什么是数据建模

数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。建模本身可以包括图表,符号或文本,以表示数据及其相互关联的方式。

由于数据建模强加于数据的结构,因此数据建模过程随后提高了命名,规则,语义和安全性的一致性,同时还改善了数据分析能力。目的是说明系统内使用和存储的数据类型,这些数据类型之间的关系,可以对数据进行分组和组织的方式以及其格式和属性。

数据模型

1.概念数据建模

首先,要研究业务的主要需求,并确定最重要的实体之间的关系。可以将其视为您希望数据如何在整个公司中进行交互的全局。

2.逻辑数据建模

这比概念数据建模要复杂得多,它深入探讨了每个难题在每个特定业务功能中是如何工作的。您开始研究模型的技术细节如何支持业务目标。

3.物理数据建模

这是您进行数据模型设计的实际蓝图。在此阶段,您正在精确地规划每个数据库的植入方式以及数据库,应用程序和功能将如何在司法鉴定中进行交互。

4个关键数据建模工具

在数据建模中我们用到的数据建模工具:1、erwin用于查找、可视化、设计、部署和标准化高质量的企业数据资产。2、Moon Modeler可以绘制ER图,从现有数据库创建ER图或导入GraphQL模式。3、Toad创建高质量的逻辑和物理数据模型。4、Vertabelo允许将浏览器转换为完全专业的数据库建模器。

1. erwin Data Modeler

它是屡获殊荣的数据建模工具,用于查找,可视化,设计,部署和标准化高质量的企业数据资产。在大规模数据集成、主数据管理、元数据管理、大数据、商业智能和分析计划中发现并记录来自任何地方的任何数据,以实现一致性、清晰度和工件重用——同时支持数据治理和智能工作。Erwin数据模型降低了复杂性,使设计、部署和理解数据源更容易,以满足业务需求。erwin DM还自动化和标准化了模型设计任务,包括复杂的查询,以提高业务一致性,确保数据完整性和简化集成。

2. Moon Modeler

用于MongoDB,PostgreSQL,MySQL,MariaDB,SQLite和GraphQL的数据建模工具。使用此工具,可以绘制ER图,从现有数据库创建ER图或导入GraphQL模式,以高质量的可打印PDF格式共享像素完美的图,以及预览和保存SQL脚本,JavaScript代码或模式创建脚本。

3. Toad Data Modeler

易于使用的多平台数据库建模。使用此工具,可以可视化数据库结构并更好地了解现有数据库和关系。创建高质量的逻辑和物理数据模型。对现有数据库结构进行反向工程以在图中查看它们。生成详细的HTML,RTF或PDF报告。此外,还可以创建高质量的数据库结构或自动更改现有模型,并在多个平台上提供文档。建立复杂的逻辑和物理实体关系模型,并轻松地反向和转发工程师数据库。此外,您可以本地并同时连接多个数据库,包括Oracle,SAP,MySQL,SQL Server,PostgreSQL,DB2,Ingres和Microsoft Access。使用Change Script generation和Update Model特性将模型与现有数据库同步。

4.Vertabelo

Vertabelo允许将浏览器转换为完全专业的数据库建模器。在想要的任何级别进行设计。逻辑上的,物理上的,都在那里。为最流行的DBMS生成DDL和迁移脚本。同样,它类似于用于数据库建模的Google文档。随时随地创建,共享,访问数据库模型。它与最流行的数据库兼容。

工具自然是数据分析师必备的技能之一,一个好的数据分析师需要掌握一些数据处理的工具,更需要具备商业知识架构,需要会把商业知识和数据结合起来,同时需要养成良好的分析思维习惯,也包括一些软性技能,这样才能利用数据的价值,帮助企业解决问题,推动企业的发展。

数据库迁移步骤

数据库迁移首先需要对数据库、业务、成本等进行评估,然后做数据库模式转换,完成之后就可以开始迁移,最后完成了迁移就需要对数据库进行测试和调整,确保没有问题才算迁移完成。

数据库迁移是一个多阶段过程,涉及以下一些或所有步骤:

评估:在此阶段,需要收集业务需求,评估成本和收益并执行数据分析。数据概要分析是您了解现有数据和数据库架构的过程。还需要计划如何移动数据-将使用ETL(提取,转换和加载)工具,脚本或其他工具来移动数据吗?

数据库模式转换:该模式是数据库结构的蓝图,它根据给定数据库的规则而变化。当您将数据从一个系统移动到另一个系统时,需要转换模式,以便数据的结构可以与新数据库一起使用。

数据迁移:完成所有初步要求后,您将需要实际移动数据。这可能涉及编写脚本或使用ETL工具或某些其他工具来移动数据。在迁移期间,您可能会转换数据,规范化数据类型并检查错误。

测试和调整。一旦移动了数据,就需要验证数据是否正确移动,完整,没有缺失值,不包含空值并且是有效的。

什么是数据日志

数据日志记录是由系统或设备在一段时间内记录的数据,可以根据特定用例进行定制。还有助于应用程序的维护。数据记录通常被认为是一种有用的工具,可在尝试维护应用程序中的各种服务器,数据库和其它系统时使用。

数据日志的定义

一般来说,数据日志是由计算机系统或特殊的独立设备记录一段时间内的数据,这些设备可以针对特定的用例进行定制。可以检索和分析记录的数据,以帮助确定在记录数据期间,事情是否顺利进行,如果存在需要进一步注意的任何问题,则帮助确定发生了什么。在许多熟悉的环境中,可以使用独立的数据记录器来收集诸如天气条件、交通条件、野生动物研究等信息。这些设备使数据记录能够全天候自动进行,而不需要一个人在场的数据记录器。

气象站的数据记录器。资料来源:维基百科。

例如,在进行野生动物研究时,有这样的自动记录可能是有益的,因为当一个或多个人类在场时,野生动物的行为可能会不同。对于应用程序监视的目的,数据日志记录与应用程序运行所需的基础设施维护相关的信息。

数据记录如何帮助应用程序维护

在维护应用程序时,知道什么时候哪里出了问题总是很有帮助的。在许多情况下,这样的日志记录可以通过提醒您可能很快出现问题(例如,服务器开始响应缓慢)来帮助您避免问题。数据日志记录还可以帮助您跟踪一段时间内的统计数据,例如总体正常运行时间、特定服务器的正常运行时间、平均响应时间,以及其他可以帮助您调整应用程序以获得最佳正常运行时间和性能的数据。

消除数据孤岛的方法

解决数据孤岛可以通过SQL或Python等脚本编写、本地ETL工具、基于云的ETL工具将数据获取到数据仓库中。

消除数据孤岛的最佳方法是将数据整合到数据仓库中。公司可以使用以下几种不同的方法将数据获取到数据仓库中:

  • 脚本编写。一些公司使用脚本(用SQL或Python等编写)来编写代码以提取数据并将其移动到中央位置。但是,这可能很耗时,并且还需要大量的专业知识。
  • 本地ETL工具。ETL(提取,转换,加载)工具可以通过使过程自动化来减轻移动数据的痛苦。他们从您的源中提取数据,执行转换,然后将数据加载到目标数据仓库。这些工具通常托管在您公司的站点上。
  • 基于云的ETL工具。这些ETL工具托管在云中,您可以在其中利用供应商的专业知识和基础架构。当公司决定将孤立的数据移至云数据仓库时,通常会使用它们。

什么是数据孤岛

数据孤岛是组织中与组织的其他部分隔离且不可访问的信息的集合。消除数据孤岛可以帮助在正确的时间获得正确的信息,以便做出正确的决策,通过减少重复信息的存储成本来节省资金。

什么是数据孤岛

数据孤岛如何发生?

发生数据孤岛的原因有以下三个常见原因:

  • 公司文化:很多企业部门之间是相互孤立的,尤其是在大型公司。有时,这是由于内部竞争而发生的,但通常是因为一个部门将自己视为另一个部门,并且不考虑应在何处共享信息而发生。
  • 组织结构:除非组织专门负责集成不同部门,否则很容易建立层次结构和管理层,阻止部门共享信息。
  • 技术:不同部门使用不同的技术并不少见,这使得部门之间难以共享共同的信息。例如,也许销售团队使用Salesforce,但是市场营销团队没有此工具。但是,它可能包含营销团队可以使用的有价值的信息。一项IT调查显示,大多数公司的不同部门拥有1-200个应用程序。

为什么数据孤岛是一个问题?

主要有以下三个原因:

  • 无法获得全面的数据视图。如果您的数据是孤立的,则很容易错过孤立数据之间的相关连接。例如,假设营销团队拥有出色的数据,关于哪些营销活动在特定地理区域中吸引了很多关注,而销售团队具有关于同一地理区域中的销售的信息。如果您可以将这些信息汇总在一起怎么办?想象一下,市场营销活动与销售之间的关系要清晰得多。
  • 浪费资源。考虑一下如果您有一个数据库,其中包含市场营销团队的客户信息,而另外一个数据库则包含销售团队的信息。这些部门之间有很多数据重复。存储所有这些数据需要花费金钱,并且公司存储的数据越多,组织可以花在其他需求上的钱就越少。
  • 数据不一致。在数据孤岛中,通常将相同的信息存储在不同的位置。发生这种情况时,您很有可能会引入数据不一致的情况。您可以在一个地方而不是另一个地方更新客户地址。或者,您可能会在一组信息中引入拼写错误。当数据放在一个地方时,您就有更大的机会维护正确的信息。

DFS与BFS的主要区别

DFS与BFS的区别:1、DFS所需的内存少于BFS所需的内存。2、DFS通过LIFO列表应用的,BFS而是使用FIFO列表应用的。3、DFS使用堆栈数据结构来记住下一个节点访问,而使用队列数据结构来记住下一个节点访问。

DFS与BFS的区别详解:

深度优先搜索(DFS)广度优先搜索(BFS)
1、DFS从根节点开始搜索,并从根节点尽可能远地探索这些节点。
2、使用堆栈数据结构来记住下一个节点访问。
3、DFS所需的内存少于BFS所需的内存。
4、它是通过LIFO列表应用的。
5、寻找最短距离的理想选择。
6、该算法用于解决问题,拓扑排序,需要对图进行回溯,识别图中的循环以及发现两个节点之间的路径等。
1、BFS从根节点开始搜索,并根据树级别模式探索所有邻居根。
 2、它使用队列数据结构来记住下一个节点访问。
3、BFS比DFS需要更多的内存。
4、它是使用FIFO列表应用的。
5、寻找最短路径的理想选择。
6、该算法用于查找两个节点之间的最短路径,发现图中的所有连接组件,分析图是否为二部图等。

数据分析师需要掌握哪些技能

作为数据分析师需要掌握基础的excel、SQL语句以及tableau、bi等可视化工具。除此之外还需要具备商业逻辑和分析思维才能更好的适应职场。

1.首先是excel。这似乎很简单,但是其功能十分强大。excel不仅可以创建简单的二维表,复杂的嵌套表,还可以创建折线图,柱形图,条形图,面积图,饼图,雷达图,组合图和散点图。

2. 需要掌握基本的sql server或oracle的sql语句。依靠工具(例如多维双向分析模型),可以更好的获取所需的数据。学习 编写嵌套的sql语句,包括加入,分组依据,排序依据,不同,求和,计数,平均值和各种统计功能,可能会非常有帮助

3. 熟练掌握可视化工具,例如 cognos , tableau 和 finebi 等bi , 尤其是在分析报告中可以包含这些图像的情况下,使用这些工具进行可视化非常方便。在汇报工作的时候能够一目了然地让其他人了解并深入了解业务的本质。 此外,作为专业分析师,使用多维分析模型多维数据集,可以更加高效地自定义报告。

其实商业数据分析对编程能力要求不高,只要会基础操作,能处理数据,关键在你通过数据分析提出问题、解决问题的思路上,所以商业逻辑和分析思维才是最重要的。

数据如何转换

做数据分析常见的几种转换方式有:1、使用编写代码来提取和转换数据。2、本地或是基于云的ETL工具进行数据转换。

  • 脚本编写。一些公司使用SQL或Python通过脚本执行数据转换,以编写代码来提取和转换数据。
  • 本地ETL工具。ETL(提取,转换,加载)工具可以通过使过程自动化来减轻编写脚本转换的痛苦。这些工具通常托管在您公司的站点上,并且可能需要大量的专业知识和基础架构成本。
  • 基于云的ETL工具。这些ETL工具托管在云中,您可以在其中利用供应商的专业知识和基础架构。

就目前对于商业数据分析对编程能力要求不高,只要会基础操作,能处理数据就行,关键在你通过数据分析提出问题、解决问题的思路上,所以商业逻辑和分析思维才是最重要的。

什么是数据转换

简单的说数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。数据转换对于诸如数据集成和数据管理之类的活动至关重要。

数据转换可以包括一系列活动:根据项目的需要,可以转换数据类型、通过删除空值或重复数据来清理数据、丰富数据或执行聚合。

通常,该过程涉及两个阶段。

第一阶段:

  • 执行数据发现识别源和数据类型
  • 确定需要发生的结构和数据转换。
  • 执行数据映射以定义如何映射,修改,合并,过滤和聚合各个字段。

第二阶段:

  • 从原始来源提取数据。来源的范围可以变化,包括结构化来源(例如数据库)或流来源(例如来自连接设备的遥测)或来自使用Web应用程序的客户的日志文件。
  • 执行转换。可以转换数据,例如汇总销售数据或转换日期格式,编辑文本字符串或连接行和列。
  • 将数据发送到目标存储。目标可能是处理结构化和非结构化数据的数据库或数据仓库。