แบบจําลองข้อมูล: มันคืออะไร ประเภท เทคนิค + แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ก่อนที่จะสํารวจแบบจําลองข้อมูลในเชิงลึก เรามากําหนดข้อมูลกันก่อน ข้อมูลคือข้อมูล เช่น ตัวเลข ข้อเท็จจริง และสถิติที่เรารวบรวม เก็บรักษา ศึกษา และใช้เพื่อตัดสินใจเลือกในอนาคต ในโลกดิจิทัลของเราเรากําลังสร้างข้อมูลจํานวนมากอย่างต่อเนื่อง แต่เพื่อให้มีประโยชน์เราต้องจัดระเบียบให้ดี นั่นคือสิ่งที่โมเดลข้อมูลช่วยได้

ด้วยการสร้างแบบจําลองข้อมูลนักวิจัยสามารถเข้าใจวิธีการจัดระเบียบข้อมูลได้ดีขึ้นเพื่อการเข้าถึงการจัดการและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ทําหน้าที่เป็นแนวทางในการสร้างฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์

บล็อกนี้จะอธิบายแบบจําลองข้อมูลประเภทต่างๆวิธีสร้างตามเทคนิคสําคัญบางประการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสมัครเพื่อสิ่งที่ดีกว่า คอยติดตามเพื่อเรียนรู้ในรายละเอียด

แบบจําลองข้อมูลคืออะไร

แบบจําลองข้อมูลเป็นวิธีที่มีโครงสร้างในการแสดงและทําความเข้าใจข้อมูล มันเหมือนกับการสร้างพิมพ์เขียวโดยละเอียดสําหรับการจัดระเบียบเชื่อมต่อและจัดเก็บข้อมูล คิดว่ามันเป็นแผนที่ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ และความเหมาะสมของข้อมูล

มันทําหน้าที่เป็นภาษากลางระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ช่วยให้คุณสื่อสารและทํางานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลเหล่านี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์และฐานข้อมูลจัดการข้อมูลได้อย่างถูกต้อง พูดง่ายๆ ก็คือ โมเดลข้อมูลเป็นเหมือนเครื่องมือที่ทําให้ข้อมูลเข้าใจง่ายสําหรับผู้คนและเครื่องจักร

ความสําคัญของกระบวนการสร้างแบบจําลองข้อมูล

แบบจําลองข้อมูลมีความสําคัญเนื่องจากช่วยให้เราเข้าใจว่าข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างไรข้อมูลที่แตกต่างกันเกี่ยวข้องกันอย่างไรและวิธีที่เราสามารถดึงหรือใช้ข้อมูลนั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ลองคิดแบบนี้: หากคุณกําลังสร้างบ้านคุณต้องมีแผนที่แสดงว่าห้องอยู่ที่ไหนเชื่อมต่อกันอย่างไรประตูและหน้าต่างอยู่ที่ไหนและอื่น ๆ ในทํานองเดียวกันแบบจําลองข้อมูลก็เหมือนกับแผนสําหรับข้อมูลของคุณ กําหนดวิธีการเชื่อมต่อและจัดโครงสร้างข้อมูลประเภทต่างๆ

โครงสร้างข้อมูลหรือแบบจําลองข้อมูลเหล่านี้มีความสําคัญเนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้:

• จัดระเบียบข้อมูลของคุณ

โมเดลข้อมูลที่ดีจะจัดระเบียบข้อมูลในลักษณะที่ทําให้เข้าใจและใช้งานได้ง่าย มันเหมือนกับการวางสิ่งของไว้ในที่ที่เหมาะสมเพื่อให้คุณสามารถค้นหาได้ง่ายเมื่อจําเป็น

• ปรับปรุงประสิทธิภาพของคุณ

ด้วยโมเดลข้อมูลที่ออกแบบมาอย่างดีการดึงและใช้ข้อมูลจะรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้แอปพลิเคชันและระบบทํางานได้ดีขึ้นเพราะรู้ว่าจะหาข้อมูลที่จําเป็นได้ที่ไหน

• รองรับความสม่ําเสมอ

ด้วยการกําหนดความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ แบบจําลองข้อมูลจะช่วยรักษาความสอดคล้อง ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่จัดเก็บยังคงถูกต้องและเชื่อถือได้ในแอปพลิเคชันต่างๆ

• อํานวยความสะดวกในการวิเคราะห์และการตัดสินใจ

เมื่อข้อมูลมีโครงสร้างที่ดี การวิเคราะห์และรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจะง่ายขึ้น นี่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับธุรกิจและองค์กรในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

• ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง

เมื่อเทคโนโลยีดีขึ้นเรื่อยๆ คุณสามารถเปลี่ยนหรือปรับโมเดลข้อมูลได้โดยไม่ทําให้ทั้งระบบยุ่งเหยิง ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเติบโตและใหญ่ขึ้นโดยไม่ก่อให้เกิดปัญหาใหญ่

คิดว่าโมเดลข้อมูลที่ดีเป็นแกนหลักที่แข็งแกร่งสําหรับระบบหรือแอปใดๆ เป็นฐานที่ตัดสินใจว่าจะเก็บ ค้นหา และใช้ข้อมูลอย่างไร ทําให้ทุกอย่างเรียบร้อย รวดเร็ว และเชื่อถือได้

ส่วนประกอบและองค์ประกอบของแบบจําลองข้อมูล

แบบจําลองข้อมูลคือโครงสร้างที่ช่วยจัดระเบียบและแสดงข้อมูล ประกอบด้วยส่วนประกอบและองค์ประกอบข้อมูลที่กําหนดวิธีการจัดเก็บ เข้าถึง และจัดการข้อมูล นี่คือคําอธิบายขององค์ประกอบหลักและองค์ประกอบของแบบจําลองข้อมูล:

• เอน ทิ ตี: เอนทิตีเป็นเหมือนองค์ประกอบหลักในเรื่องราวของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในฐานข้อมูลห้องสมุด เอนทิตีอาจรวมถึงหนังสือ ผู้แต่ง และผู้ยืม สิ่งเหล่านี้จะแสดงเป็นตารางในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• แอ ตทริ บิวต์: แอตทริบิวต์คือคุณสมบัติหรือลักษณะที่อธิบายเอนทิตี สําหรับเอนทิตี “หนังสือ” แอตทริบิวต์อาจรวมถึงชื่อเรื่อง ผู้แต่ง ปีที่พิมพ์ และประเภท สิ่งเหล่านี้แสดงเป็นคอลัมน์ในตาราง
• สัมพันธ์: ความสัมพันธ์กําหนดว่าเอนทิตีเชื่อมต่อกันอย่างไร พวกเขาแสดงให้เห็นว่าข้อมูลจากเอนทิตีต่าง ๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไร ตัวอย่างเช่น หนังสือเขียนโดยผู้เขียน โดยสร้างความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี “หนังสือ” และเอนทิตี “ผู้แต่ง”
• คีย์: คีย์ใช้เพื่อระบุแต่ละระเบียนหรือแถวในตารางโดยไม่ซ้ํากัน คีย์มีหลายประเภท เช่น คีย์หลัก (ระบุแต่ละระเบียนในตารางโดยไม่ซ้ํากัน) และคีย์ต่างประเทศ (สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตาราง)
• ข้อ จํากัด : ข้อจํากัดคือกฎหรือเงื่อนไขที่ใช้กับข้อมูลเพื่อรักษาความถูกต้องและความสม่ําเสมอ
• ชนิดข้อมูล: ชนิดข้อมูลกําหนดชนิดของข้อมูลที่สามารถจัดเก็บไว้ในแอตทริบิวต์ (เช่น ข้อความ ตัวเลข วันที่ ฯลฯ) สิ่งเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการจัดเก็บและการจัดการข้อมูลที่เหมาะสม
• สคีมา: สคีมาคือคําอธิบายเชิงตรรกะของฐานข้อมูลทั้งหมด กําหนดโครงสร้าง ข้อจํากัด และความสัมพันธ์ของฐานข้อมูล

