minhas informações de contato
Correspondência[email protected]
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
No vasto domínio da governação de dados empresariais, o primeiro e crítico passo é comunicar claramente a necessidade de governação de dados. Isto inclui ter uma compreensão e um registo claros dos tipos de dados que a empresa detém, onde estão armazenados e das especificidades da gestão de dados atual. Compreender os ativos de dados de uma organização é a base para o desenvolvimento de uma estratégia eficaz de governança de dados. As empresas precisam identificar e inventariar todos os tipos de ativos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, e como eles são distribuídos pela organização.
Neste contexto, a importância dos modelos de dados tornou-se cada vez mais proeminente.O modelo de dados serve como uma ferramenta para descrever a estrutura de dados e o relacionamento entre os dados.Gestão de dados Fornece estrutura e regras básicas. A governança de dados é o processo de garantir a qualidade, segurança e conformidade dos dados e depende de modelos de dados para atingir esses objetivos.
Este artigo tem como objetivo explorar a relação entre modelos de dados e governança de dados e como melhorar as capacidades de gerenciamento de dados de uma empresa por meio de práticas eficazes de design de modelo de dados e de governança de dados. Apresentaremos primeiro os conceitos básicos e componentes dos modelos de dados, bem como a importância dos modelos de dados. Discutiremos em profundidade o papel dos modelos de dados na governança de dados, incluindo como usar modelos de dados para apoiar o gerenciamento de metadados, o gerenciamento da qualidade dos dados, garantir a segurança e conformidade dos dados, etc.
Através da discussão neste artigo, esperamos ajudar os leitores a compreender melhor a importância dos modelos de dados e da governança de dados, e como eles dependem e se promovem mutuamente para promover conjuntamente o desenvolvimento de estratégias de dados empresariais.
Para mais detalhes, recomenda-se baixar o “Plano de Construção de Big Data”:
https://s.fanruan.com/5iyug
Compartilhe cases reais de transformação digital na indústria e forneça soluções digitais completas!
Um modelo de dados está para os dados assim como um modelo arquitetônico está para um edifício. Ele fornece uma descrição detalhada das características dos dados. Resumindo, um modelo de dados é um conjunto de símbolos padronizados e fáceis de entender que são usados para expressar a estrutura e os relacionamentos dos dados para facilitar a implementação e operação de sistemas computacionais. Estes modelos fornecem um quadro claro para a governação, análise e aplicação de dados, garantindo que os dados são compreendidos e utilizados de forma ordenada e consistente.
O modelo de dados captura de forma abrangente todos os aspectos dos dados através de três elementos principais, nomeadamente estrutura de dados, operações de dados e restrições de dados.
A estrutura de dados descreve principalmente os aspectos estáticos do sistema, abrangendo classificação de dados, atributos, características e inter-relacionamentos entre diferentes entidades de dados. Como pedra angular do modelo de dados, desempenha um papel crucial na definição da essência do modelo de dados. No contexto de sistemas de banco de dados, o nome de um modelo de dados está frequentemente relacionado ao tipo de sua estrutura de dados. Por exemplo, "modelo hierárquico" e "modelo relacional" correspondem a estruturas de dados hierárquicas e relacionais, respectivamente.
As operações de dados envolvem os aspectos dinâmicos do sistema, incluindo adição, atualização, exclusão e recuperação de dados. Um modelo de dados completo precisa definir claramente o significado específico dessas operações, a sintaxe da operação, as regras e a linguagem de programação ou linguagem de consulta usada para implementar essas operações.
As restrições de dados representam um conjunto de regras de integridade que limitam os dados e seus relacionamentos no modelo de dados. Essas regras garantem a precisão, a legalidade e a consistência do armazenamento de dados e das alterações de estado do modelo de dados. Por exemplo, garantir que o número do cliente em uma tabela do banco de dados seja exclusivo ou que o campo do nome não possa ficar vazio são exemplos de regras de integridade. Através destas restrições, a qualidade dos dados e a consistência do modelo de dados podem ser mantidas.
Um modelo de dados é uma ferramenta que descreve conceitualmente objetos de dados, os relacionamentos entre eles e as regras associadas a eles. De acordo com os diferentes requisitos de aplicação e níveis de abstração, os modelos de dados podem ser divididos nos três tipos principais a seguir:
Os modelos conceituais se esforçam para capturar e expressar os principais conceitos de negócios e suas interconexões, como clientes, fornecedores, produtos, contratos, canais de distribuição e processos de produção. Seu objetivo principal é construir um framework que reflita o nível conceitual do negócio, esclarecendo entidades, atributos e relacionamentos entre eles. O modelo conceitual concentra-se na expressão da lógica de negócios e descreve detalhadamente as entidades objeto correspondentes aos conceitos de negócios e suas inter-relações para facilitar a compreensão e análise por parte do pessoal de negócios e desenvolvedores de sistemas.
