зачем нужна модель данных

SPBDEV Blog

В двух недавних статьях вы узнали, что такое поток данных и примеры сценариев его использования в Power BI, а также научились создавать поток данных. Прежде чем идти дальше в обсуждении потока данных, мы должны сделать небольшую паузу и поговорить об общей модели данных (CDM). Интеграция потоков данных с CDM является важным и ценным активом для бизнес-приложений, а также Power BI. В этой статье вы узнаете, что такое CDM, и все подробности о нем, которые вам нужны для вашего решения Power BI.

Необходимое условие

Чтобы понять содержание этой статьи, полезно иметь общую информацию о том, что такое поток данных, и сценарии использования потока данных:

Каковы варианты использования потока данных для вас в Power BI?

Силосы данных

Чтобы понять общую модель данных, вы должны сначала понять необходимость в ней. В настоящее время многие организации имеют десятки приложений, которые выполняют различные функции. Например, одно приложение для учета, другое приложение для ERP, одно приложение, которое заботится о своем веб-сайте, и приложение для их системы расписаний и т. д. Многие организации также имеют много баз данных, поскольку обычно каждое приложение поставляется с базой данных. Могут быть также некоторые базы данных без приложения для этого. Например, файл Excel, в котором у продавца есть список потенциальных клиентов и контактов, на которые можно ссылаться. В каждой организации могут быть сотни баз данных.

В качестве примера силосов данных, попробуйте ответить на этот вопрос: сколько приложений может хранить данные клиентов? ERP может хранить эту информацию. Интернет-сайт может иметь раздел в своей базе данных для него. Кроме того, в приложении учета может быть таблица клиентов. Как бы вы синхронизировали все эти данные клиентов вместе? Как интегрировать?

Проблема интеграции

Единая модель данных

Как вы можете видеть на скриншоте выше, интеграция между приложениями и базами данных выглядит очень сложной и безумной. Большинству организаций приходится тратить много ресурсов и бюджета, чтобы сделать ее, и с появлением следующего приложения или базы данных, всю операцию необходимо выполнить снова! Вместо приведенной выше модели гораздо эффективнее, если мы сможем интегрировать все данные в «единую модель данных». Единая модель данных будет источником единой версии истины. Все системы будут читать и записывать данные в эту модель. Другие приложения по-прежнему имеют свою собственную базу данных, но если они хотят интегрироваться с другим приложением, единая модель данных является их адаптером.

Единая модель данных может помочь архитектуре решения стать намного более эффективной, как показано ниже:

Единая модель данных сделает приложения изолированными от изменений в других приложениях, и в результате потребуется гораздо меньше усилий по интеграции. Теперь давайте посмотрим, что такое Common Data Model.

Общая модель данных: CDM

В Github есть хранилище CDM для схемы общей модели данных: https://github.com/Microsoft/CDM. CDM работает с другими технологиями Microsoft, как описано в следующем разделе.

CDM и другие службы Microsoft

Общая модель данных уже поддерживается в общих службах данных для приложений, Dynamics 365, Power Apps, Power BI и будет поддерживаться во многих будущих службах данных Azure. Мы остановимся на Power BI в этой статье. Поток данных может отображать выходные данные запроса на объект в общей модели данных. Эта функция обрабатывается с помощью параметра «Map to Standard» в Dataflow Power Query Editor.

Службы общих данных также предоставляют концентратор для дополнительного анализа, а также для бизнес-анализа, основанного на искусственном интеллекте. На диаграмме ниже показано, как CDM можно использовать со всеми другими службами Microsoft.

CDM и поток данных

Общая модель данных может быть местом хранения данных в потоке данных. Чтобы использовать эту функцию, вам нужно использовать опцию «Map to Standard». Это опция, которую вы увидите, когда будете в онлайн-редакторе запросов потока данных.

Затем вы можете выбрать стандартный объект. Стандартный объект является одним из объектов в общей модели данных, как вы можете видеть на скриншоте ниже, есть много предопределенных объектов.

После выбора объекта вы можете сопоставить поля из исходного столбца со стандартным объектом.

Этот процесс загружает данные в таблицу CDM.

CDM и бизнес-приложения

Доступ к общей модели данных можно получить из бизнес-приложений Microsoft, таких как Microsoft PowerApps, Power BI и Dynamics 365.

Хранение данных для общей модели данных

В одной из следующих статей мы подробно объясним структуру папок CDM и как можно ее использовать для создания внешнего потока данных.

Главное преимущество CDM

Как упоминалось выше, CDM помогает упростить интеграцию. Как прямой результат, она помогает отделить приложения и источники данных друг от друга. И это означает, что вы можете создать отчет для определенной цели, и если этот отчет использует CDM, его можно легко применить к аналогичному сценарию, в котором источник данных отличается. Тот же процесс применяется, когда у вас есть приложения, использующие Dynamics 365 или PowerApps, использующие CDM. Это приводит к некоторым возможностям, таким как ускорители промышленного решения, которые представляют собой предварительно упакованные приложения, использующие CDM.

Здесь уже опубликованы некоторые ускорители отраслевых решений Microsoft.

Резюме

Источник

Моделирование данных: обзор

В работе мы с коллегами часто видим как компании сталкиваются с проблемой управления данными – когда таблиц и запросов становится сильно много и управлять всем этим очень сложно. В таких ситуациях мы рекомендуем моделировать данные. Чтобы разобраться, что это такое – я перевела статью-обзор про моделирование данных от Towards Data Science, в которой кроме основных терминов и понятий можно найти наглядный пример использования моделирования данных в ритейле. Вперед под кат!

Если вы посмотрите на любое программное приложение, то увидите, что на фундаментальном уровне оно занимается организацией, обработкой и представлением данных для выполнения бизнес-требований.

Модель данных — это концептуальное представление для выражения и передачи бизнес-требований. Она наглядно показывает характер данных, бизнес-правила, управляющие данными, и то, как данные будут организованы в базе данных.

Моделирование данных можно сравнить со строительством дома. Допустим, компании ABC необходимо построить дом для гостей (база данных). Компания вызывает архитектора (разработчик моделей данных) и объясняет требования к зданию (бизнес-требования). Архитектор (модельер данных) разрабатывает план (модель данных) и передает его компании ABC. Наконец, компания ABC вызывает инженеров-строителей (администраторов баз данных и разработчиков баз данных) для строительства дома.

Ключевые термины в моделировании данных

Сущности и атрибуты. Сущности — это «вещи» в бизнес-среде, о которых мы хотим хранить данные, например, продукты, клиенты, заказы и т.д. Атрибуты используются для организации и структурирования данных. Например, нам необходимо хранить определенную информацию о продаваемых нами продуктах, такую как отпускная цена или доступное количество. Эти фрагменты данных являются атрибутами сущности Product. Сущности обычно представляют собой таблицы базы данных, а атрибуты — столбцы этих таблиц.

Взаимосвязь. Взаимосвязь между сущностями описывает, как одна сущность связана с другой. В модели данных сущности могут быть связаны как: «один к одному», «многие к одному» или «многие ко многим».

Сущность пересечения. Если между сущностями есть связь типа «многие ко многим», то можно использовать сущность пересечения, чтобы декомпозировать эту связь и привести ее к типу «многие к одному» и «один ко многим».

Простой пример: есть 2 сущности — телешоу и человек. Каждое телешоу может смотреть один или несколько человек, в то время как человек может смотреть одно или несколько телешоу.

Эту проблему можно решить, введя новую пересекающуюся сущность «Просмотр записи»:

ER диаграмма показывает сущности и отношения между ними. ER-диаграмма может принимать форму концептуальной модели данных, логической модели данных или физической модели данных.

