आपको डेटा मॉडलिंग की आवश्यकता क्यों है?

आपको अपने आप को या अपने संगठन को बहुत सारा पैसा, घंटे और मुद्दों को बचाने के लिए डेटा मॉडलिंग की आवश्यकता है। यह जानने के लिए पढ़ें कि डेटा मॉडल कैसे अपना जादू करते हैं।

डेटा मॉडलिंग उस जानकारी का एक वैचारिक दृष्टिकोण बनाने की प्रक्रिया है जिसमें एक डेटाबेस होता है या जिसमें होना चाहिए। इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप, एक डेटा मॉडल बनाया जाता है, जो डेटा ऑब्जेक्ट्स (उन सभी संस्थाओं के लिए जिसके लिए जानकारी संग्रहीत की जानी है), उनके बीच संबंध या संबंध, और नियम या प्रतिबंध जो डेटाबेस में प्रवेश करने वाली जानकारी को नियंत्रित करते हैं। ।

बहुत अच्छा, लेकिन क्या डेटा मॉडल के साथ काम करना वाकई जरूरी है? क्या हम इस चरण को छोड़ नहीं सकते, कुछ समय बचा सकते हैं, और सीधे डेटाबेस में ऑब्जेक्ट बनाने के लिए नहीं जा सकते हैं? डेटाबेस मॉडलिंग में एक कोर्स इन सवालों के जवाब देगा, लेकिन अगर आप एक सारांश चाहते हैं, तो मैं आपको डेटाबेस में संग्रहीत जानकारी के साथ काम करने की आवश्यकता होने पर डेटा मॉडल को हाथ में रखने के लिए पर्याप्त कारण दूंगा। जब तक आप इस लेख को पढ़ना समाप्त कर लेंगे, तब तक आप मुझसे सहमत होंगे कि एक उचित मॉडल के बिना डेटाबेस के साथ काम करना एक घर बनाने के बराबर है - या यहां तक ​​कि एक गगनचुंबी इमारत - एक उचित नींव के बिना।

आइए दो संदर्भों पर विचार करके शुरू करें जिनमें डेटा मॉडलिंग मुख्य रूप से की जाती है:

• रणनीतिक मॉडलिंग, जो किसी संगठन में सामान्य सूचना प्रणाली रणनीति के भाग के रूप में किया जाता है।
• डेटाबेस डिजाइन, जो सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में डिजाइन चरण का एक हिस्सा है।

दोनों ही स्थितियों में, डेटा मॉडलिंग करने के कई कारण हैं। पहले, हम उन्हें देखेंगे जो सूचना प्रणाली रणनीति से संबंधित हैं, फिर वे जो सॉफ्टवेयर विकास से संबंधित हैं।

उच्च सूचना गुणवत्ता

मेटाडेटा . में स्पष्टता और एकरूपता प्रदान करने के लिए डेटा मॉडल आवश्यक है , डेटाबेस बनाने वाली वस्तुओं की परिभाषा। यह सूचना की गुणवत्ता को बढ़ाने में योगदान देता है। उदाहरण के लिए, एक डेटा मॉडल यह सुनिश्चित कर सकता है कि फ़ोन नंबर और ज़िप कोड जैसे डेटा तत्वों के लिए सही प्रारूपों का उपयोग किया जाता है, और एक डेटाबेस में जहां ग्राहक डेटा संग्रहीत किया जाता है, यह सुनिश्चित कर सकता है कि प्रत्येक ग्राहक के पास कम से कम एक पता हो।

आप नियम लागू करके डेटाबेस में संग्रहीत जानकारी की गुणवत्ता भी सुनिश्चित कर सकते हैं ताकि केवल मान्य डेटा ही तालिकाओं में प्रवेश करे। डेटा मॉडल को डिज़ाइन करते समय ऐसा करने के लिए, आप प्रत्येक फ़ील्ड के लिए मान डोमेन सेट करते हैं और उन फ़ील्ड को अलग करते हैं जिनमें वे मान होने चाहिए जिन्हें खाली छोड़ा जा सकता है।

डेटा मॉडल परिभाषाएं डेटा का अनुपालन सुनिश्चित करती हैं व्यापार नियम। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप प्रत्येक क्लाइंट को सही ज़िप कोड प्रारूप के साथ एक पता, या प्रत्येक पते को एक शहर और प्रत्येक शहर के साथ एक राज्य से संबद्ध करने के लिए लागू करना चाहें।

संदर्भात्मक अखंडता सुनिश्चित करने और संस्थाओं के बीच संबंधों में इच्छित कार्डिनैलिटी को बनाए रखने वाले प्रतिबंधों को लागू करके सूचना गुणवत्ता में भी सुधार किया जाता है। वे प्रतिबंध केवल एक उचित डेटा मॉडल से प्राप्त किए जा सकते हैं।

डेटा संपत्ति का पुन:उपयोग

एक नई प्रणाली विकसित करते समय या किसी मौजूदा प्रणाली में नई कार्यक्षमता जोड़ते समय, यह सामान्य है कि नए विकास के लिए आवश्यक कुछ डेटा निकाय पहले से ही डेटाबेस में मौजूद हैं और इसलिए उनका पुन:उपयोग किया जा सकता है। यह पता लगाने का एकमात्र तरीका है कि कौन सी संस्थाएं पहले से मौजूद हैं, अप-टू-डेट डेटा मॉडल ब्राउज़ करना है जो संगठन द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस की संरचनाओं का पर्याप्त रूप से वर्णन करते हैं।

आपको पुन:प्रयोज्य डेटा संपत्तियों का आसानी से पता लगाने के लिए अमूर्त के विभिन्न स्तरों के साथ विचार प्रदान करने के लिए वैचारिक, तार्किक और भौतिक डेटा मॉडल बनाए रखा जाना चाहिए। आप विभिन्न प्रकार के डेटा मॉडल के निर्माण की सुविधा के लिए और यहां तक ​​कि एक को दूसरे से प्राप्त करने के लिए वर्टाबेलो प्लेटफॉर्म जैसे एक विशेष डिज़ाइन टूल का लाभ उठा सकते हैं।

यह अच्छा अभ्यास विभिन्न स्कीमाओं में अनावश्यक डेटा उत्पन्न करने से बचता है, जिससे देर-सबेर असंगत जानकारी प्राप्त होती है (इस पर और अधिक जानकारी नीचे दी गई है)।

क्लाउड परिवेश में स्थानांतरण

क्लाउड में DaaS (एक सेवा के रूप में डेटा) अवसंरचना या डेटाबेस के साथ, कुछ आवश्यकताएं, जैसे कि डेटाबेस गोपनीयता , गतिशील मापनीयता , और एकाधिक किरायेदारों के प्रबंधन में दक्षता , अधिक आलोचनात्मक बनें।

डेटा मॉडल इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक अमूल्य उपकरण हैं, क्योंकि वे यह सत्यापित करने की सुविधा प्रदान करते हैं कि एक स्कीमा डिज़ाइन उनके अनुरूप है। बदले में, वे आपको स्कीमा के विभाजन और उनकी भंडारण आवश्यकताओं को परिभाषित करने की अनुमति देते हैं, जो आवश्यक सेवा स्तर को ठीक से आयाम देने और डेटाबेस के निजी या सार्वजनिक बादलों में रहने पर अपेक्षित भंडारण वृद्धि के लिए आवश्यक है।

क्लाउड वातावरण में माइग्रेशन की तैयारी करते समय ईआर डायग्राम जैसे डेटाबेस डिज़ाइन कलाकृतियाँ पसंद के उपकरण हैं। ईआर डायग्राम का उपयोग करने के तरीके पर एक गाइड आपको डेटाबेस माइग्रेशन में उनकी उपयोगिता की एक झलक दे सकती है।

बिग डेटा और NoSQL के लिए डेटाबेस मॉडलिंग

गैर-संबंधपरक डेटाबेस, जैसे कि NoSQL और आयामी स्कीमा, हमें अपनी पारंपरिक संबंधपरक मानसिकता को अलग (कम से कम एक पल के लिए) करने के लिए मजबूर कर सकते हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हम डेटा मॉडल के बिना कर सकते हैं। इसके विपरीत, डेटा मॉडलिंग और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।

