Modelování dat: Vysvětlení technik, typů a využití v reálném světě

Domů » Python » Modelování dat: Vysvětlení technik, typů a využití v reálném světě

Datové modelování je jednou z těch disciplín, které tiše rozhodují o tom, zda vaše datové projekty uspějí, nebo se zhroutí . Za každým analytickým dashboardem, transakčním systémem nebo řešením BI stojí datový model popisující, jaká data existují, jak se propojují a jak se používají den za dnem. Když je tento model jasný a dobře navržený, vývoj se stává snazším, reporty jsou spolehlivé a všichni mluví o firmě stejným jazykem.

Datový model je ve své podstatě formální, vizuální způsob popisu obchodních informací : jaké entity existují (zákazníci, produkty, sklady, faktury…), jaké atributy je definují (název, adresa, kapacita, cena…) a jak spolu souvisejí. V průběhu let se vyvinuly různé modelovací techniky a typy modelů, které byly poháněny novými databázovými technologiemi, potřebami správy a řízení a moderními případy použití analytiky, jako je Business Intelligence (BI) a datové sklady.

Co je datový model?

Datový model je abstraktní plán, jak jsou informace strukturovány uvnitř systému . Definuje datové prvky, pravidla, která je řídí, a vztahy, které je spojují, a to dlouho předtím, než je cokoli skutečně implementováno v databázi nebo aplikaci. Představte si ho jako architektonický plán, který inženýr dodržuje před zahájením betonáže.

V praxi datový model ukazuje, jak jsou data uložena, propojena, zpřístupněna a aktualizována v systému správy databází. Pomocí symbolů, rámečků, čar a textu poskytuje obchodním partnerům, analytikům, architektům a vývojářům společný obraz o informacích, o které se organizace zajímá, takže o nich všichni mohou uvažovat a včas odhalit problémy.

Jedním z hlavních cílů datového modelu je explicitně definovat typy dat používaných a uložených v systému , jak se tyto typy seskupují, jak je lze organizovat do struktur a jaké formáty a atributy nesou. To zahrnuje definování klíčů, omezení, kardinality a konvencí pojmenování, které později ovlivní technickou implementaci.

Datové modely se nevytvářejí ve vakuu; jsou řízeny obchodními požadavky . Před zahájením modelování se shromažďují pravidla a potřeby od obchodních zainteresovaných stran a koncových uživatelů. Tato pravidla se poté převádějí do datových struktur, které formují návrh nového systému nebo vývoj stávajícího. V tomto smyslu je datový model velmi podobný cestovní mapě: nic neprovádí, ale říká vám, jak se dostat z bodu A do bodu B.

Dobré modelování dat se opírá o standardizovaná schémata a formální techniky . Tato standardizace poskytuje konzistentní a předvídatelný způsob definování a správy datových zdrojů napříč týmy, odděleními a dokonce i externími partnery. V ideálním případě se modely stávají živými dokumenty, které se vyvíjejí s tím, jak se organizace mění, podporují zlepšování procesů a vedou rozhodnutí týkající se IT architektury.

Co je datové modelování?

Modelování dat je proces mapování a vizualizace toho, kde se data nacházejí a jak proudí systémem . Identifikujete všechna místa, kde aplikace, integrace nebo platforma BI ukládá informace, a poté navrhnete, jak se tyto datové sady propojují a interagují.

V rámci každého IT projektu je modelování dat kritickou fází návrhu . I když je řešení stále na rýsovacím prkně, tým určuje, které obchodní problémy je třeba vyřešit, která data jsou k jejich řešení potřebná a jak budou tato data využívána uživateli a dalšími systémy. Toto porozumění se poté převádí do diagramů, které popisují, jak různé skupiny dat vzájemně souvisejí a jak se pohybují mezi komponentami.

Výsledkem modelování dat je obvykle jeden nebo více diagramů (nebo modelů), které ilustrují, jak se jednotlivé datové skupiny vztahují k ostatním . Může se jednat o koncepční diagramy pro obchodní publikum, logické modely zobrazující struktury a vztahy podrobněji nebo fyzické modely přímo propojené s databázovými tabulkami a sloupci. Každá úroveň abstrakce zpřesňuje předchozí a přibližuje se k implementaci.