Концептуальная модель данных включает в себя все основные сущности и связи, не содержит подробных сведений об атрибутах и часто используется на начальном этапе планирования. Пример:

Логическая модель данных — это расширение концептуальной модели данных. Она включает в себя все сущности, атрибуты, ключи и взаимосвязи, которые представляют бизнес-информацию и определяют бизнес-правила. Пример:

Физическая модель данных включает в себя все необходимые таблицы, столбцы, связи, свойства базы данных для физической реализации баз данных. Производительность базы данных, стратегия индексации, физическое хранилище и денормализация — важные параметры физической модели. Пример:

Основные этапы моделирования данных:

Реляционное vs размерное моделирование

В зависимости от бизнес-требований ваша модель данных может быть реляционной или размерной. Реляционная модель — это метод проектирования, направленный на устранение избыточности данных. Данные делятся на множество дискретных сущностей, каждая из которых становится таблицей в реляционной базе данных. Таблицы обычно нормализованы до 3-й нормальной формы. В OLTP приложениях используется эта методология.

В размерной модели данные денормализованы для повышения производительности. Здесь данные разделены на измерения и факты и упорядочены таким образом, чтобы пользователю было легче извлекать информацию и создавать отчеты.

Компания ABC имеет 200 продуктовых магазинов в восьми городах. В каждом магазине есть разные отделы, такие как «Товары повседневного спроса», «Косметика», «Замороженные продукты», «Молочные продукты» и т.д. В каждом магазине на полках находится около 20 000 отдельных товаров. Отдельные продукты называются складскими единицами (SKU). Около 6 000 артикулов поступают от сторонних производителей и имеют штрих-коды, нанесенные на упаковку продукта. Эти штрих-коды называются универсальными кодами продукта (UPC). Данные собираются POS-системой в 2 местах: у входной двери для покупателей, и у задней двери, где поставщики осуществляют доставку.

В продуктовом магазине менеджмент занимается логистикой заказа, хранением и продажами продуктов. Также продолжают расти рекламные активности, такие как временные скидки, реклама в газетах и т.д.

Разработайте модель данных для анализа операций этой продуктовой сети.

Решение

Шаг 1. Сбор бизнес-требований

Руководство хочет лучше понимать покупки клиентов, фиксируемые POS-системой. Модель должна позволять анализировать, какие товары продаются, в каких магазинах, в какие дни и по каким акционным условиям. Кроме того, это складская среда, поэтому необходима размерная модель.

Шаг 2: Идентификация сущностей

В случае размерной модели нам необходимо идентифицировать наши факты и измерения. Перед разработкой модели необходимо уточнить объем требуемых данных. Согласно требованию, нам нужно видеть данные о конкретном продукте в определенном магазине в определенный день по определенной схеме продвижения. Это дает нам представление о необходимых сущностях:

Количество, которое необходимо рассчитать (например, объем продаж, прибыль и т.д), будет отражено в таблице с фактическими продажами.

Шаг 3: Концептуальная модель данных

Предварительная модель данных будет создана на основе информации, собранной о сущностях. В нашем случае она будет выглядеть так:

Шаг 4: Доработка атрибутов и создание логической модели данных

Теперь необходимо завершить работу над атрибутами для сущностей. В нашем случае дорабатываются следующие атрибуты:

Date Dimension:

Product:

Store:

Promotion:

Sales Fact:

Объем продаж (например, количество банок овощного супа с лапшой).

Сумма продаж в долларах: количество продаж * цена за единицу.

Стоимость в долларах: стоимость продукта, взимаемая поставщиком.

Логическая модель данных будет выглядеть так:

Шаг 5: Создание физических таблиц в базе данных

С помощью инструмента моделирования данных или с помощью кастомных скриптов теперь можно создавать физические таблицы в базе данных.

Думаю, теперь стало достаточно очевидно, что моделирование данных — одна из важнейших задач при разработке программного приложения. И оно закладывает основу для организации, хранения, извлечения и представления данных.

Источник

Модели данных и концептуальное моделирование

Выше уже упоминалось, что схема создается с помощью некоторого языка определения данных. В действительности она создается на основе языка определения данных конкретной целевой СУБД. К сожалению, это язык относительно низкого уровня; с его помощью трудно описать требования к данным в масштабе всей организации так, чтобы созданная схема была доступна пониманию пользо­вателей самых разных категорий. В чем мы действительно нуждаемся, так это в описании схемы на некотором, более высоком уровне. Это описание будем назы­вать моделью Данных.