Os três componentes básicos que compõem o modelo conceitual incluem:
Tomando o negócio de vendas como exemplo, clientes e produtos podem ser considerados como duas entidades diferentes, o nome do cliente e o endereço de entrega são atributos da entidade do cliente, o nome do produto e o preço do produto são atributos da entidade do produto; ; e o comportamento de vendas constitui um relacionamento entre clientes e produtos.
No processo de construção de um modelo conceitual, é necessário primeiro esclarecer o escopo do sistema e os principais objetos envolvidos. O trabalho de design geralmente começa com uma área temática selecionada, e detalhes estruturais específicos do banco de dados geralmente não são abordados durante a fase de modelagem do modelo conceitual.
Ao estabelecer conceitos e escopo básicos de negócios, os modelos conceituais fornecem uma terminologia e definições compartilhadas para todos os participantes, formando uma base linguística comum.
O modelo conceitual é usado para definir o escopo da modelagem, determinar o tema da construção, classificar as principais relações comerciais e construir a estrutura do modelo lógico de dados.
É uma coleção de conceitos refinados por designers com base em uma compreensão profunda das necessidades dos usuários e das áreas de negócios, após análise e síntese, para descrever as necessidades de negócios dos usuários. O modelo conceitual não depende de um sistema de informação específico. É uma estrutura conceitual independente do pessoal de tecnologia da informação e reflete puramente as necessidades de informação.
Ele não apenas possui poderosos recursos de expressão semântica e pode expressar diretamente vários conhecimentos semânticos em aplicativos, mas também deve ser projetado para ser conciso, claro e fácil de entender. No planejamento de governança de dados, os modelos conceituais são frequentemente usados para planejar tópicos de governança de dados e ajudar a classificar objetos de negócios e seus relacionamentos entre si.
O modelo lógico é uma representação abrangente dos requisitos de dados da empresa. Ele detalha as entidades de dados e seus inter-relacionamentos, atributos, definições, descrições e exemplos. O modelo lógico concentra-se mais nos detalhes de implementação do sistema. Às vezes, para simplificar o design do sistema, várias entidades podem ser fundidas em uma entidade comum.
No entanto, o modelo lógico ainda é independente do design específico do sistema de banco de dados. Ele fornece uma camada de abstração para o design físico do banco de dados, mas não pode ser usado diretamente no desenvolvimento real do banco de dados. O modelo lógico é uma etapa intermediária na transição para o design físico do banco de dados. Ele garante a consistência e a padronização do design e estabelece as bases para a implementação subsequente do banco de dados.
O modelo lógico pode capturar e expressar com precisão as necessidades específicas do departamento comercial e fornece orientação fundamental para a implementação do sistema no nível físico.
Sua função principal é representar o modelo de arquitetura de dados da empresa por meio de entidades e seus inter-relacionamentos. O principal objetivo de projetar um modelo lógico é criar um modelo da arquitetura de dados corporativos e orientar o desenvolvimento e a construção do sistema. Além disso, o modelo lógico é projetado utilizando termos comerciais, tornando-se uma ponte de comunicação entre o pessoal comercial e o pessoal técnico e uma ferramenta eficaz de comunicação entre ambas as partes.
Através de modelos lógicos, as equipes técnicas podem compreender melhor os requisitos de negócios e traduzi-los em parte do design do sistema, enquanto as equipes de negócios podem garantir que seus requisitos sejam refletidos com precisão na implementação técnica.
O modelo físico fornece um nível concreto de abstração para o design do banco de dados e contém informações detalhadas de metadados que são essenciais para a criação da estrutura visual do banco de dados. O modelo físico permite que os designers planejem detalhadamente os vários componentes de um banco de dados, incluindo chaves de coluna, restrições de integridade de dados, índices, gatilhos e outros recursos relacionados ao sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD). Por meio do modelo físico, os desenvolvedores podem modelar e otimizar as características físicas do banco de dados antes da implantação real do banco de dados para garantir que o desempenho e a eficiência do banco de dados possam atender aos requisitos específicos do sistema.
Comparado com o modelo lógico, o modelo físico vai um passo além. Descreve detalhadamente as relações específicas entre tabelas, como a associação de chaves primárias e chaves estrangeiras, a criação de índices, etc. No modelo físico, as colunas de cada elemento de dados recebem atributos como tipo de dados específico, comprimento, valor padrão, restrições, configuração de armazenamento e permissões de acesso.