Data lze modelovat na několika úrovních abstrakce, od konceptů velmi vysoké úrovně až po plně detailní schémata . Životní cyklus modelování obvykle začíná pochopením požadavků zainteresovaných stran, převedením obchodních pravidel do datových struktur a následným zdokonalením těchto struktur do konkrétního návrhu databáze. Během modelování se mezery, nekonzistence nebo chybějící datové prvky stanou viditelnými a lze je opravit dříve, než se stanou produkčními problémy.

Vzhledem k tomu, že se požadavky vyvíjejí, datové modely by měly být považovány za živé artefakty . Jsou znovu prozkoumávány vždy, když jsou přidány nové funkce, objeví se integrace, změní se předpisy nebo se objeví nové analytické potřeby. Sdílené modely lze dokonce vyměňovat s dodavateli a partnery, aby se sladil způsob, jakým jsou data chápána a vyměňována napříč organizacemi.

Hlavní techniky modelování dat a typy modelů

Postupem času se objevily různé techniky modelování dat, každá optimalizovaná pro specifické technologie a případy použití . Od raných hierarchických databází až po moderní dimenzionální a asociativní přístupy používané v business intelligence (BI) nabízí každý styl specifické silné stránky a nevýhody, pokud jde o flexibilitu, výkon a snadnou pochopení.

Níže naleznete podrobný přehled nejdůležitějších typů datových modelů , ilustrovaný konkrétními příklady, jako jsou prodejci automobilů, sklady a hvězdicová schémata BI, a vysvětlený v srozumitelném jazyce, aby mu mohli porozumět techničtí i netechničtí čtenáři.

Hierarchické modelování dat

Hierarchický datový model organizuje informace do stromové struktury s jedním kořenem nahoře a několika úrovněmi podřízených uzlů pod ním. Každý nadřazený uzel může mít více podřízených uzlů, ale každý podřízený uzel má právě jednoho rodiče, což má za následek striktní vztah typu jeden k mnoha.

V tomto přístupu jsou vztahy procházeny po jediné cestě od rodiče k potomkovi . Neexistuje koncept záznamu s více rodiči. Ukazatele (nebo odkazy) spojují rodiče s jejich potomky a pro přístup k datům nebo jejich aktualizaci se prochází těmito ukazateli. Protože každý záznam se nachází na definovaném místě ve stromové struktuře, je snadné uvažovat o jeho původu.

Vezměme si příklad prodejce automobilů : uzel nejvyšší úrovně by mohl představovat „Showroomy“. Každý uzel prodejny by měl podřízené uzly pro „Auta“ a „Prodejce“, protože jeden prodejce může hostit mnoho aut a zaměstnávat mnoho prodejců. Navigace by vždy začínala v prodejně a postupovala by dolů, abyste viděli, která auta a prodejci do ní patří.

Hierarchické modely jsou skvělé, když má vaše reálná struktura přirozený stromový tvar , jako jsou například mapy webu, organizační schémata, rozpisy receptů nebo kategorie produktů na e-shopu. Například „Boty“ mohou být nadřazenou kategorií s podřízenými uzly jako „Dámská obuv“ a „Pánská obuv“ a dalšími podřízenými uzly jako „Tenisky“, „Podpatky“ nebo „Kozačky“.

Tento styl má určité jasné charakteristiky a omezení : vztahy jsou striktně typu jedna k mnoha, od kořene k danému potomkovi vede pouze jedna cesta a odstranění rodiče obvykle automaticky odstraní všechny jeho potomky. Toto kaskádové mazání může být pohodlné, ale také riskantní, pokud si nedáte pozor na sémantiku vaší hierarchie.

Modelování síťových dat

Síťový datový model rozšiřuje hierarchický přístup tím, že umožňuje záznamům mít více nadřazených objektů . Místo čistého stromu získáte grafovitou síť propojených záznamů, podobně jako databáze spravovaných grafů , což usnadňuje reprezentaci složitých reálných situací.

V síťovém modelu je možných mnohem více vzorů vztahů . Můžete zpracovat nejen vztahy typu jeden k mnoha, ale také vztahy typu jeden k jednomu a mnoho k mnoha. Uzly mohou být propojeny více cestami, což znamená, že při navigaci ve struktuře může existovat několik způsobů, jak dosáhnout stejného záznamu.

Představte si studenta, který patří do katedry informatiky, ale má také výpůjční práva v knihovně . V síťovém modelu může mít záznam „Student“ dva nadřazené záznamy: jeden pro „Katedru informatiky“ a druhý pro „Knihovnu“. To bylo nemožné v striktním hierarchickém stromu, kde dítě mohlo mít pouze jednoho nadřazeného záznamu.

Základní operace v síťových modelech jsou často implementovány pomocí cyklických propojených seznamů . Program sleduje „aktuální pozici“ v tomto seznamu a pohybuje se mezi propojenými záznamy podle definovaných vztahů. Díky tomu je procházení rychlé a flexibilní, protože ke stejnému datu lze sledovat více možných cest.

Díky vyšší propojitelnosti mohou síťové modely reprezentovat rafinovanější vztahy z reálného světa , ale zároveň se stávají složitějšími na pochopení a správu. Návrh a údržba všech propojení může být náročná, zejména u rozsáhlých schémat a vyvíjejících se obchodních pravidel.

Modelování dat typu entita-vztah (ER)

Model entita-vztah je vizuální způsob popisu datových požadavků na vysoké úrovni pomocí ER diagramů . Je to jedna z nejpoužívanějších technik pro koncepční a logické modelování dat, zejména při práci s obchodními partnery, kteří potřebují jasný obraz bez technického zbytečnosti.

V ER diagramu jsou základními stavebními kameny entity, atributy a vztahy . Entity představují reálné věci, na kterých se firma zajímá (například „Student“, „Učitel“, „Kurz“ nebo „Oddělení“). Atributy zachycují vlastnosti těchto entit (například ID učitele, plat, věk) a vztahy ukazují, jak jsou entity propojeny (například „Učitel pracuje pro oddělení“).

Entity se obvykle kreslí jako obdélníky, atributy jako ovály a vztahy jako kosočtverce nebo čáry s popisky . Kardinality (jako jedna k mnoha nebo mnoho k mnoha) označují, kolik instancí každé entity lze propojit. Tato notace umožňuje zachytit složitá pravidla v diagramu, který je stále relativně snadno čitelný.

Datoví architekti používají ER nástroje k návrhu a zdokonalování těchto modelů . V mnoha případech se ER diagramy stávají mostem mezi obchodní analýzou a implementací databáze: jakmile je ER model dohodnut, lze jej systematicky transformovat do relačních tabulek, klíčů a omezení.

Protože ER modelování pracuje na relativně vysoké úrovni abstrakce , je vynikající pro ověřování porozumění se zúčastněnými stranami. Diagram si můžete prohlédnout na workshopech, zeptat se, zda jsou přítomny všechny potřebné entity a vztahy, a upravit návrh, než přejdete k techničtějším vrstvám.

Relační datové modelování

Relační model je páteří většiny tradičních databázových systémů . Data jsou zde uložena v dvourozměrných tabulkách složených z řádků a sloupců a vztahy mezi tabulkami jsou vyjádřeny pomocí klíčů, nikoli explicitních ukazatelů jako v hierarchických nebo síťových modelech.

Každá tabulka v relačním modelu se často nazývá „relace“ , ačkoli v praxi uslyšíte lidi označovat je jednoduše jako tabulky. Řádky se nazývají n-tice a představují jednotlivé záznamy nebo instance, zatímco sloupce jsou atributy (nebo pole), které definují vlastnosti uložené pro každý záznam.

Vezměte si jako příklad opět prodejce automobilů . Můžete mít tabulku „Prodejci“ se sloupci jako ID prodejce a Jméno a samostatnou tabulku „Automobily“ se sloupci jako ID vozu a Značka. Každý řádek v tabulce Prodejci představuje skutečného prodejce a každý řádek v tabulce Automobily představuje skutečné vozidlo.

Primární klíče a cizí klíče hrají v relačním modelu klíčovou roli . Primární klíč jednoznačně identifikuje každý řádek v tabulce (např. SalespersonID nebo CarID). Tyto klíče se pak mohou objevit jako cizí klíče v jiných tabulkách a reprezentovat tak vztahy. Například tabulka „Showrooms“ by mohla obsahovat jak SalespersonID, tak CarID jako cizí klíče, čímž by se showroom propojil s prodejcem, který v něm pracuje, a s vystaveným vozem.

Spolupráce mezi primárními a cizími klíči umožňuje relačním databázím reprezentovat komplexní sítě obchodních vztahů . Při dotazování databáze můžete propojit tabulky na základě těchto klíčů, což je užitečné pro analýzu dat pomocí SQL a pro rekonstrukci reálných asociací: která auta jsou přiřazena kterému showroomu, který prodejce vyřídil konkrétní prodej atd.

Spolupráce mezi primárními a cizími klíči umožňuje relačním databázím reprezentovat komplexní sítě obchodních vztahů . Při dotazování databáze můžete propojit tabulky na základě těchto klíčů a rekonstruovat tak asociace z reálného světa: která auta jsou přiřazena kterému showroomu, který prodejce vyřídil konkrétní prodej atd.

Relační model je výkonný, dobře srozumitelný a silně podporovaný vyspělými technologiemi . Vyniká, když jsou data vysoce strukturovaná a konzistence je kritická. Může však narazit na omezení u velmi složitých objektů, multimediálního obsahu nebo ultraflexibilních schémat, kde se struktura často mění.

Objektově orientované modelování dat

Objektově orientované modelování dat přináší koncepty z objektově orientovaného programování do světa dat . Místo uvažování pouze v termínech tabulek a řádků modelujete informace jako objekty, které sdružují data (atributy) spolu s chováním (metodami), což odráží způsob psaní moderních aplikací.

V objektově orientovaném modelu každý objekt představuje entitu z reálného světa . Pro prodejce automobilů můžete mít objekt „Zákazník“ s atributy, jako je jméno, adresa a telefonní číslo, a metodami pro aktualizaci těchto údajů nebo výpočet celoživotní hodnoty zákazníka. Každý skutečný zákazník je pak instancí třídy Zákazník v systému.

Tento styl modelování dokáže překonat několik omezení striktně relačních návrhů , zejména při práci se složitými, vnořenými strukturami nebo multimediálními daty, která se nehodí do plochých tabulek. Objektové databáze a objektově-relační mapovače (ORM) využívají tohoto paradigmatu ke snížení „impedančního nesouladu“ mezi kódem a úložištěm dat.

Objektově orientované modely jsou běžné v multimediálních a pokročilých aplikacích , kde je ukládání obrázků, videí nebo vnořených dokumentů jako souvislých objektů přirozenější než rozdělení všeho mezi řadu relačních tabulek. Pokud však nejste opatrní, mohou způsobit složitost při dotazování, vytváření sestav a integraci.

Protože objektový model je často velmi blízký tomu, jak vývojáři uvažují , může urychlit vývoj aplikací. Nevýhodou je, že čistě objektové databáze jsou méně běžné než relační a jejich integrace do širších datových ekosystémů (zejména pro business intelligence) může být náročnější.

Dimenzionální modelování dat pro analytiku a business intelligence

Dimenzionální modelování dat je klíčovým přístupem pro datové sklady a řešení Business Intelligence . Jeho hlavním cílem je optimalizovat datové struktury pro rychlé dotazování, agregaci a reporting, i když to znamená úmyslné duplikování nebo denormalizaci dat.

V dimenzionálním modelu jsou data uspořádána do tabulek faktů a tabulek dimenzí . Tabulky faktů ukládají kvantitativní, měřitelné události (prodeje, kliknutí, dodávky, transakce), zatímco tabulky dimenzí poskytují popisné kontexty (čas, produkt, zákazník, umístění), které umožňují analyzovat fakta z různých úhlů pohledu.

Představte si znovu prodejce automobilů, který buduje datový sklad . Tabulka faktů by mohla ukládat všechny prodejní transakce, včetně metrik, jako je množství a tržby, zatímco tabulky dimenzí by mohly popisovat „Auto“, „Showroom“ a „Čas“. Dimenze „Auto“ by zahrnovala atributy jako model a značka; dimenze „Showroom“ by obsahovala hierarchie jako stát, město, ulici a název showroomu.

Dimenzionální modely často záměrně duplikují některá data napříč tabulkami . Tato redundance je vědomou volbou návrhu, která má zrychlit dotazy a usnadnit analýzu pro uživatele BI. Analytici mohou filtrovat, agregovat a otáčet se na základě atributů dimenzí, aniž by museli platit výkonnostní postih vysoce normalizovaných relačních schémat.

Dva klasické fyzikální vzory pro dimenzionální modely jsou hvězdicové schéma a schéma sněhové vločky , obě široce používané v projektech BI. Sdílejí stejné analytické jádro, ale liší se v tom, jak jsou dimenze normalizovány.

Datové modely v Business Intelligence: hvězda a sněhová vločka

Ve světě business intelligence (BI) se často mluví o „datovém modelu“ jako o hvězdicovém nebo sněhovém vločkovém schématu, na kterém jsou založeny jejich reporty . Tato schémata definují, jak jsou fakta a dimenze propojeny, a silně ovlivňují výkon, použitelnost a flexibilitu analytických nástrojů.

Hvězdné schéma se točí kolem centrální tabulky faktů , která obsahuje analyzované míry na nejnižší užitečné úrovni detailů (zrno), plus cizí klíče, které odkazují na okolní tabulky dimenzí. Všechny dimenze se přímo připojují k tabulce faktů a tvoří hvězdicovitý tvar.

Tato konstrukce má velkou výhodu: zjednodušuje filtrování a agregace . Protože každá dimenze je přímo propojena s tabulkou faktů, jsou dotazy přímočaré a nástroje mohou snáze generovat SQL. Můžete mít například tabulku faktů Prodej přímo propojenou s dimenzemi Auto, Zákazník, Prodejna a Čas, které se všechny vyzařují jako hvězdicové body.

Jakmile identifikujete dimenze relevantní pro skutečnost, kterou chcete analyzovat , můžete vytvořit dimenzionální model, který odpovídá na skutečné obchodní otázky: Jaké jsou prodeje podle značky automobilu a regionu? Jak se výsledky vyvíjejí v čase? Které showroomy překonávají ostatní s podobným skladovým vybavením?

Schéma sněhové vločky používá stejné koncepční stavební bloky, ale normalizuje dimenze do několika souvisejících tabulek . Místo jedné dimenze „Místo“ pro každou úroveň geografie ji můžete rozdělit na „Země“, „Region“, „Město“ atd., přičemž každá dimenze je uložena ve vlastní tabulce a propojena v normalizované struktuře.

Modely sněhové vločky jsou složitější než hvězdicová schémata , ale řídí se stejnou analytickou logikou. Používají se, když jsou data dimenzí velká, sdílená nebo vyžadují silnější normalizaci, aby se zabránilo redundanci. Například dimenze „Produkt“ by mohla být rozdělena do samostatných tabulek pro „Produkt“, „Značka“ a „Kategorie“, přičemž každá by byla normalizována a propojena pomocí klíčů.

Odborníci často porovnávají hvězdicová a sněhová schémata podle kritérií, jako je výkon, úložiště, náročnost údržby a snadnost použití . Hvězdicová schémata obecně vyhrávají v jednoduchosti a rychlosti dotazů, zatímco sněhová schémata mohou ušetřit úložiště a snížit nároky na údržbu tam, kde jsou hierarchie dimenzí složité nebo se často opakovaně používají napříč více tabulkami faktů.

Ploché, polostrukturované a asociativní datové modely

Kromě klasických hierarchických, síťových, ER, relačních, objektových a dimenzionálních modelů existuje několik dalších stylů, které stojí za to znát, zejména v moderních datových platformách a integračních scénářích.

Plochý datový model je nejjednodušší možnou reprezentací . Všechna data jsou uložena v jedné tabulce s řádky a sloupci, bez jakýchkoli explicitních vztahů nebo struktury nad rámec toho. Pro přístup ke specifické podmnožině informací může systém muset přečíst velké množství tabulky, což s rostoucím objemem dat zpomaluje a zefektivňuje operace.

Polostrukturovaný model je flexibilnějším vývojem relačního přístupu . V polostrukturovaných datech není vždy jasné oddělení mezi daty a schématem. Některým entitám mohou chybět určité atributy, zatímco jiné mohou mít další pole, která u jejich protějšků nejsou, a to je naprosto přijatelné.

Tato flexibilita je typická pro formáty jako JSON, XML nebo některé NoSQL databáze . Atribut může obsahovat jednoduchou atomickou hodnotu nebo celou kolekci a struktura se může lišit záznam od záznamu. To je sice účinné při práci s vyvíjejícími se nebo heterogenními zdroji dat, ale komplikuje to striktní validaci a tradiční relační dotazy.

Asociativní datový model zaujímá ještě jinou perspektivu rozdělením dat na „položky“ a „odkazy“ . Vše, co může existovat nezávisle, je považováno za položku (nebo prvek), zatímco vztahy mezi položkami jsou uloženy jako odkazy (nebo asociace). Každý prvek má název a identifikátor, přičemž každý odkaz má svůj vlastní identifikátor a atributy ukazující na zdroj, sloveso a cíl.

