數據模型是組織加速應用程序開發和釋放數據價值的關鍵工具。

一 、什么是數據建模

數據建模是一種用于定義和組織業務流程的技術。可以通過分析、理解和明確數據需求以及它們如何支撐業務流程來創建業務的可視化描述。數據模型是企業數據元素及其之間連接的可視化表示。通過幫助定義和構造相關業務流程上下文中的數據，模型支持有效信息系統的開發。它們使業務和技術資源能夠協作地決定如何在整個組織中存儲、訪問、共享、更新和利用數據。

二 數據建模是數據策略的重要組成部分

要真正理解什么是數據建模，必須深入挖掘它所帶來的具體好處。當然，只有有效地部署數據模型，并且當業務和IT團隊和諧地工作時，才能實現這些好處。以下是有效數據建模的四個主要好處

1. 降低成本，更快的實現數據價值

使用數據建模，業務用戶可以直接定義核心業務規則，這意味著在實現時需要更少的修訂。需求和開發的集成決定了總體開發時間的顯著改進。這意味著將更快地向市場交付項目和新產品。我們幫助一個客戶使用數據建模將他們的生產時間從9個月減少到3個月。使用數據建模還可以節省成本，因為它可以快速捕獲錯誤。這意味著需要更少的迭代，并且團隊不太可能將充滿錯誤的項目傳遞給上級或者的客戶。這使數據建模將編程預算減少了75%。數據建模可能很復雜，并且會增加一些文書工作，包括IT和業務方面的文書工作。但這也是控制數據、降低成本和加快開發的最佳方法之一。

2. 理解和改進業務流程

數據建模迫使明確業務及其流程，并要求不同人員協作的方式進行。如果你不知道你的業務是如何運作的，根本無法定義數據和它在做什么。例如，要構建客戶數據庫，您需要了解企業目前擁有的客戶數據，以及您如何使用這些數據。因此，數據建模過程揭示了數據及其關系，這為理解業務流程以及如何改進業務流程提供了基礎。

3.降低復雜性和風險

為了處理每個組織都必須面對的數據浪潮，需要確保數據是簡單和低風險的。你擁有的數據越多，就越快需要考慮馴服它。而且，由于所有企業都面臨著數據遵從性的挑戰，您需要正確地進行操作。這意味著記錄和連接一切與不斷變化的數據。數據模型提供了數據流程的直觀圖表，因此您可以全面了解數據體系結構。這降低了風險，因為可以深入了解所有的數據，不再是隱藏和分散的轉換、元數據或過濾器，因此公司很容易獲得一個版本的真相。數據建模還可以使技術水平較低的員工(如業務主管和高管)更容易訪問業務中復雜的、高度技術性的元素。

4. 改進的協作IT團隊可以更容易地與非技術人員協作。通過使用數據模型，它們可以以技術無關的方式進行溝通，但在需要時仍然具有足夠的細節來創建物理數據結構。數據建模可以更容易地將高級業務流程與數據規則、數據結構和物理數據的技術實現集成起來。數據模型為業務如何運作以及如何以每個人都能理解的方式使用數據提供了協同作用。

三 、概念數據建模

有三種不同類型的數據模型：概念的、邏輯的和物理的。每個數據模型都有特定的用途，主要由操作細節級別定義。概念數據模型是在數據建模過程的第一階段建立的。它們提供了一個概要級別的透視圖，省略了更精細的細節，以更易于理解的格式。

1什么是概念數據模型

顧名思義，概念數據建模最適用于概念階段，即組織起草一份粗略的計劃，然后制定出更詳細的細節。概念數據模型通常由數據架構師和業務相關人員創建，為相關業務人員提供有關概念或實體及其之間關系的易于理解的映射。通過以一種與那些不一定是技術和或細節導向的涉眾相關的方式來溝通模型。概念數據模型的目的是通過記錄不同的業務實體如何相互關聯來提供以數據為中心的組織視角。這通常是通過實體關系圖(ERD)和/或對象角色模型(ORM)來實現的。與邏輯和物理數據模型不同，概念數據模型與技術和應用程序無關。這意味著它們不受當前系統和過程的現實和上下文的約束。概念數據模型展現了現有狀態和未來狀態，這意味著它們包含了正在進行或未來可能進行的業務更改。通過這種方式，組織可以在一定程度上對模型進行未來驗證，并考慮到解決方案中可能需要內置的任何靈活性。

