مدل‌ساز داده کیست و چه مهارت‌هایی دارد؟

مدل‌سازی داده چیست و چرا به آن نیاز دارید؟

مدل‌سازی داده‌ها به نحوه مدیریت، ارزیابی و اندازه‌گیری جریان‌های داده‌ای اشاره دارد که قرار است به پایگاه داده وارد یا از آن خارج شوند. از آن‌جایی که وظیفه ساخت فضای لازم برای داده‌ها بر عهده دانشمندان علم داده‌ها است، مدل‌سازی داده‌ها یکی از مهم‌ترین بخش‌های یک پروژه بزرگ داده‌ها است. مدل‌سازی داده‌ها به ساختارمند کردن فضای داده‌ای و ارزیابی فاکتورهایی که برای مدل‌سازی داده‌ها به آن‌ها نیاز است اشاره دارد. به‌طور خلاصه، مدل‌سازی داده‌ها به مدیریت داده‌ها در یک سازمان اشاره دارد. 

مدل‌سازی داده‌ها مشخص می‌کند که چگونه داده‌ها باید به کار گرفته شوند، چگونه داده‌ها باید با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، نحوه تولید داده‌ها بر مبنای چه اصولی است و داده‌ها قرار است چه داستانی را بیان کنند. 

با توجه به تأثیری داده‌ها بر عملکرد یک سازمان می‌گذارند، تصمیم‌گیری در مورد مدل‌سازی داده‌ها باید در اوایل روند جمع‌آوری داده‌ها انجام شود. این سازمان است كه تصمیم می‌گیرد هر مجموعه داده چه داستانی را روایت کنند و برای بر مبنای چه اصولی باید داده‌ها را جمع‌آوری کرد تا یک داستان کامل را بیان کنند. 

بیشتر برنامه‌های نرم‌افزاری بر مبنای فرایندهای مدل‌سازی داده‌ها استفاده می‌کنند تا تجربه یکپارچه مشتری را ارائه کنند. با تغییر و تحولات پیرامون دنیای کسب‌وکار و اقتصاد، ضروری است داده‌هایی که نگه‌داری می‌کنید به گونه‌ای تغییر کنند که قرابت زیادی با نیازهای مشتری نهایی داشته باشند. اطمینان از تجربه مشتری کامل عاملی است که باعث موفقیت بسیاری از سازمان‌ها می‌شود و بیشتر آن‌ها بر مبنای آن کار می‌کنند. با این‌حال، تنها بر مبنای یک استراتژی بی نقص است که می‌توان یک مدل‌‌سازی درست از داده‌ها را انجام داد. 

فرآیند مدل‌سازی داده‌ها

مدل‌سازی داده‌ها به عنوان ابزاری مکمل در جهت مدل‌سازی کسب‌و‌کار و پیاده‌سازی یک بانک اطلاعاتی کارآمد استفاده می‌شود. روند طراحی یک پایگاه داده شامل تولید سه طرح اصلی مفهومی، منطقی و فیزیکی است. برای تبدیل این طرح‌ها به یک پایگاه داده فعال از زبان تعریف داده (DDL) استفاده می‌شود. یک مدل داده‌ای که تمام جنبه‌های اصلی و مهم را در بر می‌گیرد، توضیحات مفصلی درباره هر یک از نهادهایی که پوشش می‌دهد ارائه می‌کند. 

اگرچه مدل‌های داده‌ای را می‌توان با استفاده از روش‌های مختلف ایجاد کرد، با این‌حال، دو رویکرد مهم و کاربردی برای تولید بهترین مدل در دسترس متخصصان قرار دارد. این دو مدل به‌نام فرآیند مدل‌سازی داده‌ای پایین به بالا و بالا به پایین شناخته می‌شوند.

•  مدل پایین به بالا: مدل‌های پایین به بالا که به عنوان مدل‌های یکپارچه‌‌کننده نیز شناخته می‌شوند بر مبنای بازمهندسی‌های مکرر ایجاد می‌شوند. این روش معمولاً با فرم‌های موجود ساختاری داده‌ها و گزارش‌های اساسی کار خود را آغاز می‌کنند. این مدل ممکن است برای به‌اشتراک‌گذاری داده‌ها خیلی کاربردی نباشد، زیرا اشاره دقیقی به دپارتمان‌ها یا بخش‌های مختلف یک سازمان نمی‌کنند. 
• مدل داده بالا به پایین: مدل‌های داده‌ای بالا به پایین بر مبنای یک متدولوژی انتزاعی سعی می‌کنند اطلاعاتی در ارتباط با افراد متخصص در بخش‌های مختلف جمع‌آوری کنند. سیستمی که این مدل داده‌ها بر مبنای آن ساخته می‌شود ممکن است در ارتباط با تمامی نهادها قابل استفاده نباشد، اما مدل را می‌توان به عنوان یک الگوی درخشان یا نقطه مرجع به کار گرفت. 

برای تبدیل شدن به یک مدل‌ساز داده چه چیزی نیاز دارید؟

مهارت‌های مورد نیاز برای مدل‌سازی داده‌ها کاملاً متفاوت از مهارت‌های مورد نیاز برای برنامه‌نویسی و مدیریت سیستم‌ها است. در حالی که برنامه‌نویسان و سرپرستان باید در زمینه‌های فنی تخصص کافی داشته باشند، مدل‌سازان داده باید در ارتباط با مهارت‌های منطقی صاحب دانش باشند. مهارت‌هایی که یک مدل‌ساز داده‌ها به آن‌ها نیاز دارد شامل موارد زیر است:

• طراحی مفهومی
• تفکر انتزاعی
• ارتباطات کاربری
• ارتباطات داخلی

بر اساس این الزامات، شخصی که دانش نرم‌افزاری و سیستمی لازم را ندارد، اما توانایی اثبات تفکر مفهومی و انتزاعی را دارد به عنوان یک مدل‌ساز داده کاملاً عالی شناخته می‌شود. تمام مدل‌سازان داده‌ها باید مهارت‌های ارتباطی قوی داشته باشند. سازمان‌ها به دنبال جذب افرادی هستند که مهارت‌های ارتباطی قوی دارند، زیرا مدل‌سازان ملزم به ترجمه و متعادل‌سازی تمام نیازهای کاربر هستند. علاوه بر این، آن‌ها باید مستندات خود را به گونه‌ای ثبت کنند که درک آن‌ها برای همه کاربران آسان باشد.

تحصیلات

بسیاری از کارفرماین به دنبال جذب مدل‌سازانی هستند که مدرک کارشناسی در رشته‌های علوم اطلاعات، ریاضیات کاربردی یا علوم کامپیوتر دارند. مدارک فوق نشان می‌دهند که یک مدل‌ساز داده حداقل دانش اولیه در ارتباط با مباحث زیربنایی کامپیوتر را دارد. با این حال، برخی کارفرمایان انتظار دارند که افراد علاقه‌مند به احراز این شغل دوره‌های مختلفی در زمینه مدیریت سیستم‌های اطلاعاتی یا مدیریت بازرگانی را پشت سر گذاشته باشند. علاوه بر این، مدل‌سازان باید در ارتباط با مدیریت پایگاه داده مهارت داشته باشند و بدانند که چگونه محاوره‌ها و جست‌وجوها در یک پایگاه داده را پیاده‌سازی کنند و نتایج موردنظر را به دست آورند. قبل از شروع کار به عنوان یک مدل‌ساز داده‌ها باید به فکر یادگیری مهارت‌های زیر باشید:

1. منطق دیجیتال: منطق دیجیتال به عنوان منطق بولی نیز شناخته می‌شود و پایه و اساس همه سیستم‌های رایانه‌ای مدرن و زبان‌های برنامه‌نویسی است. این سیستمی است که مسائل پیچیده را به مقادیر "بله / خیر" ، "درست / غلط" یا "1/0" ساده تبدیل می‌کند. منطق دیجیتال مفهوم زیربنایی برنامه‌نویسی است. به همین دلیل داشتن این مهارت در ارتباط با پاکسازی و سازمان‌دهی مجموعه‌ای بدون ساختار از داده‌ها اهمیت زیادی دارد. 

2. معماری و سازماندهی رایانه: این مهارت ارتباط مستقیمی با مهارت قبلی دارد. منطق، معماری و سازمان‌دهی در تعامل با یکدیگر هستند و برای بهینه‌سازی عملکرد و فرآیندهای کاری باید درک درستی از آن‌ها داشته باشید. معماری کامپیوتر به مجموعه‌ای منطقی از قوانینی اشاره دارد که به یک برنامه‌نویس اجازه می‌دهد بین سخت‌افزار، نرم‌افزار و نحوه عملکرد داخلی آن‌ها ارتباطی برقرار کند. درک جامع از معماری و سازماندهی رایانه شما را قادر می‌سازد تا هنگام کار با داده‌ها به حداکثر بهره‌وری دست پیدا کنید. 