ประเภทของแบบจําลองข้อมูล

มีโมเดลข้อมูลหลายประเภท โดยแต่ละแบบมีวิธีการแสดงให้เห็นว่าข้อมูลเข้ากันได้อย่างไร ในส่วนนี้ เราจะสํารวจโมเดลข้อมูลประเภทต่างๆ เหล่านี้:

• แบบจําลองข้อมูลเชิงแนวคิด

ในแบบจําลองข้อมูลเชิงแนวคิด คุณจะสร้างแผนระดับสูงแบบกว้างๆ สําหรับข้อมูลของคุณ มันเหมือนกับการร่างแผนที่ง่ายๆ ที่สรุปเมืองใหญ่ๆ และการเชื่อมต่อของเมืองเหล่านั้น

โมเดลนี้ช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของข้อมูลที่คุณต้องจัดเก็บและความสัมพันธ์ของส่วนต่าง ๆ เป็นวิธีที่จะเข้าใจข้อมูลของคุณโดยทั่วไปโดยไม่ต้องลงลึกในรายละเอียดเฉพาะ

• แบบจําลองข้อมูลเชิงตรรกะ

เมื่อคุณไปยังแบบจําลองข้อมูลเชิงตรรกะ คุณจะเจาะลึกลงไป ขั้นตอนนี้เหมือนกับการสร้างพิมพ์เขียวโดยละเอียดสําหรับอาคาร คุณกําหนดลักษณะเฉพาะของแต่ละห้องขนาดและวิธีการเชื่อมต่อ

ในทํานองเดียวกัน ในแบบจําลองข้อมูลเชิงตรรกะ คุณกําหนดความสัมพันธ์ระหว่างคอมโพเนนต์ข้อมูลต่างๆ และวิธีการทํางานร่วมกัน โมเดลนี้มุ่งเน้นไปที่โครงสร้างและการจัดระเบียบข้อมูลของคุณโดยไม่คํานึงถึงการใช้งานทางเทคนิคจริง

• แบบจําลองข้อมูลทางกายภาพ

เมื่อคุณไปถึงแบบจําลองข้อมูลทางกายภาพ ก็เหมือนกับขั้นตอนการก่อสร้างจริง คุณกําลังนําแผนโดยละเอียดของคุณไปสู่การปฏิบัติ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างระบบฐานข้อมูลจริง เช่นเดียวกับที่คุณสร้างอาคารทางกายภาพ

คุณกําหนดรายละเอียดที่เป็นรูปธรรมของวิธีการจัดเก็บ เข้าถึง และจัดการข้อมูลภายในระบบฐานข้อมูลเฉพาะ แบบจําลองข้อมูลทางกายภาพเกี่ยวข้องกับการพิจารณารายละเอียดทางเทคนิคที่ใช้งานได้จริง เช่น การกําหนดตาราง การระบุประเภทข้อมูล และการเลือกตัวเลือกการจัดเก็บ

เทคนิคการสร้างแบบจําลองข้อมูล

คุณเคยสงสัยเกี่ยวกับกระดูกสันหลังของทุกโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ประสบความสําเร็จหรือไม่? ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยโมเดลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ด้วยแนวทางและความเข้าใจที่ถูกต้องคุณสามารถสร้างแบบจําลองข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณได้ มาสํารวจเทคนิคบางอย่างในการสร้างแบบจําลองข้อมูลในลักษณะที่ตรงไปตรงมา:

• กําหนดวัตถุประสงค์

เริ่มต้นด้วยการระบุวัตถุประสงค์ของแบบจําลองข้อมูลของคุณ ถามตัวเอง: คุณต้องการตอบคําถามอะไร คุณกําลังมองหาข้อมูลเชิงลึกอะไรบ้าง ขั้นตอนนี้มีความสําคัญเนื่องจากเป็นการกําหนดโครงสร้างทั้งหมดของแบบจําลองข้อมูลของคุณ

• รวบรวมข้อมูล

รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่จําเป็นสําหรับโมเดลของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงสเปรดชีต ฐานข้อมูล หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง ครบถ้วน และสอดคล้องกัน ข้อมูลคุณภาพเป็นรากฐานสําหรับแบบจําลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

• เข้าใจความสัมพันธ์

กําหนดความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลต่างๆ มีการเชื่อมต่อระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ หรือไม่? ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์อีคอมเมิร์ซ คุณอาจเชื่อมโยงข้อมูลลูกค้ากับประวัติการซื้อของพวกเขา การทําความเข้าใจความสัมพันธ์เหล่านี้เป็นกุญแจสําคัญในการจัดระเบียบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

• เลือกประเภทรุ่น

มีโมเดลข้อมูลหลายประเภท เช่น แบบจําลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ลําดับชั้น เครือข่าย เชิงวัตถุ แบบจําลองข้อมูลมิติ และอื่นๆ เลือกโมเดลที่เหมาะกับข้อมูลของคุณมากที่สุดและข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการดึงออกมา สําหรับผู้เริ่มต้นแบบจําลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์การจัดระเบียบข้อมูลลงในตารางที่มีแถวและคอลัมน์มักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

• สร้างแบบจําลอง

ใช้เครื่องมือหรือซอฟต์แวร์การสร้างแบบจําลองข้อมูล และเริ่มจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณตามแบบจําลองที่เลือก กําหนดเอนทิตี (วัตถุหรือแนวคิด) และคุณลักษณะ (ลักษณะเฉพาะ) นี่คือที่ที่คุณแปลความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของข้อมูลเป็นการแสดงภาพ

• ตรวจสอบและปรับแต่ง

ตรวจสอบแบบจําลองของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าแสดงถึงสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างถูกต้อง มองหาความซ้ําซ้อน ความผิดปกติ หรือความไม่สอดคล้องกัน ขั้นตอนนี้เป็นการทําซ้ํา – ปรับแต่งโมเดลของคุณตามคําติชมและผลการตรวจสอบความถูกต้อง

• บันทึกแบบจําลอง

การจัดทําเอกสารแบบจําลองข้อมูลเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการอ้างอิงและการทํางานร่วมกันในอนาคต อย่าลืมอธิบายสิ่งสําคัญ (เอนทิตี) อย่างชัดเจนว่าพวกเขาเป็นอย่างไร (คุณลักษณะ) ความเชื่อมโยง (ความสัมพันธ์) และการคาดเดาใด ๆ ที่คุณทําในขณะที่ค้นหาทั้งหมด ด้วยวิธีนี้ทุกคนรู้ว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต!

• ใช้งานและทดสอบ

เมื่อคุณพอใจกับโมเดลข้อมูลแล้ว ให้นําไปใช้ภายในระบบการจัดการข้อมูลของคุณ ทดสอบแบบจําลองเพื่อให้แน่ใจว่าทํางานได้ตามที่คาดไว้และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ตั้งใจไว้

โปรดจําไว้ว่าการสร้างแบบจําลองข้อมูลเป็นกระบวนการต่อเนื่อง เมื่อความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับข้อมูลลึกซึ้งยิ่งขึ้นหรือข้อกําหนดทางธุรกิจเปลี่ยนไปคุณอาจต้องแก้ไขและอัปเดตโมเดลตามนั้น

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของการสร้างแบบจําลองข้อมูล

มาดูเทคนิคการสร้างแบบจําลองข้อมูลที่เข้าใจง่ายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ต้องปฏิบัติตามกันดีกว่า

