ما المقصود بنمذجة البيانات؟

تبدأ نمذجة البيانات عادةً بتمثيل البيانات من منظور المفاهيم ثم تمثيلها مرةً أخرى في سياق التقنيات المختارة. يقوم المحللون وأصحاب المصلحة بإنشاء أنواع مختلفة من نماذج البيانات أثناء مرحلة تصميم البيانات. فيما يأتي ثلاثة أنواع أساسية من نماذج البيانات:

نموذج البيانات المفاهيمي

نماذج البيانات المفاهيمية تقدم طريقة عرض كبيرة وشاملة للبيانات. وهي توضح ما يلي:

• ما تتضمنه البيانات
• سمات البيانات والشروط أو القيود المفروضة على البيانات
• قواعد الأعمال التي ترتبط بها البيانات
• أفضل طريقة لتنظيم البيانات
• متطلبات نزاهة البيانات والأمان

وعادةً يقوم أصحاب المصلحة والمحللون في قطاع الأعمال بإنشاء النموذج المفاهيمي. هذا النموذج عبارة عن تمثيل تخطيطي بسيط لا يلتزم بالقواعد الرسمية الخاصة بنمذجة البيانات. والشيء المهم هو أنه يساعد كل من أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين في مشاركة رؤية مشتركة والاتفاق على الغرض من مشروع البيانات الخاص بهم والاتفاق على نطاقه وتصميمه.

أمثلة على نموذج البيانات المفاهيمي

على سبيل المثال، نموذج البيانات المفاهيمي لأحد وكالات بيع السيارات قد يعرض كيانات بيانات مثل ما يلي:

1. كيان "صالات العرض" يمثل معلومات حول مختلف المنافذ التي تمتلكها الوكالة
2. كيان "السيارات" يمثل العديد من السيارات التي تبيعها الوكالة في الوقت الحالي
3. كيان "العملاء" يمثل جميع العملاء الذين أجروا عملية شراء في الوكالة
4. كيان "المبيعات" يمثل معلومات حول المبيعات الفعلية
5. كيان "مندوبو المبيعات" يمثل معلومات حول جميع مندوبي المبيعات الذين يعملون لدى الوكالة

يتضمن هذا النموذج المفاهيمي أيضًا متطلبات أعمال، مثل ما يلي:

• كل سيارة يجب أن تنتمي إلى صالة عرض معينة.
• يجب أن يكون لكل عملية بيع مندوب مبيعات واحد على الأقل وأن يرتبط بها عميل واحد على الأقل.
• يجب أن تحمل كل سيارة اسم علامة تجارية ورقم منتج.
• يجب على كل عميل أن يقدم رقم هاتفه وعنوان بريده الإلكتروني.

وبالتالي، تعمل النماذج المفاهيمية كجسر يربط بين قواعد الأعمال والنظام الأساسي الخاص بإدارة قواعد البيانات المادية (DBMS). نماذج البيانات المفاهيمية تسمى أيضًا نماذج المجال.

نموذج البيانات المنطقي

تقوم نماذج البيانات المنطقية بتعيين فئات البيانات المفاهيمية إلى هياكل بيانات فنية. وهذه النماذج تقدم تفاصيل أكثر حول مفاهيم البيانات وعلاقات البيانات المعقدة التي تم تحديدها في نموذج البيانات المفاهيمية، مثل ما يلي:

• أنواع البيانات للسمات المختلفة (على سبيل المثال، سلسلة أو رقم)
• العلاقات بين كيانات البيانات
• السمات الأساسية أو الحقول الأساسية في البيانات

يتعاون مهندسو البيانات مع محللي البيانات في إنشاء النموذج المنطقي. وعند إنشاء التمثيل، يلتزمون بأحد الأنظمة الرسمية المتعددة لنمذجة البيانات. في بعض الأحيان، قد تختار فرق أجايل (agile) تخطي هذه الخطوة والانتقال مباشرةً من النماذج المفاهيمية إلى النماذج المادية. ومع ذلك، فإن هذه النماذج مفيدة في تصميم قواعد البيانات الكبيرة، التي تسمى مستودعات البيانات، وفي تصميم أنظمة إعداد التقارير التلقائية.

أمثلة على نماذج البيانات المنطقية

في مثال بيع السيارات الذي نتناوله، يقوم نموذج البيانات المنطقي بتوسيع النموذج المفاهيمي ويتعمق أكثر في فئات البيانات على النحو التالي:

• يحتوي الكيان "صالات العرض" على حقول مثل الاسم والموقع كبيانات نصية وعلى رقم هاتف كبيانات عددية.
• يشتمل الكيان "العملاء" على حقل عنوان بريد إلكتروني بالتنسيق xxx@example.com أو xxx@example.com.yy. يجب ألا يزيد اسم الحقل عن 100 حرف.
• يحتوي الكيان "المبيعات" على حقل اسم العميل وحقل اسم مندوب المبيعات، بالإضافة إلى تاريخ عملية البيع في صورة نوع بيانات "تاريخ" والمبلغ في صورة نوع بيانات "عشري".