Vezměme si větu „Mistrovství světa se bude konat v Londýně od 30. května 2022“ . Asociativní model by mohl uchovávat jeden odkaz, který říká „Mistrovství světa – se koná v – Londýn“, kde „Mistrovství světa“ je zdroj, „se koná v“ je sloveso a „Londýn“ je cíl. Další odkaz by propojil první odkaz jako zdroj s datem zahájení jako cílem prostřednictvím slovesa „od“.

Tato perspektiva založená na odkazech může být velmi expresivní pro grafy znalostí a sémantické vztahy . Místo skrytí vztahů uvnitř spojení tabulek nebo odkazů na objekty s nimi zacházíte jako s prvotřídními datovými prvky, které lze dotazovat, verzovat a analyzovat samostatně.

Konceptuální datové modelování pro obchodní analýzu

Konceptuální datové modelování se zaměřuje na zachycení obchodních konceptů a jejich vztahů na velmi vysoké úrovni , bez obav z technických detailů, jako jsou datové typy, indexy nebo fyzické úložiště. Je obzvláště užitečné v raných fázích projektu, kdy stále ověřujete rozsah a požadavky.

V prostředích, jako je Pega a podobné platformy, začíná koncepční datový model identifikací obchodních entit a jejich atributů . Například ve scénáři skladu knih můžete definovat entitu „Sklad“ s atributy, jako je Název, Město a Kapacita. Další entity, jako je „Adresa“ a „Zásoby“, by byly propojeny s položkou „Sklad“, aby reprezentovaly, kde se zařízení nachází a jaké knihy obsahuje.

Výsledný diagram vizualizuje tyto entity, jejich klíčové atributy a klíčové vztahy mezi nimi . Není nutné modelovat každý jednotlivý datový bod potřebný k dosažení obchodního výsledku; cílem je zachytit celkový obraz, aby zúčastněné strany viděly, zda něco zřejmého nechybí nebo není zkresleno.

Když se setkáte se zainteresovanými stranami v podnikání, koncepční model se stává sdílenou referencí . Pomáhá lidem vizualizovat, jak se jejich procesy mapují na data: které entity jsou zapojeny do každého kroku, které atributy jsou potřebné k dokončení případu a kde existují závislosti mezi odděleními nebo systémy.

Investice dostatečného času do koncepčního návrhu dat v rané fázi výrazně snižuje riziko pozdějšího přepracování . Pokud v průběhu projektu zjistíte, že kritické požadavky na data byly špatně pochopeny nebo přehlédnuty, budete možná muset přepracovat významné části návrhu procesů, integrací a uživatelského rozhraní. Robustní koncepční model toto riziko zmírňuje tím, že odhaluje nedorozumění, aniž by změna byla finančně náročná.

Koncepční modely samozřejmě nejsou statické . S postupem projektu a tím, jak se tým učí více, se model může (a měl by) vyvíjet. Tento vývoj je známkou zdravého objevování, nikoli selhání. Klíčem je udržovat koncepční model jako živý dokument, který udržuje diskuse o projektu ukotvené kolem jasného pohledu na obchodní data.

Datové modely jako živá, strategická aktiva

Napříč všemi těmito technikami a typy modelů se objevuje společné téma: datové modely nejsou jen technické artefakty; jsou to strategické komunikační nástroje . Ať už načrtáváte jednoduchý ER diagram nebo udržujete bohaté dimenzionální schéma pro BI, kódujete v datové podobě, jak organizace chápe sama sebe.

Dobře vytvořené datové modely podporují klíčové obchodní procesy, usměrňují IT architekturu a umožňují spolehlivou analýzu . Poskytují sdílenou terminologii mezi obchodními a technologickými týmy, snižují nejednoznačnost a usnadňují budoucí změny, protože dopad těchto změn lze sledovat prostřednictvím jasně definovaných entit a vztahů.

Od hierarchických stromů a síťových grafů až po relační tabulky, hierarchie objektů, dimenzionální hvězdy, ploché struktury, polostrukturované formáty a asociativní vazby , každý styl modelování přináší své vlastní silné stránky pro konkrétní případy použití. Moderní organizace zřídka používají pouze jeden; místo toho kombinují více přístupů napříč svými systémy a datovými platformami.

Hodnota datového modelování v konečném důsledku spočívá v tom, jak efektivně proměňuje chaotické požadavky reálného světa v ucelené a snadno ovladatelné struktury . Pokud se datové modely dělají s přesností, ale také s obchodním pragmatismem, stávají se základními aktivy, která urychlují vývoj, zlepšují kvalitu dat a posilují rozhodování v celém podniku.