Es lässt sich nicht leugnen, dass Data Science in einer Vielzahl von Unternehmen implementiert wird.
Die meisten von ihnen haben erkannt, dass der Betrieb eines Unternehmens ohne echte Daten und Einsicht in diese Daten nicht realisierbar ist. Diejenigen Organisationen, die es noch nicht erkannt haben, werden eher gegen ihre Konkurrenten verlieren. Mit anderen Worten, die Gewissheit der Datenwissenschaft muss angegangen werden, da Unternehmen ohne sie Gefahr laufen, einen beträchtlichen Teil, wenn nicht ihre gesamte Kundenbasis zu verlieren.
Wenn Sie bereits mit Data Science vertraut sind, müssen Sie wissen, dass es sich um ein multidisziplinäres Gebiet handelt, das darauf abzielt, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es bringt eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze zu Daten und wissenschaftlichen Methoden, Systemen, Prozessen und Algorithmen zusammen und nutzt maschinelles Lernen, Statistiken und Datenanalyse, um verborgene Trends und Muster abzuleiten. Sie werden auf den Data-Science-Lebenszyklus stoßen, wenn Sie beginnen, sich mit den Grundlagen dieses Fachs zu beschäftigen, oder sogar, wenn Sie sich auf einen vorbereiten Wissenschaft der Datenzertifizierung. Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenanalyse, Datenmodellierung und Datenvisualisierung sind die wichtigen Phasen des Lebenszyklus.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns insbesondere auf die Datenmodellierungsphase des Data-Science-Lebenszyklus.
Was ist Datenmodellierung?
Menschen, die im Bereich Data Science arbeiten, wissen, dass Daten im Rohformat generiert werden, und sie sind nutzlos, bis sie richtig analysiert und verborgene Trends durch Datenvisualisierung hervorgehoben werden. Mit anderen Worten, nur wenn Datenpraktiker die Daten in ein für Menschen verständliches Format umwandeln, können Unternehmensleiter sie nicht für die Entscheidungsfindung verwenden. Betrachten Sie zum Beispiel einen architektonischen Bauplan. Es gibt den Menschen ein besseres Verständnis dafür, wie das Haus aussehen wird und wo verschiedene Teile des Gebäudes platziert werden. Das macht die Datenmodellierung.
Datenmodellierung bezieht sich auf den Prozess der Entwicklung einer visuellen Darstellung eines gesamten Informationssystems oder bestimmter Komponenten davon mit dem Ziel, Verbindungen zwischen Datenpunkten und Strukturen zu kommunizieren. Die Datenmodellierung ermöglicht es Menschen, Beispiele für die im System gespeicherten Daten, die Beziehung zwischen Datenpunkten und ihre möglichen Gruppierungen und Organisationsstrukturen, Formate und Eigenschaften bereitzustellen. Vor der Erstellung eines Datenmodells arbeiten Datenpraktiker in der Regel mit Geschäftsinteressenten zusammen, um deren Regeln und Anforderungen klar zu verstehen, damit das Modell ihre Erwartungen erfüllen kann.
Sie können verschiedene Texte und Symbole verwenden, um die Daten und ihren Fluss zu beschreiben, um sich ein schlankes Bild eines Softwaresystems und der darin enthaltenen Datenstücke zu machen. Sie müssen Programmierer gesehen haben, die ein Flussdiagramm erstellt haben, um die Funktionsweise eines Algorithmus oder eines geschriebenen Codes zu erklären. Auch wenn man mit keiner Programmiersprache vertraut ist, zeigt das Flussdiagramm den Benutzern, was der Code bewirken soll. Ebenso wissen Geschäftsbeteiligte möglicherweise nicht, wie sie mit Daten arbeiten sollen. Aber ein Datenmodell zeigt das Bild davon, welche Informationen oder Erkenntnisse die Daten darzustellen versuchen. Dieser Prozess ermöglicht es Datenmanagement- und Analyseteams auch, Fehler in Entwicklungsplänen zu entdecken und die Datenanforderungen für Anwendungen zu beschreiben.
Verschiedene Arten von Datenmodellen
Du wirst rüberkommen drei Arten von Datenmodellen normalerweise, nämlich:
- Konzeptionelles Datenmodell
- Logisches Datenmodell
- Physikalisches Datenmodell
Ein konzeptionelles Datenmodell ist, wie der Name schon sagt, eine allgemeine Veranschaulichung dafür, wie ein System verschiedene Geschäfts- oder Analysevorgänge unterstützt. Es umreißt die zahlreichen Arten von erforderlichen Daten, die Beziehungen zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten und die damit verbundenen Geschäftsvorschriften. Diese Art von Modell ist im Allgemeinen für Unternehmensleiter hilfreich.
Ein logisches Datenmodell wird erstellt, nachdem ein konzeptionelles Datenmodell fertig ist. Diese Art von Modell konzentriert sich auf die technische Beschreibung von Daten. Es stellt die Beziehung zwischen Datenelementen dar und hebt andere Merkmale wie Schlüssel, Datentypen, die Attribute von Datenstrukturen usw. ausführlich hervor. Diese Modelle sind für die technische Seite der Organisation hilfreich, um ein besseres Verständnis der erforderlichen Anwendungs- und Datenbankdesigns zu erhalten.
Ein physisches Datenmodell ist spezifisch für die Anwendungssoftware oder das Datenbankverwaltungssystem, das eine Organisation verwendet. Es spezifiziert die Datenverwaltungs- und Speicherarchitektur, die ein Dateisystem verwenden soll. Es enthält DBMS-Komponenten wie Felder, Tabellen, Spalten, Indizes, Trigger, Einschränkungen und mehr. Ein physisches Datenmodell ist für Datenbankdesigner nützlich.
Wo passt die Datenmodellierung in die Datenwissenschaft?
Wenn Sie nun die obigen Informationen lesen, fragen Sie sich sicherlich, wo der Prozess der Datenmodellierung in den Data-Science-Lebenszyklus passt. Obwohl es keine bestimmte Phase des Data-Science-Lebenszyklus gibt, auf die sich alle Organisationen einigen, folgen die meisten von ihnen ähnlichen Schritten mit geringen Abweichungen. Zunächst werden die Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, das Problem identifiziert, die Datenbereinigung durchgeführt und dann die Datenmodellplanung und -erstellung durchgeführt.
Im Rahmen der Modellplanung muss der Ansatz ausgewählt werden, der die Geschäftsanforderungen am besten erfüllt, damit eine automatisierte Lösung des identifizierten Problems erstellt werden kann. Zu diesem Zweck wird häufig eine explorative Datenanalyse durchgeführt. Schließlich wird ein Datenmodell erstellt (jeder der drei oben diskutierten Typen), um die Daten gemäß den Anforderungen und Beschränkungen des Projekts auszuwählen und zu organisieren.
Wir hoffen, dass Sie jetzt ein besseres Verständnis der Datenmodellierung und ihrer Beziehung zur Datenwissenschaft haben.
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