3. نمایش داده‌ها: نمایش داده‌ها شامل تجزیه اطلاعات پیچیده به بیت‌های ساده‌تر شبیه به کدگذاری اعداد است. این امکان جمع‌آوری، دستکاری و تجزیه و تحلیل آسان‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند که می‌تواند باعث صرفه‌جویی در وقت و هزینه‌ها شود.

4. معماری حافظه: بعد از این‌که چگونگی نحوه نمایش و کدگذاری داده‌ها را درک کردید، مهم است که بتوانید آن‌ها را برای بازیابی در آینده ذخیره کنید. معماری حافظه به نحوه ذخیره شدن ارقام دودویی در سلول‌های رایانه و ذخیره اطلاعات پیچیده‌تر در صفحه گسترده و پایگاه‌های داده اشاره دارد. مهمترین بخش در معماری حافظه، یافتن روشی است که به بهترین وجه سرعت، دوام، قابلیت اطمینان و مقرون به صرفه بودن را ترکیب کند، در حالیکه یکپارچگی داده‌ها حفظ شود. 

5. آشنایی با ابزارهای مدل‌سازی که در حال حاضر در داخل سازمان‌ها استفاده می‌شود: فهرست ابزارهایی که برای کمک به مدل‌سازی داده‌ها در دسترس قرار دارد گسترده است، با این وجود برخی از ابزارها مثل PowerDesigner ، Enterprise Architect و Erwin عملکرد بهتری نسبت به نمونه‌های مشابه دارند. سازمان‌ها از این ابزارها برای ساختاردهی و تعریف داده‌ها برای دستیابی به نتایج بهتر و بهینه شده استفاده می‌کنند. آشنایی با این ابزارها می‌تواند به صرفه‌جویی قابل ملاحظه‌ای در وقت کمک کرده و شما را قادر می‌سازد تا بتوانید به‌طور موثرتری مجموعه داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کنید.

6. سازگار شدن با روش‌های جدید مدل‌سازی: مدل‌سازی داده‌ها به تکامل خود ادامه می‌دهد. تفاوت در زیرساخت‌ها، منابع داده و مدل‌ها احتمالاً در سال‌های آینده پیچیده‌تر خواهد شد. توانایی در یادگیری سریع و انطباق روش‌های مدل‌سازی با یکدیگر از مهارت‌های مهمی است که برای به‌روز بودن نیاز دارید. 

7. زبان SQL و پیاده‌سازی آن: SQL سرنام زبان محاوره ساخت‌یافته است و به عنوان یک مدل‌ساز داده باید تسلط کاملی بر آن داشته باشید، زیرا این زبان برنامه‌نویسی استاندارد برای دستکاری، مدیریت و دسترسی به داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود. سهولت توسعه و قابلیت جابجایی آن باعث شد تا SQL به زبان استاندارد پیاده‌سازی محاوره‌های پایگاه‌های اطلاعاتی تبدیل شود. به‌طور خلاصه، بدون وجود دانش پایه در ارتباط با SQL امکان مدل‌سازی داده‌ها وجود ندارد.

8. تجربه کافی در به‌کارگیری سیستم‌های پایگاه داده: سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) قابلیت‌های مدیریت داده‌های بزرگ مثل توانایی ذخیره سریع و واکشی داده‌ها را دارند. تجربه کار در ارتباط با مدیریت یک محیط پیچیده داده کاملاً ضروری است.

9. مهارت‌های ارتباطی مثال زدنی که به شما کمک می‌کند تا در سازمان‌هایی با سلسله مراتب پیچیده راه خود را باز کنید: مدل‌سازی داده‌ها فقط داشتن مهارت‌های فنی نیست. شما باید بتوانید دانش خود را در مورد داده‌های فنی پیچیده به گونه‌ای به کار ببرید که افراد غیر فنی قادر به درک صحبت‌های شما باشند. مدل‌سازان داده باید با تمام سطوح یک کسب و کار ارتباط برقرار کنند تا بتوانند به بهترین وجه تغییرات هوشمندانه را پیاده‌سازی کرده و عملکردهای تجاری را بهبود بخشند. این موضوع کاملاً مهم است، اما نکته مهم‌تر این است که بتوانید ضمن درک تفاوت‌های ظریف خط‌مشی‌های تجاری به شکل دقیقی این تفاوت‌ها را در حوزه کاری خود اعمال کنید.