जब आपको बिग डेटा के साथ काम करने की आवश्यकता होती है, तो आपको आमतौर पर बड़ी मात्रा में सूचनाओं का सामना करना पड़ता है, जिन्हें तोड़ा जाना चाहिए, परिष्कृत किया जाना चाहिए और इस तरह से संरचित किया जाना चाहिए कि आप या डेटा विश्लेषक इससे रणनीतिक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। परिष्कृत सूचना रिपॉजिटरी या डेटा वेयरहाउस और डेटा क्लींजिंग और डेटा स्ट्रक्चरिंग प्रक्रियाओं के लिए उपयोग किए जाने वाले रिपॉजिटरी के स्टेजिंग के लिए एक सावधानीपूर्वक स्कीमा डिज़ाइन की आवश्यकता होती है।

मुख्य रूप से प्रोग्रामर द्वारा एक गलत धारणा है कि नोएसक्यूएल डेटाबेस स्कीमा का उपयोग नहीं करते हैं और इसलिए उन्हें डेटा मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है। सच्चाई से अधिक महत्वपूर्ण कुछ नहीं हो सकता। चूंकि NoSQL प्रौद्योगिकियां मेटाडेटा को देखने के लिए एक मानकीकृत तरीका प्रदान नहीं करती हैं (ऐसा कुछ जो प्रत्येक RDBMS करता है), डेटा मॉडल लोगों को डेटाबेस में संग्रहीत जानकारी का उपयोग करने और साझा करने के लिए आवश्यक हो जाते हैं।

विलय और अधिग्रहण

दो संगठनों के बीच कोई भी विलय उनके संबंधित आईटी विभागों के लिए एक बड़ी चुनौती है। इस चुनौती का एक महत्वपूर्ण हिस्सा डेटाबेस समेकन में है। यदि दोनों संगठनों के पास अप-टू-डेट डेटा मॉडल हैं, तो यह समेकन सीधे डेटाबेस के बजाय मॉडल में किया जा सकता है, जिससे कार्य के लिए समर्पित प्रयास काफी हद तक कम हो जाते हैं।

अब तक, हमने किसी संगठन की आईटी रणनीतिक योजना से जुड़े डेटा मॉडलिंग के लाभों को देखा है। यदि ये कारण आपको डेटा मॉडलिंग के महत्व के बारे में समझाने के लिए पर्याप्त नहीं हैं, तो आइए उन लाभों को भी देखें जो सॉफ्टवेयर विकास में लाते हैं।

विकास लागत में कमी

एक विकास परियोजना के शुरुआती चरणों में जब बजट का विश्लेषण किया जा रहा है, डेटा मॉडल के निर्माण में प्रयास करने की आवश्यकता पर सवाल उठाया जा सकता है। यदि परियोजना के नेता और प्रबंधक पर्याप्त रूप से स्मार्ट हैं, तो वे डेटा मॉडल को बनाने और बनाए रखने की लागत की तुलना उन लागतों से करेंगे जिन्हें बचाया जाएगा और मॉडल के निर्माण के पक्ष में निर्णय लिया जाएगा।

डेटा मॉडलिंग मात्र 10% है एक विकास परियोजना बजट का और वास्तविक परियोजना लागत को एक तिहाई से भी कम करने की क्षमता रखता है।

बस निम्नलिखित पर विचार करें। ज्यादातर मामलों में, डेटा मॉडलिंग की लागत (यानी, मॉडल को बनाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक प्रयास की लागत) एक सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट के लिए कुल बजट का 10% से कम है। इसकी तुलना में, डेटा मॉडल का उपयोग करने से जुड़ी लागत बचत 70% तक है, सभी कोडिंग और रखरखाव के घंटों में कटौती से।

इसलिए, सॉफ़्टवेयर विकास में, डेटा मॉडलिंग करने का पहला और सबसे महत्वपूर्ण कारण निर्विवाद आरओआई (निवेश पर वापसी) है, जिस पर प्रोजेक्ट लीडर्स को प्रत्येक प्रोजेक्ट के शुरुआती चरणों में विचार करना चाहिए।

आवश्यकताओं की बेहतर परिभाषाएं

सॉफ्टवेयर विकास में, आप विकसित होने वाली प्रणाली की अधिक समझ की गारंटी दे सकते हैं यदि डेटा मॉडलिंग गतिविधियों को आवश्यकताओं को इकट्ठा करने के समानांतर में किया जाता है। आवश्यकताएं अधिक पूर्ण और अधिक सही होंगी।

डेटा मॉडलिंग डेटा अखंडता सुनिश्चित करते हुए व्यावसायिक नियमों को उजागर करने और आवश्यकताओं इंजीनियरिंग के दौरान प्रश्न पूछने में मदद करती है। यह प्रक्रिया मॉडलिंग गतिविधियों की तुलना में अधिक प्रभावी है जैसे कि केस डिज़ाइन या वर्कफ़्लो डिज़ाइन का उपयोग करें, और स्पष्ट रूप से व्यावसायिक नियमों के गद्य विवरण की तुलना में अधिक अभिव्यंजक और कम वर्बोज़।

तेज़ विकास

जब डेवलपर्स के पास उचित डेटा मॉडल होते हैं, तो वे कम त्रुटियों के साथ अपना काम कर सकते हैं। डेटा मॉडलिंग टूल स्वचालित रूप से डेटाबेस स्कीमा उत्पन्न और बनाए रखते हैं, डेटा परिभाषा भाषा (डीडीएल) स्क्रिप्ट बनाते हैं जो डेवलपर्स के लिए मैन्युअल रूप से उत्पन्न करने के लिए अक्सर बहुत लंबी, जटिल और गन्दा होती हैं।

बदले में, वे उपकरण डेवलपर्स के बीच मॉडलों को साझा करने की अनुमति देकर सहयोग को बढ़ावा देते हैं। जब परिवर्तनों की आवश्यकता होती है, तो आप उन्हें डेटा मॉडल में बना सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी डेवलपर्स को सूचित किया जाएगा और उन्हें बिना कुछ तोड़े डेटाबेस पर लागू किया जाएगा।

यह सब सिस्टम को जल्दी और कम बग के साथ वितरित करने की अनुमति देता है।

फुर्तीली कार्यप्रणाली को बढ़ावा देना

चुस्त कार्यप्रणाली का उद्देश्य कार्यशील सॉफ़्टवेयर वितरित करने और नौकरशाही, अत्यधिक दस्तावेज़ीकरण, और एक के बाद एक निष्पादित चरणों से बचने के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करके विकास प्रक्रिया को गति देना है।

चुस्त वातावरण में काम करते समय डेटाबेस मॉडलिंग को एक महत्वपूर्ण चुनौती का सामना करना पड़ता है, क्योंकि डिजाइनर को "बड़ी तस्वीर" पर काम करने में सक्षम होना चाहिए, जबकि डेवलपर्स को प्रत्येक उपयोगकर्ता कहानी के लिए आवश्यक डेटा ऑब्जेक्ट की आवश्यकता होती है। डेटा मॉडलर और डेवलपर्स के बीच आम सहमति तक पहुंचने के लिए, चुस्त कार्यप्रणाली सैंडबॉक्सिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करती है। और शाखा करना ।

सैंडबॉक्स प्रत्येक डेवलपर का कार्य वातावरण है। डिज़ाइनर प्रत्येक डेवलपर के सैंडबॉक्स में मुख्य डेटा मॉडल की शाखाओं के साथ काम कर सकता है, जो इसे परिशोधित करने के लिए फ़ीडबैक प्रदान करेगा। प्रत्येक चरण (या स्प्रिंट) के अंत में, डेटाबेस डिज़ाइनर संपूर्ण मॉडल को अद्यतन रखने के लिए विभिन्न शाखाओं को मर्ज करता है।