2概念數據模型的目標

應該使用概念數據模型來定義和溝通概念和實體之間的高級關系。換句話說，它們幫助組織在上下文中看到他們的數據以及不同類型數據之間的關系。理想情況下，它們將是上下文中數據的可視化表示，以表示組織在特定環境中如何操作的場景。這可以幫助組織避免可能導致重大問題的疏忽。例如，當構建或獲取一個新的客戶關系管理系統時，區分潛在客戶和客戶的需要可能并不明確。但如果沒有這種區別，“新”潛在客戶實際上可能是擁有現有賬戶的公司員工。識別潛在客戶和客戶之間區別的數據庫還可以建模，以識別新潛在客戶和現有客戶之間的任何潛在關系，從而允許合并記錄。這樣，銷售代表和支持代表就有了有效工作所需的環境。

3什么時候應該考慮概念數據模型

概念數據模型用于數據建模的早期階段，根據用例需求組織和定義概念和規則。在這三種類型的數據模型中，它們是最不詳細的，但這并不意味著它們不那么有用。事實上，概念數據模型的一個關鍵好處是，它們可以被快速理解并傳達給“技術”之外的利益相關者。概念性數據模型為組織提供了一個起點，在它們通過數據模型的各個階段時，這個起點應該發展成上下文更豐富的圖。通過用例分析、用例設計和數據庫設計，物理數據模型的復雜性和詳細程度最終將達到細化。

4為什么應該使用概念數據模型

繞過概念數據建模階段，更有可能忽略宏觀實體關系，例如上面提到的客戶、潛在客戶的區別。此外，概念數據模型還考慮基數。基數描述了一個實體與其他實體的關系，包括一對一、一對多或多對多。如果沒有概念數據建模，組織在開發周期中越深入，這種疏忽就越有可能發生。這是因為當團隊在截止日期的壓力下專注于設計細節時，大局往往會被忽略。通過首先構建概念數據模型，組織可以避免這種疏忽，因此可以提前考慮和定義實體之間的潛在關系。

四、 邏輯數據建模

邏輯數據建模是數據建模的三種類型(或階段)之一，另外還有概念數據建模和物理數據建模。有時也稱為信息建模，邏輯數據建模是這些階段的第二階段。它幫助組織對必須處理的信息進行可視化理解，以成功地完成特定的任務或業務流程。

1什么是邏輯數據模型

作為給定業務領域信息需求的圖形表示，邏輯數據模型是通過采用概念數據模型中描述的數據描述，并為數據結構引入相關的元素、定義和更多的上下文來構建的。這個階段很重要，因為雖然更精簡的概念數據模型更容易溝通，但缺乏上下文會使從建模轉移到實現變得困難。需要更多細節來支持這一進程。這些細節包括定義屬性、主鍵、外鍵、關系基數以及描述實體和類。在這個階段，建立和定義數據之間關系的本質，并且對來自不同系統的數據進行規范化。

2邏輯數據模型的目標

在這個階段，數據模型的主要功能是可視化數據元素以及它們之間的關系。邏輯數據建模還可以詳細描述與數據元素相關的屬性。例如，邏輯數據模型將指定數據元素的性質，即帳戶名稱(字符串)、帳戶號碼(整數)。

3什么時候應該考慮邏輯數據模型

這三種不同類型的數據模型提供了越來越多的上下文和細節，因此我們可以依次查看它們的使用情況。因此，一旦建立了概念數據模型，就應該考慮邏輯數據模型。這個更結構化的數據建模階段在應用程序設計過程中最為相關，在數據庫分析師和設計人員工作的技術環境中，它可以作為一種溝通機制。與概念數據模型相比，它在更大程度上幫助我們理解數據的細節，但類似地，它沒有提供應該如何實現的視角。與概念數據建模一樣，這意味著團隊不受技術考慮的約束。這一點很重要，因為組織中的技術本質通常是動態的。