Модель данных. Интегрированный набор понятий для описания и обработки данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в некото­рой организации,

Модель является представлением «реального мира» объектов и событий, а так­же существующих между ними связей. Это некоторая абстракция, в которой акцент делается на самых важных и неотъемлемых аспектах деятельности организа­ции, а все второстепенные свойства игнорируются. Таким образом, можно сказать, что модель данных представляет саму организацию. Модель должна отражать ос­новные концепции, представленные в таком виде, который позволит проектиров­щикам и пользователям базы данных обмениваться конкретными и недвусмыс­ленными мнениями о роли тех или иных данных в организации. Модель данных можно рассматривать как сочетание трех указанных ниже компонентов.

Объектные модели данных

При создании объектных моделей данных используются такие понятия, как сущности, атрибуты и связи. Сущность — это отдельный элемент деятельности организации (сотрудник или клиент, место или вещь, понятие или событие), ко­торый должен быть представлен в базе данных. Атрибут — это свойство, которое описывает некоторый аспект объекта и значение которого следует зафикси­ровать, а связь является ассоциативным отношением между сущностями. Ниже перечислены некоторые наиболее общие типы объектных моделей данных.

Модели данных на основе записей

В модели на основе записей база данных состоит из нескольких записей фик­сированного формата, которые могут иметь разные типы. Каждый тип записи определяет фиксированное количество полей, каждое из которых имеет фикси­рованную длину. Существуют три основных типа логических моделей данных на основе записей: реляционная модель данных ( relational data model ), сетевая мо­дель данных ( network data model ) и иерархическая модель данных ( hierarchical data model ). Иерархическая и сетевая модели данных были созданы почти на де­сять лет раньше реляционной модели данных, потому их связь с концепциями традиционной обработки файлов более очевидна.

Реляционная модель данных

Таблица 1. Пример описания сущности Branch в реляционной схеме

Таблица 2. Пример описания сущности Staff в реляционной схеме

Источник

6) Что такое моделирование данных?

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных (моделирование данных) — это процесс создания модели данных для хранения данных в базе данных. Эта модель данных представляет собой концептуальное представление объектов данных, связей между различными объектами данных и правилами. Моделирование данных помогает визуально представлять данные и обеспечивает соблюдение бизнес-правил, нормативных требований и государственных политик в отношении данных. Модели данных обеспечивают согласованность в соглашениях об именах, значениях по умолчанию, семантике, безопасности при обеспечении качества данных.

Модель данных подчеркивает, какие данные необходимы и как они должны быть организованы, а не какие операции должны выполняться с данными. Модель данных похожа на план здания архитектора, который помогает построить концептуальную модель и установить отношения между элементами данных.

Два типа методов моделей данных:

Мы обсудим их подробно позже.

В этом уроке вы узнаете больше о

Зачем использовать модель данных?

Основная цель использования модели данных:

Типы моделей данных

Существует в основном три различных типа моделей данных:

Концептуальная модель

Основная цель этой модели — установить сущности, их атрибуты и их взаимосвязи. На этом уровне моделирования данных едва ли есть какая-либо подробная информация о фактической структуре базы данных.

3 основных арендатора модели данных

Entity : реальная вещь

Атрибут : характеристики или свойства объекта

Источник

SPBDEV Blog

В двух недавних статьях вы узнали, что такое поток данных и примеры сценариев его использования в Power BI, а также научились создавать поток данных. Прежде чем идти дальше в обсуждении потока данных, мы должны сделать небольшую паузу и поговорить об общей модели данных (CDM). Интеграция потоков данных с CDM является важным и ценным активом для бизнес-приложений, а также Power BI. В этой статье вы узнаете, что такое CDM, и все подробности о нем, которые вам нужны для вашего решения Power BI.

Необходимое условие

Чтобы понять содержание этой статьи, полезно иметь общую информацию о том, что такое поток данных, и сценарии использования потока данных:

Каковы варианты использования потока данных для вас в Power BI?

