Categorias: Todos - ресурсы - моделирование - технология - бизнес

por Reaktiv Reaktiv 8 meses atrás

73

Моделирование данных

В современных условиях бизнес вынужден адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка и технологическим новшествам. Компании должны постоянно обновлять свои организационные структуры и процессы, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Моделирование данных

Моделирование данных

Цели моделирования данных

Объединение существующих баз данных Определив содержание существующих баз данных через семантические модели данных можно получить интегрированное определение данных. Концептуальная схема может использоваться для управления обработкой запросов в среде распределенной базы данных. Проект "Поддержка информационных интегрированных систем" ВВС США (IISS) является экспериментальной разработкой, в которой демонстрируется применение технологий такого типа к неоднородной среде СУБД.
Оценка покупаемого программного обеспечения Модель данных, отражающая действительную инфраструктуру организации, позволяет оценить, насколько покупаемое программное обеспечение соответствует модели данных компании и не противоречит ли инфраструктура, налагаемая программным обеспечением, способу ведения дел компании.
Построение совместно используемых баз данных Полностью разработанная модель может применяться для представления данных независимо от их конкретного использования. Это представление может быть проверено пользователями и затем преобразовано в физический проект базы данных для любой из различных технологий субд. Помимо того, что разработанные базы данных будут непротиворечивыми и совместно используемыми, моделирование данных существенно сократит затраты на разработку.
Планирование ресурсов данных Предварительная модель данных помогает при выработке широкого взгляда на данные, необходимые для деятельности предприятия. Затем эта модель может быть исследована для построения совместно используемых ресурсов данных.

Информация - объединение данных с конкретной целью или в определённом контексте

Данные - символическое представление фактов. При этом факты без интерпретации не будут иметь смысла, а с неправильной могут быть губительны

IDEF1X-подход

Основные конструкции
Характеристики этих предметов, изображаемые именами атрибутов внутри блоков.
Отношения между этими предметами, изображаемые соединяющими блоки линиями.
Предметы, к которым относятся данные, т.е. люди, места, идеи, события и т.д. Они изображаются блоками.
Требования к технологии:
Возможность автоматизации IDEFlX-диаграммы могут создаваться большим числом графических программных пакетов. ВВС США на основе концептуальной схемы разработали активный трехсхемный словарь для построения прикладных программ и обработки запросов в распределенной неоднородной среде. Существует также коммерческое программное обеспечение, поддерживающее детализацию, анализ и управление конфигурацией IDEFlX-моделей.
Надежно проверена на практике IDEF1X базируется на многолетнем опыте предшествующих методологий и тщательно проверена как в проектах ВВС, так и в промышленности.
Проста для изучения Семантическое моделирование данных - новое понятие для многих пользователей IDEF1X. Проблема обучаемости этому языку является важным факторомом. Язык рассчитан на понимание и использование как профессиональными бизнесменами и системными аналитиками, так и администраторами данных и разработчиками баз данных. Он может служить эффективным средством коммуникации в коллективах, состоящих из различных специалистов.
Обеспечивает ясный язык IDEF1X имеет простую, ясную, непротиворечивую структуру и четкие семантические понятия. Синтаксис и семантика IDEF1X сравнительно легки для понимания, хотя и являются достаточно мощным средством.
Поддерживает разработку концептуальных схем Синтаксис IDEF1X поддерживает семантические конструкции, необходимые для разработки концептуальной схемы. Окончательная версия IDEFlX-модели обладает желаемыми характеристиками -непротиворечивостью, расширяемостью и адаптируемостью.

Точка зрения

Концептуальная схема
Свойства:

Она должна удобно адаптироваться как к точкам зрения пользователей, так и к многообразию структур хранения данных и доступа к ним.

При ее расширении новые данные должны определяться без изменения ранее определенных.

должна быть согласованной с инфраструктурой бизнеса и верной во всех сферах применения.

Основная цель этой концептуальной схемы заключается в выработке непротиворечивой интерпретации и определении взаимосвязей данных для их объединения, совместного использования и управления целостностью данных.
Внутренняя(с точки зрения компьютера)
СУБД

Стремление к гибкости привело, однако, к созданию систем управления базами данных (СУБД), позволяющим осуществлять прямой доступ к логически Логические структуры данных в субд обычно определяются либо как иерархии, либо как сети, либо как отношения. Хотя СУБД значительно расширяет возможности совместного использования данных, одно только применение СУБД не гарантирует непротиворечивость определения данных.

данные определяются в терминах файловых структур для хранения и поиска. Структура данных при компьютерном хранении зависит от конкретной компьютерной технологии и от потребности в эффективной обработке данных.
Внешняя(с точки зрения пользователя)
определение данных представляется в контексте отчетов и выборок, предназначенных для облегчения отдельным лицам выполнять конкретные обязанности. В этом случае структура данных изменяется в зависимости от сферы бизнеса и особенностей конкретного пользователя.

Стремление управлять данными как ресурсами, вероятно, связано с требованием гибкости в условиях конкуренции в очень динамичной сфере бизнеса. Многие компании вынуждены постоянно перестраивать свою организационную структуру и деятельность для развития технологии и продвижения на рынке. Чтобы такая перестройка проходила быстро и в то же время плавно, компании должны осознать инфраструктуру своего бизнеса и изменить ее. Это требует глубокого понимания данных и знаний, необходимых для ведения дел.