مراحل عملية نمذجة البيانات

اقرأ في هذا المقال


نمذجة البيانات هي طريقة لتصور نظام تخزين البيانات، حيث يتم تمثيل النظام من خلال رسم تخطيطي يحاول شرح البيانات المراد تخزينها والعلاقات بين أنواع البيانات المختلفة والتنسيقات والسمات التي تجعل النظام يعمل.

ما هي مراحل عملية نمذجة البيانات

1- تحديد عناصر البيانات

  • يتم تحديد عناصر العالم الحقيقي في النظام أولاً، حيث يمكن أن تكون الكيانات مفاهيم أو أحداثًا أو أشياء أو أشخاصًا أو شركات أو أنظمة، وإذا كان من الممكن تحديد شيء ما على أنه منفصل فيمكن أن يكون كيانًا.
  • تضمن نماذج البيانات الاتساق في اصطلاحات التسمية والقيم الافتراضية والدلالات والأمان مع ضمان جودة البيانات وتساعد بنية نموذج البيانات في تحديد الجداول العلائقية والمفاتيح الأساسية والإجراءات المخزنة.

2- تحديد الصفات والخصائص

  • الخصائص التي تميز الكيان عن الكيانات الأخرى هي سماته، ويمكن أن تكون أي شيء يحدده الكيان مثل: الاسم أو الفئة أو المعرف أو تاريخ الإنشاء أو الوصف، وستعتمد أنواع السمات على نوع النظام الذي يتم إنشاؤه.
  • يصف نموذج البيانات المادية التنفيذ المعين لقاعدة البيانات لنموذج البيانات، والهدف الأساسي لتصميم نموذج البيانات هو التأكد من أن كائنات البيانات التي يقدمها الفريق المطلوب يتم تصورها بدقة.

3- شرح العلاقات بين البيانات

كل كيان في البيانات لديه نوع من العلاقة مع الكيانات الأخرى، قد تكون متصلة ببعضها البعض لأنّها تتفاعل مع بعضها البعض أو قد تكون معتمدة على بعضها البعض مع انتقال السمات، ومهما كانت العلاقة يجب شرحها وتمثيلها أثناء عملية نمذجة البيانات.

4- تسوية البيانات

يستند تسوية البيانات إلى إزالة الغموض من العلاقات وإزالة التكرار أو التشابه، حيث يتم تنفيذ ذلك من خلال مراجعة مختلف المفاتيح الأساسية أو الثانوية أو الخارجية المرتبطة بكل كيان.

5- التأكد من البيانات

يجب أن تكون هذه المرحلة عندما يتم دمجها جميعًا مع التحقق من التنسيقات والمتطلبات وبناء الجملة وجنبًا إلى جنب مع الكيانات والعلاقات والمفاتيح، حيث إذا كانت هناك حاجة إلى تغييرات فإنّ المصمم ينتقل إلى النموذج مرة أخرى لتحسينه.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: