لا شكّ بأنك سمعت أو تعرف مصطلح نمذجة البيانات (Data Modeling) وتَردَّد على ذهنك كثيرًا في الأوساط المهتمة بإدارة البيانات وتحليلها، إذ تُعدّ النمذجة واحدة من أهم مراحل إدارة البيانات وتلعب دورًا محوريًا في إعطاء قيمة للبيانات وتعظيم الفائدة القصوى منها. فما المقصود بنمذجة البيانات؟ وما أهميتها؟ تابع معنا في هذا المقال.
ما المقصود بنمذجة البيانات؟
نمذجة البيانات هي عملية تحليل وتعريف لجميع البيانات المختلفة التي تُجمَع أو تُنتَج، بالإضافة إلى العلاقات بين أجزاء البيانات هذه، والتي تُمثَّل بصورةٍ مرئيةٍ كما تُستخدَم في العمل لاحقًا، وبالتالي هي عملية إنشاء نماذج للبيانات لنظام المعلومات من خلال تطبيق تقنيات رسومية معينة تُعبّر عن النمذجة الرسمية، وبالتالي تساعد نمذجة البيانات في فهم متطلبات البيانات الخاصة بالعمل وتوضيحها.
يبين الشكل التالي طريقة تطوير واستخدام نماذج البيانات.
ما أهمية نمذجة البيانات؟
لمرحلة النمذجة فوائدٌ كثيرة، فيما يلي نذكر بعض الجوانب التي تساعد فيها نمذجة البيانات المؤسسات:
- يُنشئ هيكلًا للتعاون بين فريق تقنية المعلومات وفِرق العمل
- يعرض فرصًا لتحسين العمليات التجارية من خلال تحديد احتياجات البيانات واستخداماتها
- يوفر الوقت والمال في تقنية المعلومات ومعالجة الاستثمارات من خلال التخطيط المناسب مسبقًا
- يقلل من الأخطاء (وإدخال البيانات الزائدة المعرضة للخطأ)، مع تحسين تكامل البيانات
- يزيد من سرعة استرجاع البيانات والتحليلات وأدائها من خلال التخطيط للقدرة والنمو
- يقوم بتعيين وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المستهدفة المصممة خصيصًا لأهداف العمل المحدد
آلية نمذجة البيانات القياسية
نستطيع القول أن نمذجة البيانات هي عملية تستخدم لتحديد وتحليل متطلبات البيانات اللازمة لدعم سير العمليات ضمن نطاق أنظمة المعلومات في المؤسسات، لذلك لابد أن تشمل عملية نمذجة البيانات مصممي البيانات المحترفين الذين يعملون عن كثب مع أصحاب المصلحة، بالإضافة إلى المستخدمين المحتملين لنظام المعلومات، كما لابد ان يشمل نموذج البيانات أنواع الكيانات والسمات والعلاقات وقواعد التكامل وتعريف تلك الكائنات، والتي تستخدم كنقطة بداية لتصميم الواجهة أو قاعدة البيانات.
لدينا في الواقع ثلاثة أنواع قياسية مختلفة من نماذج البيانات التي تكمل بعضها الآخر، والتي تُنتج في أثناء التقدم من نمذجة البيانات وصولًا إلى قاعدة البيانات الفعلية التي ستُستخدَم في نظام المعلومات، وهي كالتالي:
- أولًا: تُسجَّل متطلبات البيانات مبدئيًا كنموذج بيانات مفاهيمي وفق تفاصيل التطبيق الجاري تطويره (ربما في سياق نموذج نشاط)، والذي يُعدُّ في الأساس مجموعة من المواصفات المستقلة عن البيانات الفعلية، ولكنها متعلقة بها، والذي نستخدمه لمناقشة المتطلبات الأولية مع أصحاب المصلحة.
إذا يمكننا القول إن نموذج البيانات المفاهيمي يحدد الهيكل العام للعمل وبياناته، ويستخدم لتنظيم مفاهيم الأعمال، على النحو المحدد من قبل أصحاب المصلحة ومهندسي البيانات. فمثلًا، قد يكون لديك بيانات العملاء والموظفين والمنتج، ولكل منها علاقات مع كيانات أخرى، وبالتالي نحتاج لتعريف كل كيان من الكيانات وعلاقات الكيانات في النموذج المفاهيمي الخاص بنا.