आप सोच सकते हैं कि डेटा मॉडलिंग चुस्त टीमों को धीमा कर देती है और डेवलपर्स को तब तक इंतजार करना चाहिए जब तक कि मॉडल अपना काम शुरू करने के लिए तैयार न हो जाएं। लेकिन वास्तव में, सैंडबॉक्सिंग और ब्रांचिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करने से चपलता के सिद्धांतों को बनाए रखता है और एक ही समय में ऊपर वर्णित गति में सुधार प्राप्त करता है।

यदि मैं डेटा मॉडल का उपयोग नहीं करता तो क्या होगा?

आप सोच सकते हैं कि आप समय बचाने के लिए अब तक बताए गए डेटा मॉडल के लाभों के बिना भी जीवित रह सकते हैं। लेकिन यदि आप डेटा मॉडलिंग के विरुद्ध निर्णय लेते हैं, तो आप गंभीर मुद्दों जैसे:

• अनावश्यक अतिरेक:चूंकि डेटा ऑब्जेक्ट को स्पष्ट रूप से देखने के लिए कोई मॉडल नहीं है, एक ही ऑब्जेक्ट के विभिन्न संस्करण अलग-अलग जानकारी के साथ दिखाई देंगे। उदाहरण के लिए, एक इन्वेंट्री सिस्टम रिपोर्ट कर सकता है कि पिछले महीने में एक आइटम की 500 इकाइयाँ बेची गईं, जबकि एक लॉजिस्टिक्स सिस्टम रिपोर्ट कर सकता है कि उसी अवधि में एक ही आइटम की 1000 इकाइयाँ शिप की गई थीं। कौन सा सही है? कौन जानता है।
• सुस्त ऐप्स:डेटा मॉडल की अनुपस्थिति ऑप्टिमाइज़ेशन कार्यों को कठिन बना देती है, जिससे एप्लिकेशन की प्रतिक्रिया कम हो जाती है।
• गुणवत्ता मानकों को पूरा करने में असमर्थता:यदि कोई डेटा मॉडल नहीं है, तो आपके डेटाबेस का दस्तावेजीकरण नहीं किया जाएगा, जो डेटाबेस माइग्रेशन जैसे परिदृश्यों में अनिवार्य है।
• खराब सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता:सॉफ़्टवेयर विकास की आवश्यकताएं खराब होंगी, और उपयोगकर्ताओं के पास वे एप्लिकेशन नहीं होंगे जिनकी उन्हें आवश्यकता या इच्छा है।
• उच्च विकास लागत:मैंने पहले ही महत्वपूर्ण लागत बचत का उल्लेख किया है जिसे डेटा मॉडल का उपयोग करके एक विकास परियोजना में प्राप्त किया जा सकता है। यदि आप उनका उपयोग नहीं करना चुनते हैं, तो आपको यह तय करना होगा कि अतिरिक्त विकास और रखरखाव लागत के लिए कौन भुगतान करता है। और समय सीमा पूरी नहीं होने पर कौन बहाना करेगा।

अभी भी आश्वस्त नहीं हैं?

यदि आपने अब तक जो पढ़ा है वह आपको डेटा मॉडलिंग के महत्व के बारे में समझाने के लिए पर्याप्त नहीं है, तो याद रखें कि डेटा सभी प्रकार के संगठनों के लिए तेजी से मूल्यवान संपत्ति बन रहा है। सूचना का लाभ उठाने के लिए संरचनाओं की मॉडलिंग की आज अभूतपूर्व प्रासंगिकता है।

इस पर विचार करें:सोने की भीड़ के दौरान, जिन लोगों ने सबसे अधिक पैसा कमाया, वे सोने की डली खोदने वाले नहीं थे, बल्कि वे थे जिन्होंने सोना निकालने के लिए उपकरण उपलब्ध कराए थे। 2021 में, सोने की डली व्यावहारिक जानकारी के रूप में आती है, और ऐसी कीमती सामग्री निकालने वाले खनिकों को डेटा मॉडल प्रदान करने की आवश्यकता होती है।