4為什么要使用邏輯數據模型

理解邏輯數據模型何時以及為何相關的一個簡單方法是考慮模型的目標受眾：數據庫分析師、系統分析師和設計人員。邏輯數據建模的受眾和在應用程序設計過程中的位置意味著為了可訪問性而排除上下文和細節是不太相關的。與概念數據建模相比上下文架構師需要確保新應用程序與它們將包含的數據兼容。從本質上講，邏輯數據模型為生產性數據庫設計提供了必要的基礎。如果沒有邏輯數據模型，設計人員就只能在新應用程序運行時真正了解其需求。這通常意味著使用無組織的數據元素，從而更有可能忽略這些需求。因此，為了構建物理數據模型而跳過邏輯數據建模階段可能會導致糟糕的數據庫設計和無法正常工作的應用程序。解決這些錯誤需要一種反應性的方法，這種方法可以放慢產品上市的時間，并增加與開發過程相關的總成本。此外，邏輯數據模型的技術不可知特性有助于組織建立流程改進的機會。這意味著新的應用程序可以盡可能高效地構建，而不是像當前技術限制所允許的那樣有效。

五、 物理數據建模

物理數據建模是數據建模三個順序階段中的第三個階段。數據庫設計人員通過詳細說明在概念和邏輯數據建模階段創建的模型來生成物理數據模型。在此階段創建的模型支持管理規范化，并考慮部署的目標技術。它們足夠全面，可以表示已實現的數據庫設計或打算實現的數據庫設計。

1什么是物理數據模型

物理數據模型引入了概念和邏輯數據模型中缺失的特定于數據庫的上下文。它表示數據庫中的表、列、數據類型、視圖、約束、索引和過程以及/或計算機過程中通信的信息。物理數據模型應該與特定的數據庫管理系統(DBMS)以及基于數據操作的流程的特定需求相關聯。這通常需要邏輯設計構造的非規范化，以維護引用的完整性。物理數據建模階段的上下文考慮的一個例子是可以或將要處理的數據的性質，以及關于如何執行這些流程的規則。另一個關鍵的考慮是，確保在DBMS中支持建模的列類型，并且遵守實體和列的命名約定，防止有問題的語義重疊。考慮技術上下文意味著物理數據模型反映技術環境的需求。

2物理數據模型的目標

作為數據模型實現的特定于數據庫的表示，物理數據模型有助于在構建數據庫之前可視化數據庫的結構。他們的焦點和最終目標是數據庫的實現，他們通過描述如何在特定的DBMS范圍內創建數據庫來幫助組織實現這一目標。使用它，數據庫設計者可以創建數據庫的抽象并生成模式。實體類型表示為表，關系類型行表示表之間的外鍵。這個透視圖對于確保所表示的數據對象和關系的準確性和與組織系統的兼容性是不可或缺的。

3什么時候應該考慮物理數據模型

這三種類型的數據模型可以而且應該被視為線性階段。作為數據建模的第三階段，物理數據建模建立在概念和邏輯階段開發的模型的基礎上。物理模型標志著模型的轉變，從最初被構建的用來表示“什么”(如將被建模的數據和信息)到“如何”(實現)。當然，這種實際的實現方法會考慮到DBMS和技術的細節，包括項目中提出的非正規化需求。該模型描述了單個項目的數據需求，但它也可以與來自其他項目的物理數據模型集成，以說明項目、過程和技術之間的相互關系。由于考慮到特定的技術，物理數據模型更加嚴格，即使是很小的更改也可能需要修改整個應用程序。因此，建議只在概念和邏輯數據模型已經構建好之后才繼續構建物理數據模型。

4為什么要使用物理數據模型

物理數據模型是理解實現本質的重要一步。這樣的理解越完整，就越有可能成功地實現滿足組織需求的解決方案。設計良好的物理數據模型可以獲得更好的數據質量、更容易的實現和維護以及更可實現的可伸縮性。然而，一個設計良好的物理數據模型取決于它之前的模型是否充分。在實踐中，許多組織認識到需要構造物理數據模型，但卻忽略或跳過了概念和邏輯模型。這不可避免地會導致設計考慮方面的差距，以及從數據模型到物理應用程序的數據沿續性和可追溯性方面的問題。

六 、小結

簡而言之，數據建模有助于數據的可視化表示。數據模型是在項目的設計和分析階段建立的，以確保這些應用程序需求得到滿足。這就是數據建模為我們保留的東西。