- ثانيًا: يُترجَم النموذج المفاهيمي إلى نموذج البيانات المنطقية، والتي توثق هياكل البيانات التي يمكن تنفيذها في قواعد البيانات، مع الأخذ بالحسبان أنه قد يتطلب تنفيذ نموذج بيانات مفاهيمي عدة نماذج بيانات منطقية. إذا يعتمد نموذج البيانات المنطقي على النموذج المفاهيمي بسمات محددة للبيانات داخل كل كيان وعلاقات محددة بين تلك السمات.
على سبيل المثال، يشتري العميل (أ) المنتج (ب) من مساعد المبيعات (ج)، نلاحظ أننا من خلال هذه الآلية نحدد نموذجك الفني للقواعد وهياكل البيانات وفق النمط المحدد بواسطة مهندسي البيانات ومحللي الأعمال، والذي سيساعد في اتخاذ القرارات بشأن النموذج المادي الذي تتطلبه بياناتك واحتياجات عملك.
- ثالثًا: والتي تُعدّ الخطوة الأخيرة في نمذجة البيانات وهي تحويل نموذج البيانات المنطقي إلى نموذج بيانات مادي ينظم البيانات في جداول، وحسابات مستخدمين ودراسة الأداء وتفاصيل التخزين… إلخ. أي أن نموذج البيانات المادي هو تطبيق محدد لنموذج البيانات المنطقي، ويُنشَئ بواسطة مديري قاعدة البيانات والمطورين لأداة محدد لقاعدة بيانات محددة وطريقة معينة لتخزين البيانات.
والخلاصة:
تُستخدَم تقنيات ومنهجيات نمذجة البيانات لنمذجة المعطيات بطريقة معيارية، متسقة، يمكن النبؤ بها من أجل إدارتها كموارد، لذلك ينصح بشدة باستخدام معايير نمذجة البيانات لجميع المشاريع التي تتطلب وسيلة قياسية في تحديد وتحليل البيانات داخل المنظمة، لمساعدة محللي الأعمال والمبرمجين، ومختبري الأكواد، ومتخصصي تقانة المعلومات والمهندسين والمديرين والمنظمات ذات الصلة والعملاء على فهم واستخدام النماذج شبه الرسمية المتفق عليها وكيفية ارتباطها بعضها البعض.
لأن نمذجة البيانات لا تُحدِّد عناصر البيانات فحسب، بل تحدد أيضًا هياكلها والعلاقات بينها، وتساعد على تكامل نظم المعلومات، وتصميم قواعد البيانات ومستودعات البيانات.
ما يجب ان نعرفه أخيرا عن نمذجة البيانات أنها تتم في أنواع مختلفة من المشاريع وخلال مراحل متعددة من المشروع الواحد، وتعد عملية تقدمية ومستندًا حيًا سيتغير استجابة لمتطلبات العمل المتغير، لذلك يجب تخزين نماذج البيانات بشكل مثالي بحيث يمكن استردادها وتوسيعها وتحريرها بمرور الوقت.
لذلك حدد جيفري ويتون وآخرون عام 2004 نوعين من نمذجة البيانات:
- نمذجة البيانات الإستراتيجية: والتي تعد جزء من إنشاء إستراتيجية نظم المعلومات، والتي تحدد الرؤية الشاملة والبنية لأنظمة المعلومات وتعدّ هندسة تقنية المعلومات المنهجية التي تتبنى هذا النهج.
- نمذجة البيانات في أثناء تحليل الأنظمة: حيث يتم خلال عملية تحليل الأنظمة بهدف إنشاء نماذج البيانات المنطقية كجزء من تطوير قواعد البيانات الجديدة، وأسلوب لتفصيل متطلبات العمل لقواعد البيانات المحددة، (يطلق عليه أحيانًا نمذجة قاعدة البيانات).
نماذج البيانات – كيف تحسن نماذج البيانات من العمل؟
توفر نماذج البيانات إطارًا (هيكلًا) للبيانات التي ستُستخدَم داخل أنظمة المعلومات من خلال توفير تعريفات وصيغة محدَّدة للبيانات، لذلك إذا اُستُخدِمَ نموذج البيانات باستمرار في الأنظمة فيمكن تحقيق توافق للبيانات وخصوصًا إذا اُستُخدِم النموذج نفسه لتخزين البيانات والوصول إليها مما يمكن التطبيقات المختلفة من مشاركة البيانات بسلاسة، ويمكننا عرض هذه النتائج في رسم تخطيطي (بياني)، ولكن في المقابل فيما لو كانت هذه النماذج المطبقة رديئة فإنها تُعيق العمل على الأنظمة والواجهات وتتسبّب في تكلفةٍ باهظة الثمن في الإنشاء والتشغيل والصيانة للأنظمة والواجهات.
حتى نحصل على نماذج بيانات ذات فعالية نحن بحاجة لتحديد قواعد ومتطلبات الأعمال بصورة واضحة ومكتملة لأنها ستؤثر بشكلٍ مباشرٍ على هيكل نموذج البيانات، مما يعني أن إجراء تغييرات صغيرة في الأعمال سيؤدي إلى تغييرات كبيرة في أنظمة الحاسب والأنظمة والواجهات، ومن أجل ذلك نحن نحتاج إلى:
- تنفيذ قواعد العمل بطريقةٍ مرنةٍ لا تؤدي إلى تبعيات معقدة.
- نموذج بيانات مرن بما فيه الكفاية بحيث أن التغييرات في الأعمال يمكن تنفيذها ضمن نموذج البيانات بطريقة سريعة وفعالة نسبيًا.
- تعريف أنواع كيانات البيانات وتحديدها بشكلٍ صحيحٍ لتجنب تكرار البيانات، وهيكل البيانات والوظائف، وكذلك التكاليف المصاحبة لتلك الازدواجية في التنمية والصيانة لذلك ينبغي بذل الجهد في تعريف البيانات بصورةٍ سهلةِ الفهم وصريحة للحد من سوء التفسير والازدواجية.
- يجب أن تكون نماذج البيانات لنظم مختلفة ضمن المؤسسة الواحدة متقاربة من بعضها البعض بحد مقبول لكي تستطيع واجهات الأنظمة المعقدة بين النظم المختلفة من تقاسم وتشارك البيانات المولدة من أنظمة مختلفة، والتي قد تكون نسبة هذه الواجهات بين 25 إلى 70 ٪ من واجهات الأنظمة عمومًا.
- يجب النظر لطبيعة واجهات العمل المطلوبة عند تصميم نموذج البيانات لأنه من المهم جدًا تحديد المعايير التي من شأنها ضمان أن نماذج البيانات ستلبي احتياجات العمل وتكون متسقة بحيث تكون قابلة للاستخدام ضمن واجهات لأنظمة مختلفة، ولأن نماذج البيانات المولدة من تلقاء نفسها من دون النظر لطبيعة الواجهات لن تكون قابلة للاستخدام ضمن أنظمة مختلفة، ولن يكون بالإمكان مشاركة البيانات إلكترونيا مع العملاء والموردين بسبب أن هيكل ومعنى البيانات ليس موحدًا، ولذلك وللحصول على القيمة المثلى من نموذج البيانات المراد تنفيذها، فمن المهم جدًا تحديد المعايير التي من شأنها ضمان أن نماذج البيانات تُلبّي احتياجات العمل المختلفة على حد سواء وتكون متسقة.
من أجل كل ما سبق فإن إن عملية نمذجة البيانات تسير جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات للوصول إلى تحليلات ذكاء الأعمال الأكثر تأثيرًا والتي تساعد في اتخاذ القرار. لذلك كان لابدّ من أن تتم عملية إنشاء نماذج البيانات بصورة تجعل كل وحدة أعمال تنظر في كيفية مساهمتها في أهداف العمل الشاملة، بالإضافة إلى ذلك فإن نموذج البيانات القوي يدعم وجود أداء تحليلات محسنًا بغض النظر عن حجم مساحة البيانات الخاصة أو مدى تعقيدها، مما يجعل تحليل البيانات التي تحتاجها بالضبط أسهل بكثير مع تحديد جميع بياناتك بوضوح، نظرًا لأنك أعددت بالفعل العلاقات بين سمات البيانات مما يجعل من السهل تحليل التأثيرات ورؤيتها أثناء تغيير العمليات أو الأسعار أو التوظيف.
المخططات المفاهيمية والمنطقية والمادية
يمكن أن يكون نموذج البيانات نموذجًا خارجيًا، أو نموذجًا مفاهيميًا، أو نموذجًا ماديًا، مع أنها ليست الطريقة الوحيدة للنظر إلى نماذج البيانات، لكنها طريقة مفيدة، خاصة عند مقارنة النماذج.
في عام 1975، وصف المعهد الوطني الأمريكي للمقاييس (ANSI) ثلاثة أنواع من مثيل نموذج البيانات:
- المخطط المفاهيمي: يصف دلالات المجال (نطاق النموذج) فمثلًا قد يكون نموذجًا لمجال اهتمام المؤسسة أو الصناعة والذي سيتكون بدوره من فئات الكيانات التي تمثل أنواعًا من الأشياء المرتبطة بهذا المجال، فهو يحدد أنواع الحقائق أو الافتراضات التي يمكن التعبير عنها باستخدام النموذج. وبهذا المعنى، فإنه يعرّف التعبيرات المسموح بها في “لغة” مصطنعة مقيدة بنطاق النموذج، ومن أجل ذلك يعتبر المخطط المفاهيمي هو الخطوة الأولى في تنظيم متطلبات البيانات.
- المخطط المنطقي: يصف بنية بعض مجالات المعلومات مثل الجداول والأعمدة والفئات الموجهة للكائنات وعلامات XML.
- المخطط المادي: يصف الوسائل المادية المستخدمة لتخزين البيانات، لذلك يتعلق بالأقسام ووحدات المعالجة المركزية ومساحات الجداول وما شابه.
وفقًا لـ ANSI، يسمح هذا النهج للمنظورات الثلاثة أن تكون مستقلة نسبيًا عن بعضها البعض، فمثلًا يمكن أن تتغيّر تقنية التخزين دون التأثير على المخطط المنطقي أو المفاهيمي، كذلك يمكن أن يتغير هيكل الجدول دون التأثير (بالضرورة) على المخطط المفاهيمي في كل حالة، وبالطبع يجب أن تظل الهياكل متسقة عبر جميع المخططات الخاصة بنموذج البيانات نفسه.
عملية نمذجة البيانات
تُعدّ نمذجة البيانات تكملة لنمذجة عمليات الأعمال والتي تؤدي في النهاية إلى إنشاء قاعدة البيانات، التي ستساعد في تكامل عمليات الأعمال (انظر الشكل).
لذلك يجب أن تتضمن عملية تصميم قاعدة بيانات إنتاج الأنواع الثلاثة الموصوفة سابقًا من المخططات (المفاهيمية والمنطقية والمادية)، حيث يتم تحويل تصميم قاعدة البيانات الموثقة في هذه المخططات من خلال لغة تعريف البيانات، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لإنشاء قاعدة بيانات، حيث يجب أن يحتوي نموذج البيانات على سمات (أوصاف) مفصلة لكل كيان بداخله.
ومن أجل ذلك يمكن لمصطلح “تصميم قاعدة البيانات” أن يصف العديد من الأجزاء المختلفة لتصميم نظام قاعدة بيانات شامل، لذلك فإنه من الأكثر صحة اعتبار أن التصميم المنطقي لهياكل البيانات الأساسية المستخدمة لتخزين البيانات في النموذج العلائقي (الجداول والمشاهد) في قاعدة البيانات يتم من خلال تعيين الكيانات والعلاقات بشكل مباشر إلى فئات الكائنات والعلاقات المسماة، ومع ذلك، يمكن أيضًا استخدام مصطلح “تصميم قاعدة البيانات” للتطبيق على عملية التصميم الشاملة (ليس فقط هياكل البيانات الأساسية)، ولكن أيضًا النماذج والاستعلامات المستخدمة كجزء من تطبيق قاعدة البيانات الشاملة داخل نظام إدارة قواعد البيانات.
يجب عند تطوير أي نظام معلوماتي على أساس النظام دون النظر إلى الأعمال بشكل عام فإن 25% إلى 70% من الواجهات قد تتكرر، وهذا سيسبب تكلفة عالية في التطوير والدعم للأنظمة والصيانة، من أجل ذلك يجب إجراء مزيد من التحليل لإنشاء واجهات مشتركة بين الأنظمة المختلفة.
تحتوي معظم الأنظمة داخل المنظمة على نفس البيانات الأساسية المعاد تطويرها لغرض معين، لذلك يمكن لنموذج البيانات الأساسية المصمم بكفاءة تقليل إعادة العمل بأقل قدر ممكن من التعديلات لأغراض الأنظمة المختلفة داخل المنظمة.
منهجيات النمذجة
لدينا منهجيتان أساسيتان للنمذجة (وفقا لسيلفرستون 1997) هما النمذجة من الأعلى إلى الأسفل أومن الأسفل إلى الأعلى.
غالبًا ما تكون النماذج التصاعدية أو نماذج عرض التكامل نتيجة لجهود إعادة الهندسة، لذلك تبدأ عادةً بنماذج هياكل البيانات أو الحقول المطلوب وجودها على شاشات التطبيقات أو التقارير، وعادة ما تكون هذه النماذج مادية خاصة بالتطبيق وغير مكتملة من منظور المؤسسة، ولن تكون فعالة في مشاركة البيانات خاصة إذا تم إنشاؤها دون الرجوع إلى أجزاء أخرى من المنظمة.
من ناحية أخرى، تُنشَئ نماذج البيانات المنطقية من أعلى إلى أسفل بطريقةٍ مجردةٍ من خلال الحصول على معلومات من الأشخاص الذين يعرفون مجالات الأعمال، لذلك قد لا يُنفِِّذ النظام جميع الكيانات في نموذج منطقي، لكن يُعدّ النموذج نقطة مرجعية.
في بعض الأحيان يتم إنشاء النماذج في مزيج من الطريقتين: من خلال النظر في احتياجات البيانات وهيكل التطبيق ومن خلال الرجوع باستمرار إلى نموذج مجالات الأعمال، ولكن لسوء الحظ قد يكون التمييز بين النموذجين غير واضح في العديد من البيئات الإضافة إلى عدم التميز بين بعض أدوات CASE بين نماذج البيانات المنطقية والمادية.
انظر مخطط العلاقة بين الكيانين في الشكل التالي
هناك العديد من الرموز لنمذجة البيانات والتي يُطلق عليها عادة اسم “نموذج العلاقة بين الكيانات”، لأنه يصور البيانات من حيث الكيانات والعلاقات الموضحة في البيانات.
- نموذج العلاقة بين الكيان (ERM) هو تمثيل مفاهيمي مجرد للبيانات المنظمة.
- نمذجة العلاقة بين الكيانات هي طريقة لنمذجة قاعدة البيانات العلائقية، والتي تُستخدم في هندسة البرمجيات لإنتاج نوع من نموذج البيانات المفاهيمية (أو نموذج البيانات الدلالية) للنظام (غالبًا قاعدة بيانات علائقية)، ومتطلباتها بطريقة من أعلى إلى أسفل، لذلك تُستخدَم هذه النماذج في المرحلة الأولى من تصميم نظام المعلومات في أثناء تحليل المتطلبات لوصف الاحتياجات من المعلومات أو نوع المعلومات التي سيتم تخزينها في قاعدة بيانات، كما يمكن أن تستخدم نمذجة البيانات التقنية لإعطاء وصف عام أو لمحة عامة عن التصنيفات المستعملة وعلاقاتهم ضمن مجال اهتمام الأعمال.
تقنيات تصميم نماذج البيانات
تم تطوير العديد من التقنيات لتصميم نماذج البيانات أشهرها:
- مخططات باكمان
- تدوين باركر
- تدوين تشين
- نمذجة مخزن البيانات
- تمديد شكل Naur
- Backus
- IDEF1X
- رسم الخرائط العلائقية للكائنات
- نمذجة دور الكائن
- نموذج العلائقية
- النموذج العلائقي / تسمانيا
- نمذجة البيانات العامة.
على الرغم من أن هذه المنهجيات توجه مصممي البيانات في عملهم، ولكن ليس بالضرورة الوصول إلى نتائج متشابهة عند استخدامها من أشخاص مختلفين.
نماذج البيانات العامة هي تعميمات لنماذج البيانات التقليدية. وهي تحدد أنواع العلاقات العامة الموحدة، جنبًا إلى جنب مع أنواع الأشياء التي قد تكون مرتبطة بنوع العلاقات.
تعرف نموذج البيانات العامة بشكلٍ مشابهٍ لتعريف اللغة الطبيعية فمثلًا قد يحدد نموذج البيانات العامة أنواع العلاقات مثل “علاقة التصنيف”، كونها علاقة ثنائية بين شيء فردي ونوع من الأشياء (فئة) و”علاقة جزء- كامل”، كونها علاقة ثنائية بين شيئين، أحدهما جزء من الأخر الذي يمثل الكل، بغض النظر عن نوع الأشياء المرتبطة.
بالنظر إلى قائمة الفئات الموسعة، فإن هذا يسمح بتصنيف أي شيء فردي وتحديد العلاقات لأي كائن فردي، لذلك فإنه من خلال توحيد قائمة موسعة لأنواع العلاقات، يمكننا تأمين نموذج بيانات عام يعبر عن عدد غير محدود من أنواع الحقائق وسيقترب من قدرات اللغات الطبيعية، في حين أن نماذج البيانات التقليدية تمتلك نطاقًا ثابتًا ومحدودًا، لأن إنشاء مثيل (استخدام) مثل هذا النموذج يسمح فقط بالتعبير عن أنواع الحقائق المحددة مسبقًا في النموذج.
نمذجة البيانات الدلالية
لا يمكن لبنية البيانات المنطقية لنظام إدارة قواعد البيانات، سواء كانت هرمية أو شبكية أو علائقية، أن تفي تمامًا بمتطلبات التعريف المفاهيمي للبيانات لأنها محدودة النطاق ومتحيزة تجاه استراتيجية التنفيذ التي يستخدمها نظام إدارة قواعد البيانات، لذلك قد نلجأ إلى تنفيذ نموذج البيانات الدلالية في قاعدة البيانات عن قصد، وهو اختيار قد يؤثر بشكل طفيف على الأداء، ولكنه بشكل عام يحسن الإنتاجية بشكل كبير.
لذلك، أدت الحاجة إلى تعريف البيانات من وجهة نظر مفاهيمية إلى تطوير تقنيات نمذجة البيانات الدلالية، أي تقنيات لتحديد معنى البيانات في سياق علاقاتها المتبادلة مع البيانات الأخرى كما هو موضح في الشكل، حيث يمكننا تعريف العالم الحقيقي من حيث الموارد والأفكار والأحداث وما إلى ذلك بشكل رمزي داخل مخازن البيانات المادية، ومن ثم نستخدم نموذج البيانات الدلالية كتجريد يحدد كيفية ارتباط الرموز المخزنة بالعالم الحقيقي وبالتالي يجب أن يكون النموذج تمثيلًا حقيقيًا للعالم الحقيقي.
يمكن استخدام نموذج البيانات الدلالية لخدمة أغراض عديدة، مثل:
- تخطيط موارد البيانات
- بناء قواعد بيانات قابلة للمشاركة
- تقييم برامج البائعين
- تكامل قواعد البيانات الموجودة
الهدف العام لنماذج البيانات الدلالية هو الحصول على معنى أكبر للبيانات من خلال دمج المفاهيم العلائقية مع مفاهيم التجريد الأكثر قوة والمعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، والهدف هو توفير بدائل النمذجة عالية المستوى كجزء لا يتجزأ من نموذج البيانات من أجل تسهيل تمثيل مواقف العالم الحقيقي.
أدوات نمذجة البيانات
تساعد الأدوات الخاصة بنمذجة البيانات بتمثيل مرئي يصف الاتصالات بين نقاط البيانات المختلفة والهياكل المخزنة في نظام المعلومات، بحيث نستطيع من خلالها معرفة كيفية تخزين البيانات وكيفية وصول النظام إليها، لذلك هناك حاجة إلى برامج نمذجة البيانات الفعالة للحصول على بنية مناسبة للبيانات حرصا على الاستفادة من بياناتك لدعم قرارات العمل، وذلك لأن سلامة البيانات هي شرط مسبق بالغ الأهمية قبل إجراء أي عمل على البيانات، فلابد أن يكون لدينا ثقة كاملة في دقة الإدخال وموثوقية البيانات، لأن أي أخطاء أثناء إدخال البيانات يعني إخراجًا تالفًا لا معنى له وقد يكون مضللًا.
تتوفر أيضًا العديد من أدوات نمذجة البيانات مفتوحة المصدر أو المجانية لعل أبرزها:
- database designer
- Archi
- Oracle SQL Developer
كيف تحتار أداة نمذجة البيانات المناسبة؟
عادة جميع أدوات نمذجة البيانات التي نحتاجها تغطي مفاهيم الجودة لذلك لنا مطلق الحرية في اختيار أفضل ما يناسب احتياجات النشاط التجاري والبنية التحتية الحالية، ويمكننا طرح أسالة معينة على أنفسنا عند تقييم أداة تحليل البيانات لنمذجة البيانات لتضيق دائرة الاختيارات، نذكرها كالآتي:
- هل يمكننا العمل مع أي أداة نمذجة البيانات؟
قد يتمكن الأشخاص الفنيون الذين يطبقون النموذج من التعامل مع أي أداة تطلبها منهم، لكن استراتيجيي الأعمال ومستخدمي التحليلات اليومية – وعملك ككل – لن يحصلوا على القيمة المثلى من الأداة إذا لم تكن سهلة الاستخدام، لذلك يجب البحث عن تجربة مستخدم سهلة الاستخدام ومباشرة تساعد فريقك في سرد قصص البيانات ولوحات معلومات البيانات.
- كيف تعمل أداة نمذجة البيانات الخاصة بك؟
من السمات المهمة الأخرى لأداة نمذجة البيانات هي الأداء – السرعة والكفاءة -، والتي تُترجم إلى إمكانية الحفاظ على سير العمل بسلاسة بالتزامن مع قيام المستخدمين بإجراء التحليلات، فلا يعتبر نموذج البيانات المخطط له بأفضل حالة إذا لم يكن قادرًا على الأداء تحت ضغط ظروف العالم الحقيقي، والتي نأمل أن تتضمن نمو الأعمال وزيادة أحجام البيانات واسترجاعها وتحليلها.
- هل تتطلب أداة نمذجة البيانات الخاصة بك صيانة؟
إذا كان كل تغيير في نموذج عملك يتطلب تغييرات مرهقة في نموذج بياناتك، فلن تحصل على الاستفادة الحقيقة من النموذج أو التحليلات المرتبطة به، لذلك وجب البحث عن أداة سهلة الصيانة والتحديثات، بحيث يمكن لمؤسستك أن تتمحور بحسب الحاجة مع الاستمرار في الوصول إلى أحدث البيانات.
- هل ستكون بياناتك آمنة؟
عند النظر إلا أن جميع بياناتك تعتبر كأصل ثمين، إذا لابد من حماية بياناتك كما أن القوانين الحكومية تتطلب حماية بيانات عملائك، لذلك ستحتاج إلى التأكد أن الأدوات التي تختارها تحتوي على إجراءات أمنية قوية مضمنة، بما في ذلك التحكم بمنح الوصول لمن يحتاجون إليها وحظر الذين لا يحتاجون إليها.
الآن بعد أن تعرَّفت على مفهوم نمذجة البيانات ومدى أهميته، فأنت جاهز للمضي قدمًا، اتصل بنا اليوم واحصل على جلسة استشارية مجانية مع خبير إدارة بيانات في شركة ريناد المجد لتقنية المعلومات والاستشارات (RMG).