Vale a pena notar que diferentes sistemas de banco de dados podem exigir diferentes designs de modelos físicos. Por exemplo, existem algumas diferenças na modelagem de dados entre bancos de dados relacionais, como MySQL e bancos de dados Oracle e NoSQL.
A principal função do modelo físico é transformar o modelo lógico em um esquema que pode ser implementado no sistema de banco de dados para realmente armazenar e gerenciar dados.
Um modelo físico bem projetado pode otimizar a eficiência do armazenamento de dados, garantir a precisão e integridade dos dados e também facilitar o desenvolvimento de sistemas aplicativos de banco de dados. Através de modelos físicos cuidadosamente projetados, você pode melhorar o desempenho do banco de dados, reduzir custos de manutenção e oferecer suporte à operação eficiente de aplicativos.
A tarefa de design do modelo físico não se limita apenas a atender às necessidades básicas de operação do sistema e armazenamento de dados, mas também precisa considerar de forma abrangente a otimização do desempenho do sistema. Isso inclui os seguintes aspectos principais:
O objetivo do design do modelo físico é garantir a eficiência do armazenamento de dados e a estabilidade da operação do sistema, ao mesmo tempo que melhora a capacidade do sistema de processar dados para atender aos requisitos de desempenho da empresa, mantendo a precisão e a integridade dos dados.
Os modelos de dados desempenham um papel comum e crítico nos principais projetos de gerenciamento de dados e aplicativos, como desenvolvimento de sistemas de aplicativos, integração de dados, construção de data warehouse, gerenciamento de dados mestre e gerenciamento de ativos de dados. Não é exagero considerá-lo a pedra angular da governança de dados.
Se a informatização empresarial for comparada ao corpo humano, então o modelo de dados é o esqueleto que sustenta o corpo humano. As inter-relações e caminhos de fluxo entre os dados constituem os vasos sanguíneos e o sistema de venação, e os próprios dados são equivalentes ao sangue. O modelo de dados garante que os dados, como o sangue, fluam sem problemas e operem de forma eficaz no sistema de informação empresarial.
Quer se trate de um banco de dados operacional ou de um data warehouse, o modelo de dados é a ferramenta central para organizar dados e orientar o design de tabelas de dados. Linus Torvalds, o fundador do Linux, disse que “os maus programadores se preocupam com o código, os bons programadores se preocupam com as estruturas de dados e seus relacionamentos” destaca a importância dos modelos de dados. Somente através do modelo de dados os dados podem ser organizados e armazenados de maneira ordenada, alcançando assim uma utilização eficiente, de baixo custo, alta eficiência e alta qualidade de big data.
Assim como um arquiteto cria plantas antes de construir uma casa, os dados devem ser profundamente considerados antes de desenvolver um aplicativo. Um ambiente de dados sem uma perspectiva geral pode deixar os técnicos desamparados diante de falhas no sistema ou problemas de dados. Os modelos de dados ajudam a definir problemas, identificar dados ausentes e redundantes e selecionar soluções ideais.
Os modelos de dados ajudam a criar aplicativos com custos mais baixos e a detectar erros e omissões antecipadamente. Um bom modelo de dados também pode ser usado como referência para escrever código SQL, agilizando o processo de desenvolvimento. A pesquisa mostra que a modelagem de dados, embora represente apenas uma pequena parcela dos custos do projeto, pode reduzir significativamente os custos de programação.
Nas empresas, profissionais de negócios, analistas de dados, arquitetos, designers de bancos de dados, desenvolvedores, etc. de diferentes origens precisam discutir juntos questões e necessidades de dados. Como uma ferramenta de comunicação eficiente, os modelos de dados podem promover todas as partes a chegarem rapidamente a um consenso. A consistência na terminologia empresarial permite que os empresários entendam e validem o trabalho dos desenvolvedores, gerando consenso.
Muitos problemas de desempenho do banco de dados não são causados por software, mas pelo uso inadequado do banco de dados. O modelo de dados fornece uma maneira de entender o banco de dados, exigindo conceitos claros e consistentes, e convertendo o modelo lógico em um design de banco de dados baseado em regras e, em seguida, ajustando-o para otimizar o desempenho.
O modelo de dados ajuda a melhorar a qualidade dos dados por meio de configurações de chave primária e estrangeira do banco de dados, restrições de regras de qualidade de dados e integridade de dados de referência. Erros de dados são mais graves do que erros de aplicação e, quando os dados de um grande banco de dados são corrompidos, as consequências podem ser catastróficas.