• เข้าใจความต้องการทางธุรกิจ: ก่อนที่คุณจะเริ่มตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณรู้ว่าธุรกิจต้องการอะไร ด้วยวิธีนี้ โมเดลข้อมูลของคุณจะเหมาะสมกับวัตถุประสงค์
• แสดงภาพข้อมูลของคุณ: ใช้รูปภาพและแผนภูมิเพื่อทําความเข้าใจข้อมูลของคุณให้ดีขึ้น ง่ายกว่าการดูตัวเลขจํานวนมากและช่วยระบุข้อผิดพลาด
• ทําให้ง่าย: อย่าทําให้มันซับซ้อน โมเดลข้อมูลอย่างง่ายนั้นง่ายกว่าสําหรับทุกคนที่จะเข้าใจ คุณสามารถจัดกลุ่มข้อมูลตามข้อเท็จจริง (เช่น ยอดขาย) มิติ (เช่น เวลาหรือสถานที่) และตัวกรอง (วิธีจํากัดข้อมูล)
• ใช้สิ่งที่คุณต้องการ: หากคุณมีข้อมูลจํานวนมาก ให้ใช้เฉพาะสิ่งที่คุณต้องการสําหรับงานของคุณ ช่วยให้คอมพิวเตอร์ของคุณทํางานได้เร็วขึ้น
• ตรวจสอบและตรวจสอบอีกครั้ง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกสิ่งที่คุณทํานั้นสมเหตุสมผล มันเหมือนกับการตรวจสอบว่าชิ้นส่วนของจิ๊กซอว์ทุกชิ้นพอดี
• เขียนลงไป: อธิบายแบบจําลองข้อมูลของคุณด้วยคําพูดเพื่อให้ผู้อื่นเข้าใจได้ เขียนความหมายของสิ่งต่างๆ ความเชื่อมโยง และการคาดเดาใดๆ ที่คุณทํา
• พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญ: ทํางานร่วมกับผู้ที่ใส่ใจเกี่ยวกับโมเดลข้อมูลของคุณ เช่น ผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล พวกเขาสามารถตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีประโยชน์สําหรับธุรกิจทั้งหมด

โปรดจําไว้ว่าแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้ช่วยให้คุณสร้างแบบจําลองข้อมูลที่ทํางานได้ดีและใช้งานง่ายสําหรับทุกคน

บทสรุป

แบบจําลองข้อมูลเป็นส่วนสําคัญของการออกแบบฐานข้อมูล ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลได้รับการจัดระเบียบ เข้าถึงได้ และมีความหมาย เราสามารถสร้างแบบจําลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้โดยการทําความเข้าใจประเภทและปฏิบัติตามเทคนิคและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

QuestionPro เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสําหรับการทําแบบสํารวจและรวบรวมข้อมูล มันเหมือนกับมืออาชีพในการรวบรวมข้อมูลจากผู้คนผ่านแบบสํารวจ แต่เมื่อพูดถึงการสร้างโครงสร้างโดยละเอียดของแบบจําลองข้อมูล เช่น การกําหนดสิ่งที่อยู่ในฐานข้อมูลของคุณและวิธีการเชื่อมต่อทั้งหมด QuestionPro ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสําหรับสิ่งนั้น

แต่ข้อมูลที่คุณรวบรวมโดยใช้ QuestionPro จะมีประโยชน์มากเมื่อคุณสร้างแบบจําลองข้อมูลของคุณ ดังนั้นคุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่น่าสนใจทั้งหมดและใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างแบบจําลองข้อมูลของคุณที่อื่นในซอฟต์แวร์พิเศษที่ออกแบบมาสําหรับสิ่งนั้น

ดังนั้น แม้ว่า QuestionPro จะไม่ได้สร้างแบบจําลองข้อมูลเอง แต่ก็เหมือนกับก้าวแรกในการผจญภัยข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ติดต่อ QuestionPro สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการรวบรวมข้อมูลสําหรับแบบจําลองข้อมูลของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี