Моделирование данных

{"document": [{"text": [{"type": "attachment", "attributes": {"presentation": "gallery"}, "attachment": {"caption": "", "contentType": "image/png", "filename": "Блог (1).png", "filesize": 281637, "height": 517, "pic_id": 182876, "url": "https://storage.yandexcloud.net/pabliko.files/article_cloud_image/2022/10/10/%D0%91%D0%BB%D0%BE%D0%B3_1.jpeg", "width": 776}}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Данные — инструмент бизнеса для решения проблем в режиме real-time. Часть информации получают из бизнес-процессов или системы управления, а моделирование используют, чтобы данные приносили пользу на 100%."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Что такое моделирование данных"}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "Моделирование данных"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": " — набор техник выявления и анализа информации. Для моделинга не нужны технические навыки, только аналитические и логические, а также понимание роли данных в бизнес-процессах."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Почему моделирование данных важно"}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "Понятная модель данных:"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "упрощает бизнес-операции;"}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "обеспечивает правильное хранение, анализ и поиск информации;"}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "устраняет избыточность информации и пробелы;"}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "улучшает качество принятия решений."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Три этапа моделирования данных"}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "Три шага моделирования: концептуальный, логический и физический."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "1. Концептуальное моделирование"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Это визуализация бизнес-процессов, их характеристик и взаимосвязей. Для концептуального этапа не нужно ПО — нарисуйте модель на бумаге или флипчарте."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "2. Логическое моделирование"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Один раз создайте концептуальную модель данных, чтобы дальше преобразовать в логическую. Добавьте ключевые и неключевые атрибуты к сущностям, которые моделируются. Покажите отношения первичных и внешних ключей. Модель на этом этапе независимая, поэтому совмещается со всеми базами данных."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "3. Физическое моделирование"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "В физической модели сущности преобразуются в таблицы, а атрибуты — в столбцы. Имена таблиц и столбцов адаптируют для совместимости с базой данных. Информация трансформируется под спецификацию БД."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Чтобы упростить пользователям понимание, покажите логическую модель данных, а физическую оставьте для анализа."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Примеры моделирования данных и кейсы"}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Рассмотрим популярные подходы к моделированию."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "1. Иерархические модели данных"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Одна из первых моделей — "}, {"type": "string", "attributes": {"href": "https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/ibmims/"}, "string": "Information Management System"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": ", которая появилась в компании IBM в 1996 году. По названию понятно, что способ строится на иерархии — отношениями между сущностями. В основе — древовидная структура данных, которая начинается с вершины или корня («родительская сущность») и спускается к «дочерним»."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Иерархическая модель подходит для инвентаризации. Например, у магазина одежды родительская сущность — вещь. Дальше получаем две дочерние сущности: женская и мужская одежда. Выделяем другие зависимые элементы для других типов одежды: женской (платья, топы, брюки и так далее) и мужской (футболки, брюки, пальто и так далее)."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "attachment", "attributes": {"presentation": "gallery"}, "attachment": {"caption": "", "contentType": "image/png", "filename": "ierarhicheskaya_model_dannyx.png", "filesize": 14837, "height": 517, "pic_id": 182878, "url": "https://storage.yandexcloud.net/pabliko.files/article_cloud_image/2022/10/10/ierarhicheskaya_model_dannyx.jpeg", "width": 776}}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "2. Реляционные модели"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Первую реляционную модель презентовал в 1970 году Эдгар Кодд — учёный-компьютерщик и сотрудник IBM. В основе метода — интуитивный подход к организации данных в таблицах по столбцам и строчкам. Реляционные модели используют в корпоративных вычислениях: отслеживании товаров в наличии, управлении информацией о клиентах, обработке транзакций электронной коммерции и т. д."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "3. Модели данных «сущность-связь» "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Название «сущность-связь» (ER) сразу поясняет, как сущности соотносятся друг с другом внутри модели данных. Возьмём, например, онлайн-транзакцию. Когда клиент покупает в интернет-магазине, генерируется код заказа (объект). Клиент может купить один или несколько товаров, добавить или удалить позиции из заказа, изменить количество и даже сделать возврат после покупки. Эти действия — связи с сущностью, которые отображаются в ER-модели."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "4. Объектно-ориентированные модели данных"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Объектно-ориентированная модель данных (OODM) отражает компоненты существующих проблем бизнеса. Способ моделирует сложные сценарии, где сочетает объектно-ориентированное программирование и реляционную модель базы данных. Модель подойдёт для отслеживания воронки продаж. Объект здесь — потенциальный клиент (реальная сущность) с атрибутами объекта (имя, телефон и электронная почта). Когда "}, {"type": "string", "attributes": {"href": "https://altcraft.com/ru/blog/chto-takoe-mql-i-sql"}, "string": "лид превращается в клиента"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": ", появляется два объекта: «потенциальный клиент» и «клиент»."