A classificação e modelagem de dados são ferramentas importantes para inventário e mapeamento de dados corporativos. O modelo de dados ajuda a compreender de forma abrangente o status dos negócios e dos dados e a analisar possíveis problemas de negócios e de dados. O design bem-sucedido do modelo de dados promove a comunicação eficaz das necessidades de negócios, melhora a precisão e a facilidade de uso dos dados e estabelece uma base sólida para a governança de dados corporativos.
No sistema de arquitetura de dados da empresa, o modelo de dados desempenha um papel crucial. Ele realiza a conexão entre as necessidades de negócios e os sistemas de banco de dados no processo de governança de dados. As responsabilidades do modelo de dados não se limitam à definição da estrutura de armazenamento e do método de acesso aos dados. Ele também está intimamente ligado a várias áreas-chave de gerenciamento de dados, incluindo gerenciamento de metadados, desenvolvimento de padrões de dados, coordenação de dados mestres, supervisão de qualidade de dados, segurança de dados. e gerenciamento de dados.
No quadro geral da governação de dados, a concepção e gestão cuidadosas dos modelos de dados é o primeiro passo para iniciar o trabalho de governação de dados. Um modelo de dados bem concebido pode melhorar significativamente a eficiência e a eficácia da governação de dados empresariais e garantir o progresso suave e o sucesso a longo prazo do trabalho de governação de dados. Ao otimizar os modelos de dados, as empresas podem garantir a precisão, consistência e acessibilidade dos dados, fornecendo assim um suporte sólido de dados para a tomada de decisões, processos de negócios e planeamento estratégico.
Na construção do modelo de dados, o modelo de negócio envolve principalmente a descrição de tópicos de negócio e regras de negócio.Forma o núcleo dos metadados de negócios . O modelo físico abrange entidades de dados, relacionamentos entre entidades, estruturas de dados e conexões entre chaves primárias e chaves estrangeiras, etc., que constituem o corpo principal de metadados técnicos.
A correlação entre os dados é a base da análise da linhagem de metadados. Portanto, o modelo de dados pode ser considerado, até certo ponto, como um conjunto de metadados que descreve as necessidades de negócio da empresa.
Do ponto de vista técnico,O gerenciamento de dados mestres é orientado por modelos de dados . Os principais aspectos do gerenciamento de dados mestres, incluindo definição, gerenciamento, limpeza, coleta e distribuição de dados mestres e gerenciamento de qualidade, são todos construídos com base no metamodelo de dados mestres.
O modelo de dados fornece ao MDM uma definição clara e consistente da estrutura de dados, que orienta o planejamento e a implementação de soluções de gerenciamento de dados mestres.
Em um ambiente de informação multissistema,A inconsistência do modelo de dados é a causa raiz dos problemas de qualidade dos dados . O modelo de dados fornece entradas de metadados importantes para o gerenciamento da qualidade dos dados, incluindo a definição de consistência dos metadados de negócios e a definição de regras de qualidade dos dados, estabelecendo as bases para a formulação subsequente de regras de qualidade dos dados, inspeção da qualidade dos dados e geração de relatórios de qualidade dos dados.
Um modelo de dados bem projetado pode reduzir inconsistências nas estatísticas de dados e reduzir o risco de erros de cálculo de dados.
Um modelo de dados é uma forma de descrever abstratamente estruturas de dados complexas no mundo real. É também uma expressão de regras de negócios. Do ponto de vista do banco de dados, a importância dos dados reside na sua capacidade de refletir com precisão as regras de negócios definidas. Somente regras de negócios corretas podem definir claramente entidades, atributos, relacionamentos e restrições.
portanto,A padronização de modelos de dados é um elo importante no processo de padronização de dados. . As regras de negócios no modelo de dados são derivadas de uma descrição detalhada das operações da empresa, o que ajuda a empresa a criar e executar atividades comerciais específicas.
Portanto, as regras de negócios precisam ser claramente formuladas e atualizadas em tempo hábil à medida que o ambiente operacional da empresa muda, para garantir que o modelo de dados possa refletir corretamente a operação real da empresa, ajudando assim a empresa a alcançar a padronização dos dados.
Os modelos de dados são um componente chave para garantir a segurança dos dados . No processo de construção de um modelo de dados, entidades, atributos, relacionamentos e restrições devem ser esclarecidos, e campos ou tabelas de dados confidenciais devem ser marcados de acordo com as necessidades específicas de proteção de dados da empresa.