وبالتالي، تعمل النماذج المنطقية كجسر يربط بين نموذج البيانات المفاهيمي والتقنية الأساسية ولغة قاعدة البيانات التي يستخدمها المطورون في إنشاء قاعدة البيانات. ومع ذلك، فهي نماذج حيادية من الناحية التقنية، ويمكنك تنفيذها بأي لغة قاعدة بيانات. يتخذ مهندسو البيانات وأصحاب المصلحة عادةً القرارات التقنية بعد قيامهم بإنشاء نموذج بيانات منطقي.

نموذج البيانات المادي

تقوم نماذج البيانات المادية بتعيين نماذج البيانات المنطقية على تقنية نظام DBMS محددة واستخدام مصطلحات البرامج. على سبيل المثال، تقدم تفاصيل حول ما يلي:

• أنواع حقول البيانات كما هي ممثلة في نظام DBMS
• علاقات البيانات كما هي ممثلة في نظام DBMS
• تفاصيل إضافية، مثل ضبط فعالية الأداء

يقوم مهندسو البيانات بإنشاء النموذج المادي قبل تنفيذ التصميم النهائي. وهي تتبع أيضًا تقنيات نمذجة البيانات الرسمية للتأكد من أنها قد تناولت جميع جوانب التصميم.

أمثلة على نماذج البيانات المادية

افترض أن وكالة السيارات قد قررت إنشاء أرشيف بيانات في Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval. يصف نموذج البيانات المادية المواصفات التالية:

• في "المبيعات"، مبلغ عملية البيع هو نوع بيانات float (عائم)، وتاريخ عملية البيع هو نوع بيانات ذو طابع زمني.
• في "العملاء"، اسم العميل هو نوع بيانات سلسلة.
• في مصطلحات استرداد S3 Glacier Flexible Retrieval، المخزن هو موقع جغرافي لبياناتك. 

يتضمن نموذج البيانات المادي أيضًا تفاصيل إضافية مثل منطقة AWS التي تنشئ فيها مخزنك. وبالتالي، يعمل نموذج البيانات المادية كجسر يربط بين نموذج البيانات المنطقي والتنفيذ النهائي للتقنية.

تتضمن عملية نمذجة البيانات سلسلةً من الخطوات التي يجب أن تنفذها بشكل متكرر حتى تقوم بإنشاء نموذج بيانات شامل. في أي منظمة، يجتمع العديد من أصحاب المصلحة معًا لإنشاء طريقة عرض بيانات كاملة. وعلى الرغم من اختلاف الخطوات حسب نوع نمذجة البيانات، ففيما يلي نظرة عامة.

الخطوة 1: تحديد الكيانات وخصائصها

حدد جميع الكيانات التي تريدها في نموذج البيانات. من المفترض أن يكون كل كيان متميزًا منطقيًا عن جميع الكيانات الأخرى وأن يمثل الأشخاص أو الأماكن أو الأشياء أو المفاهيم أو الأحداث. كل كيان هو كيان مميز لأنه يحتوي على خاصية فريدة واحدة أو أكثر. يُمكنك اعتبار الكيانات على أنها أسماء وسمات وصفات في نموذج البيانات الخاص بك.

الخطوة 2: تحديد العلاقات بين الكيانات

إن العلاقات بين مختلف الكيانات هي أساس نمذجة البيانات. تحدد قواعد الأعمال في البداية هذه العلاقات على المستوى المفاهيمي. يُمكنك اعتبار العلاقات كأفعال في نموذج البيانات. على سبيل المثال، يقوم مندوب المبيعات ببيع الكثير من السيارات، أو توظف صالة العرض الكثير من مندوبي المبيعات.

الخطوة 3: تحديد تقنية نمذجة البيانات

بعد أن تفهم كياناتك وعلاقاتها من الناحية المفاهيمية، يُمكنك تحديد تقنية نمذجة البيانات الأنسب لحالة الاستخدام لديك. على سبيل المثال، قد تستخدم نمذجة البيانات العلائقية مع البيانات المهيكلة ولكن قد تستخدم نمذجة البيانات ذات الأبعاد مع البيانات غير المهيكلة.

الخطوة 4: التحسين والتكرار

يُمكنك إدخال مزيد من التحسينات على نموذج البيانات لديك ليلائم متطلباتك من حيث التقنية والأداء. على سبيل المثال، إذا كنت تخطط لاستخدام Amazon Aurora ولغة استعلام هيكلية (SQL)، فستضع كياناتك مباشرةً في جداول وتحدد العلاقات باستخدام مفاتيح خارجية. وعلى العكس من ذلك، إذا اخترت استخدام Amazon DynamoDB، فستحتاج إلى التفكير في أنماط الوصول قبل تصميم جدولك. ونظرًا لأن DynamoDB يعطي الأولوية للسرعة، فأنت تحدد أولاً كيفية الوصول إلى بياناتك ثم تقوم بنمذجة بياناتك في النموذج الذي سيتم الوصول إليه.

وستقوم عادةً بتكرار هذه الخطوات كلما تغيرت تقنيتك ومتطلباتك بمرور الوقت.