Modele danych – definicja i rodzaje

Model danych jest fundamentem każdej aplikacji i systemu informatycznego. Jak działa i jak pozwala efektywnie zarządzać informacjami?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym są modele danych?
• Jakie są rodzaje modeli danych?
• Jak stworzyć model danych?
• Jaka jest rola modeli danych?

Modele danych – definicja

Model danych to abstrakcyjna struktura opisująca sposób organizacji, przechowywania i manipulowania danymi w systemie informatycznym. Służy do wizualizacji i zrozumienia złożonych zbiorów danych oraz pozwala użytkownikom zarządzać i operować na danych^{[1] [2]}.

Model danych to abstrakcyjne przedstawienie struktury danych, które określa sposób ich organizacji, przechowywania i zarządzania w systemie informatycznym.

Definicja modelu danych

Modele danych reprezentują rzeczywiste obiekty i relacje między nimi w uporządkowany sposób. Definiują one struktury danych (jak tabele, rekordy, pola) oraz zasady integracji i spójności danych. Zawierają również mechanizmy operacji na danych np. wstawianie, aktualizowanie, usuwanie i wyszukiwanie^[3].

Modele danych są elastyczne i skalowalne, a strukturę danych można dostosowywać do zmieniających się potrzeb użytkowników i rosnącej ilości danych. Pozwala to rozwijać system bez konieczności całkowitej przebudowy jego podstawowych elementów^[4].

Integralność i bezpieczeństwo danych zapewniają m.in. mechanizmy zapobiegające nieautoryzowanemu dostępowi i modyfikacji danych, a także zapewniające poprawność i spójność danych w obrębie systemu^[5].

Modele danych są też często wyposażone w narzędzia do modelowania koncepcyjnego, logicznego i fizycznego, które umożliwiają tworzenie różnych perspektyw i poziomów szczegółowości danych, co jest niezbędne dla skutecznego projektowania i implementacji systemów informatycznych^[6].

Rodzaje modeli danych

Rodzaje modeli danych można podzielić na kilka głównych kategorii^{[7] [8] [9]}:

• W modelu hierarchicznym dane organizuje się w strukturę drzewa, w której każdy węzeł ma jeden węzeł nadrzędny (z wyjątkiem korzenia) i może mieć wiele węzłów podrzędnych. Stosuje się to w systemach, w których relacje między danymi są naturalnie hierarchiczne, jak np. w organizacjach lub katalogach plików.
• Model sieciowy jest rozszerzeniem modelu hierarchicznego, w którym każdy węzeł może mieć wiele powiązań z innymi węzłami, co pozwala bardziej elastyczne reprezentować skomplikowane relacje między danymi. Stosowany jest głównie w systemach, gdzie dane mają wiele wzajemnych powiązań, jak np. w sieciach telekomunikacyjnych.
• Model relacyjny organizuje dane w tabele, gdzie każda tabela składa się z wierszy (rekordów) i kolumn (atrybutów). Tabele są powiązane za pomocą kluczy głównych i obcych. Ten model jest najbardziej rozpowszechniony w większości systemów bazodanowych ze względu na jego prostotę i elastyczność. Jest podstawą dla języka SQL używanego do zarządzania danymi.
• Model obiektowy opiera się na koncepcji obiektów, które łączą dane i metody operujące na tych danych w jedną jednostkę. Jest stosowany w programowaniu obiektowym i pozwala na naturalne mapowanie obiektów aplikacji na struktury danych. Jest użyteczny w systemach ze złożonymi strukturami danych i zachowań, jak w aplikacjach CAD czy systemach multimedialnych.
• Model dokumentowy jest rodzajem modelu NoSQL, który przechowuje dane w formie dokumentów, najczęściej w formatach JSON, BSON lub XML. Każdy dokument może mieć różne struktury danych, co pozwala na elastyczne i dynamiczne zarządzanie danymi. Stosuje się go w aplikacjach wymagających szybkiego dostępu do złożonych, zagnieżdżonych danych np. w systemach zarządzania treścią (CMS).
• Model klucz-wartość jest najprostszym modelem danych NoSQL, w którym dane przechowuje się jako pary klucz-wartość. Każdy klucz jest unikalny, a wartość może być dowolnym typem danych. Ten model jest bardzo efektywny w aplikacjach wymagających szybkiego dostępu do danych przy użyciu unikalnych kluczy, jak np. w systemach cache.
• Model grafowy przechowuje dane w postaci węzłów, krawędzi i właściwości. Węzły reprezentują jednostki, krawędzie relacje między nimi, a właściwości szczegóły tych jednostek i relacji. Jest idealny do aplikacji, gdzie istotne są skomplikowane relacje między danymi, jak w sieciach społecznościowych czy systemach rekomendacyjnych.