As empresas devem utilizar modelos de dados para esclarecer requisitos específicos e regras de negócios para a implementação de tecnologias de segurança de dados para determinar quais campos de dados podem ser acessados por pessoal específico e quais campos de dados precisam ser dessensibilizados.
Os modelos de dados são o núcleo dos data warehouses e dos sistemas de business intelligence (BI). , um excelente modelo de dados ajuda a analisar a linhagem e o impacto dos dados, garantindo assim uma tomada de decisão de alta qualidade. No processo de construção de um data warehouse, o modelo de dados desempenha o papel de organização de dados e estratégia de armazenamento, que enfatiza o armazenamento razoável de dados do ponto de vista das necessidades de negócios, acesso e uso de dados. Somente organizando e armazenando dados de maneira ordenada por meio de modelos de dados poderemos alcançar uma utilização de big data de alta eficiência, baixo custo, alta eficiência e alta qualidade.
O design do modelo de dados é a base da construção do data warehouse. Ele não apenas fornece uma revisão abrangente do negócio e uma perspectiva geral dos dados, mas também promove uma comunicação suave entre negócios e tecnologia, formando um consenso sobre as principais definições e terminologia do negócio. Além disso, o modelo de dados é neutro entre departamentos e capaz de expressar e abranger todas as áreas de negócios.
A integração de dados refere-se à integração eficaz de dados de diferentes fontes com diferentes formatos e características através de meios lógicos ou físicos para que as empresas possam alcançar um compartilhamento abrangente de dados. Para alcançar a centralização e partilha de dados, a análise aprofundada dos modelos de dados existentes tornou-se particularmente crítica.
No processo de integração de dados,Garanta a consistência entre os principais elementos do modelo de dados é a consideração principal. Essa consistência inclui a correspondência de definições, estruturas e relacionamentos de dados e é a base para uma integração perfeita de dados. Somente quando os principais componentes do modelo de dados são consistentes é que os dados entre diferentes sistemas e aplicações podem ser verdadeiramente interconectados, proporcionando uma visão unificada e integrada dos dados para a empresa.
O modelo de dados detalha três aspectos principais dos dados:Estrutura, operações e restrições . A parte de operação de dados define especificamente os tipos de operações que podem ser realizadas na estrutura de dados e seus métodos de execução, formando um conjunto de operadores de operação. Juntos, esses operadores formam uma estrutura padronizada para a interação de dados e garantem a padronização da interação de dados.
Além disso, o design estrutural padronizado e as restrições claras no modelo de dados fornecem medidas de proteção sólidas para armazenamento e operação de dados, reduzindo efetivamente o risco de anormalidades durante as operações de dados.
Os modelos de dados são a base de uma governança de dados bem-sucedida. Através de modelos de dados bem concebidos, as empresas podem garantir a consistência, precisão e fiabilidade dos dados, o que é fundamental para alcançar os objetivos de longo prazo da governação de dados. Para conseguir isso, as empresas devem adotar uma abordagem abrangente para construir e manter os seus modelos de dados. Isto envolve não apenas precisão técnica, mas também uma compreensão profunda dos processos de negócios e das necessidades dos usuários. Além disso, à medida que o ambiente empresarial e as condições de mercado continuam a mudar, os modelos de dados precisam de ser constantemente ajustados e otimizados para se adaptarem a novos desafios e oportunidades.
A governança de dados é um processo contínuo que exige que as organizações avaliem e melhorem continuamente suas práticas de gerenciamento de dados. Através de investimentos e esforços contínuos, as empresas podem estabelecer uma forte estrutura de governança de dados, que fornecerá suporte de dados sólido para a tomada de decisões, gestão de riscos, atendimento ao cliente e atividades de inovação da empresa.
Em última análise, uma governação de dados eficaz pode não só melhorar a eficiência e a eficácia das operações empresariais, mas também trazer vantagens competitivas às empresas e impulsioná-las no caminho da transformação digital. Esperamos que este artigo forneça informações e orientações valiosas para empresas e profissionais que trabalham para melhorar suas capacidades de gerenciamento de dados para ajudá-los a ter sucesso em um ambiente de negócios baseado em dados.
Para mais detalhes, recomenda-se baixar o “Plano de Construção de Big Data”:
https://s.fanruan.com/5iyug
Compartilhe cases reais de transformação digital na indústria e forneça soluções digitais completas!
Ele se dedica à pesquisa de tecnologia há mais de 30 anos e é proficiente em diversas linguagens como java, linux, javascript, php, css, etc. estação de documentação do desenvolvedor para compartilhar alguns problemas no desenvolvimento de tecnologia para referência futura.
Correspondência[email protected]