Силосы данных

Чтобы понять общую модель данных, вы должны сначала понять необходимость в ней. В настоящее время многие организации имеют десятки приложений, которые выполняют различные функции. Например, одно приложение для учета, другое приложение для ERP, одно приложение, которое заботится о своем веб-сайте, и приложение для их системы расписаний и т. д. Многие организации также имеют много баз данных, поскольку обычно каждое приложение поставляется с базой данных. Могут быть также некоторые базы данных без приложения для этого. Например, файл Excel, в котором у продавца есть список потенциальных клиентов и контактов, на которые можно ссылаться. В каждой организации могут быть сотни баз данных.

В качестве примера силосов данных, попробуйте ответить на этот вопрос: сколько приложений может хранить данные клиентов? ERP может хранить эту информацию. Интернет-сайт может иметь раздел в своей базе данных для него. Кроме того, в приложении учета может быть таблица клиентов. Как бы вы синхронизировали все эти данные клиентов вместе? Как интегрировать?

Проблема интеграции

Единая модель данных

Как вы можете видеть на скриншоте выше, интеграция между приложениями и базами данных выглядит очень сложной и безумной. Большинству организаций приходится тратить много ресурсов и бюджета, чтобы сделать ее, и с появлением следующего приложения или базы данных, всю операцию необходимо выполнить снова! Вместо приведенной выше модели гораздо эффективнее, если мы сможем интегрировать все данные в «единую модель данных». Единая модель данных будет источником единой версии истины. Все системы будут читать и записывать данные в эту модель. Другие приложения по-прежнему имеют свою собственную базу данных, но если они хотят интегрироваться с другим приложением, единая модель данных является их адаптером.

Единая модель данных может помочь архитектуре решения стать намного более эффективной, как показано ниже:

Единая модель данных сделает приложения изолированными от изменений в других приложениях, и в результате потребуется гораздо меньше усилий по интеграции. Теперь давайте посмотрим, что такое Common Data Model.

Общая модель данных: CDM

В Github есть хранилище CDM для схемы общей модели данных: https://github.com/Microsoft/CDM. CDM работает с другими технологиями Microsoft, как описано в следующем разделе.

CDM и другие службы Microsoft

Общая модель данных уже поддерживается в общих службах данных для приложений, Dynamics 365, Power Apps, Power BI и будет поддерживаться во многих будущих службах данных Azure. Мы остановимся на Power BI в этой статье. Поток данных может отображать выходные данные запроса на объект в общей модели данных. Эта функция обрабатывается с помощью параметра «Map to Standard» в Dataflow Power Query Editor.

Службы общих данных также предоставляют концентратор для дополнительного анализа, а также для бизнес-анализа, основанного на искусственном интеллекте. На диаграмме ниже показано, как CDM можно использовать со всеми другими службами Microsoft.

CDM и поток данных

Общая модель данных может быть местом хранения данных в потоке данных. Чтобы использовать эту функцию, вам нужно использовать опцию «Map to Standard». Это опция, которую вы увидите, когда будете в онлайн-редакторе запросов потока данных.

Затем вы можете выбрать стандартный объект. Стандартный объект является одним из объектов в общей модели данных, как вы можете видеть на скриншоте ниже, есть много предопределенных объектов.

После выбора объекта вы можете сопоставить поля из исходного столбца со стандартным объектом.

Этот процесс загружает данные в таблицу CDM.

CDM и бизнес-приложения

Доступ к общей модели данных можно получить из бизнес-приложений Microsoft, таких как Microsoft PowerApps, Power BI и Dynamics 365.

Хранение данных для общей модели данных

В одной из следующих статей мы подробно объясним структуру папок CDM и как можно ее использовать для создания внешнего потока данных.

Главное преимущество CDM

Как упоминалось выше, CDM помогает упростить интеграцию. Как прямой результат, она помогает отделить приложения и источники данных друг от друга. И это означает, что вы можете создать отчет для определенной цели, и если этот отчет использует CDM, его можно легко применить к аналогичному сценарию, в котором источник данных отличается. Тот же процесс применяется, когда у вас есть приложения, использующие Dynamics 365 или PowerApps, использующие CDM. Это приводит к некоторым возможностям, таким как ускорители промышленного решения, которые представляют собой предварительно упакованные приложения, использующие CDM.

Здесь уже опубликованы некоторые ускорители отраслевых решений Microsoft.

Резюме

Источник