Tworzenie modelu danych

Tworzenie modelu danych zaczyna się od zrozumienia wymagań biznesowych i operacyjnych. Analitycy systemowi i projektanci baz danych zbierają wymagania od interesariuszy, żeby określić, jakie dane są potrzebne, jak będą używane i jakie relacje między nimi trzeba odwzorować, co wymaga m.in. identyfikacji wszystkich istotnych danych oraz sposobów interakcji z nimi.

Następnie można przejść do modelowania koncepcyjnego, czyli stworzenia wysokopoziomowego schematu przedstawiającego główne byty (np. klientów, produkty i zamówienia) oraz relacje między nimi. Konceptualny model danych często przedstawia się za pomocą diagramów, takich jak diagramy związków encji (znane też pod skrótem ERD, ang. entity-relationship diagram), które wizualizują struktury danych w sposób niezależny od jakiejkolwiek konkretnej technologii czy systemu bazodanowego.

Po zaakceptowaniu modelu koncepcyjnego projekt przechodzi do modelowania logicznego. W tej fazie opisuje się szczegółowo struktury danych, specyficzne atrybuty i klucze główne dla każdej encji oraz definiuje bardziej szczegółowe relacje między encjami, w tym związki jeden do jednego, jeden do wielu i wiele do wielu. Model logiczny jest dokładniejszy niż model koncepcyjny, ale pozostaje niezależny od fizycznej implementacji.

Kolejnym etapem jest modelowanie fizyczne, które polega na translacji modelu logicznego na konkretne struktury bazy danych. Projektanci muszą wybrać szczegóły implementacyjne, takie jak typy danych, indeksy, tabele i mechanizmy zarządzania pamięcią oraz uwzględnić specyficzne wymagania wybranej platformy bazodanowej.

W trakcie projektowania modelu danych prototypy modelu cały czas się testuje, aby upewnić się, że spełniają wymagania użytkowników i że dane są przechowywane oraz dostępne w sposób optymalny. Obejmuje to również zapewnienie integralności danych i zgodności z wymaganiami bezpieczeństwa.

Kiedy model fizyczny jest kompletny i przetestowany, można przystąpić do wdrożenia bazy danych. Wdrożenie obejmuje tworzenie struktur bazy danych na serwerze, migrację danych (jeśli to konieczne) oraz konfigurację systemów zarządzania bazą danych (DBMS). Po wdrożeniu system jest monitorowany i optymalizowany, aby zapewnić jego wydajność w długim okresie.

Rola modeli danych

Modele danych odgrywają fundamentalną rolę w zarządzaniu informacjami w różnych systemach informatycznych. Stanowią strukturę umożliwiającą zrozumienie i interpretację danych – dzięki nim organizacje mogą precyzyjnie określać, jakie dane są potrzebne, jak są ze sobą powiązane oraz jak można je efektywnie przechowywać i przetwarzać. Wykorzystuje się je m.in.:

• W systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych modele danych są podstawą tworzenia struktury tabel, relacji i ograniczeń integralności, co umożliwia efektywne przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych. Firmy wykorzystują je tez do analizy operacyjnej.
• W systemach CRM modele danych pomagają w organizowaniu i analizie informacji o klientach, co pozwala na lepsze zrozumieć ich zachowania.
• Są również nieodzowne w systemach ERP, gdzie integrują różnorodne funkcje, takie jak produkcja, logistyka i finanse, zapewniając jednolitość danych w całej organizacji.
• W kontekście aplikacji webowych i mobilnych modele danych strukturyzują dane użytkowników, produkty i transakcje, umożliwiając dynamiczne generowanie treści oraz personalizację usług.
• W dziedzinie big data i analizy danych modele danych wykorzystuje się do budowania hurtowni danych, a w systemach Internetu Rzeczy odgrywają ważną rolę w organizacji i analizie ogromnych ilości danych generowanych przez urządzenia.
• Stosuje się je też w uczeniu maszynowym, gdzie strukturyzowane dane służą jako podstawowy materiał do treningu modeli predykcyjnych.

Modele danych umożliwiają organizacjom tworzenie zaawansowanych analiz, które pomagają w identyfikacji trendów, wykrywaniu wzorców i podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych. Strukturyzują też informacje w sposób ułatwiający ich agregację, analizę i wizualizację, co jest ważne w harmonizacji i konsolidacji danych pochodzących z różnych źródeł.

Modele danych pomagają w definiowaniu i egzekwowaniu polityk zarządzania danymi, co jest kluczowe dla ochrony danych i zapewnienia ich poufności, integralności i dostępności. W procesach migracji danych i modernizacji systemów wykorzystuje się je do mapowania starych struktur danych na nowe, co umożliwia płynne przechodzenie do bardziej efektywnych technologii i systemów. Dzięki nim organizacje mogą skutecznie zarządzać cyklem życia danych, zapewniając ich ciągłą aktualność i przydatność.