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "К «потенциальному клиенту» привязывают атрибуты: имя, телефон, email. «Клиент» наследует атрибуты, а базу дополняют ID, адресами, платёжными данными. По объектно-ориентированной модели информацию организуют вокруг реального сценария (объекта), а не по логике и функциям."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "5. Многомерные модели данных"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Модель используют для оптимизации баз данных и ускорения поиска информации. Обычно применяют в OLAP (интерактивная аналитическая обработка), например, при анализе тенденций, прогнозировании продаж, финансовой отчётности и в других целях."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "attachment", "attributes": {"presentation": "gallery"}, "attachment": {"caption": "", "contentType": "image/png", "filename": "mnogomernye_modeli_dannyh.png", "filesize": 38180, "height": 517, "pic_id": 182879, "url": "https://storage.yandexcloud.net/pabliko.files/article_cloud_image/2022/10/10/mnogomernye_modeli_dannyh.jpeg", "width": 776}}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": "Практики моделирования данных"}, {"type": "string", "attributes": {"blockBreak": true}, "string": ""}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Работающие модели определяются по качеству ответов на вопросы пользователей. Практики, которые стоит применять:"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "1. Ставьте понятие цели"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Определите конечную цель, чтобы получить результат, который должен привести к улучшению работы бизнеса. Эффект появится, если чётко представлять, что изменит или улучшит моделирование. Сначала обозначьте желаемый результат, потом начните моделировать данные."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "2. Упрощайте модели"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "В начале работы модели стоит сделать небольшими и простыми. Постепенно добавятся новые наборы данных."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "3. Организуйте данные на основе фактов, измерений, фильтров и порядка"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Для точного ответа на бизнес-вопросы, отслеживайте факты, фильтры, измерения и порядок данных. Возьмём пример — розничный бизнес, где 100+ магазинов. Собственник хочет узнать, какая торговая точка продала больше товара N за последний год."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "«Фактами» будут данные о продажах продукта в каждом магазине, «измерением» — продукт и местоположение магазина. «Фильтр» — последние 12 месяцев, а «порядок» — 10 лучших магазинов (от большего объёма продаж к меньшему в списке). Такой формат организации модели данных генерирует надёжную бизнес-аналитику."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "4. Проверяйте и снова проверяйте"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Если моделировать данные для масштабного проекта, важно дважды проверить модель перед следующим шагом. Такая практика защитит от ошибок."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Инструменты моделирования данных"}], "attributes": ["heading1"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Чтобы найти инструмент для моделирования данных, который отвечает потребностям бизнеса, проверьте:"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "понятность организации больших объёмов данных;"}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "наличие визуального представления сложных тем;"}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "функцию упрощения отображения данных в масштабах предприятия."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "Некоторые инструменты моделирования данных:"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"href": "https://www.erwin.com/products/erwin-data-modeler/"}, "string": "erwin Data Modeler"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": " — сервис компании Quest, который используют для проектирования, визуализации и составления отчётов о данных."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"href": "https://sparxsystems.com/"}, "string": "Enterprise Architect"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": " визуально моделирует и проектирует, поддерживает моделирование информации для бизнес-процессов."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"href": "https://www.idera.com/products/er-studio/enterprise-data-modeling"}, "string": "ER/Studio"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": " умеет отображать сложные данные, поддерживает размерное и реляционное моделирование данных."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"href": "https://altcraft.com/ru"}, "string": "Altcraft Platform"}, {"type": "string", "attributes": {}, "string": " — платформа, которая автоматизирует маркетинг и объединяет данные с разных источников в единый профиль. Аналитика наглядно отображается в real-time режиме в отчётах и диаграммах. Платформа быстро обрабатывает гигабайты данных и за секунды визуализирует информацию в отчётах."}], "attributes": ["bulletList", "bullet"]}, {"text": [{"type": "attachment", "attributes": {"caption": "Пример моделирования данных в Altcraft Platform", "presentation": "gallery"}, "attachment": {"caption": "", "contentType": "image/png", "filename": "primer_modelirovaniya.png", "filesize": 187091, "height": 570, "pic_id": 182885, "url": "https://storage.yandexcloud.net/pabliko.files/article_cloud_image/2022/10/10/primer_modelirovaniya.jpeg", "width": 1600}}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": "Подписывайтесь на наш "}, {"type": "string", "attributes": {"bold": true, "href": "https://t.me/kraftovyj_marketing"}, "string": "Telegram-канал"}, {"type": "string", "attributes": {"bold": true}, "string": ". Там вы найдёте актуальные новости в области digital-маркетинга, полезные статьи и интересные исследования. Будьте в теме вместе с нами:)"}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Источник: "}, {"type": "string", "attributes": {"href": "https://www.lytics.com/blog/data-modeling-what-it-is-and-how-to-do-it-tools/"}, "string": "Lytics"}], "attributes": []}], "selectedRange": [6573, 6573]}