少的错误。
- 从法规遵从的角度来看，数据建模确保一个组织遵守政府法律和适用的行业法规。
- 它使员工有能力做出数据驱动的决策和战略。
- 它建立在商业智能的基础上，因为它允许通过扩大数据能力来识别新的机会。
以上就是关于 数据建模的概述、基本概念和详细的类型这篇文章的全部内容。推荐相关阅读：《2022年最受欢迎的数据工程工具》