Перед разработкой информационных систем или баз данных, системные аналитики создают модели данных, чтобы обеспечить их корректную функциональность. В этой статье мы исследуем различные виды моделирования данных.
Что такое моделирование данных
Информационные системы выполняют сбор, обработку и хранение данных. Рассмотрим, например, программное обеспечение для управления кадровыми документами: сотрудники подают заявления на отпуск, кадровики обрабатывают эти заявления и оформляют соответствующие приказы, а руководители утверждают и подписывают документы. Все участники процесса, их запросы и взаимодействия с документами формируют данные, которые система должна обрабатывать.
При разработке программного обеспечения, технические специалисты должны учитывать все аспекты данных: их сбор, хранение и обработку, а также взаимосвязи между ними. Это делается через процесс моделирования данных, в ходе которого системные аналитики создают графическое описание работы будущей системы или её отдельных частей, часто используя для этого диаграммы. Структура и вид модели данных будет зависеть от её уровня и типа, о которых мы поговорим далее.
Моделирование данных необходимо не только при запуске новых проектов по разработке ПО. В случаях, когда требуется улучшение существующей системы — например, модификация процессов обработки данных или добавление новых таблиц в базу данных — также происходит построение модели. Сложность структуры системы или базы данных определяет важность моделирования данных до начала внесения изменений.
Значение моделирования данных в анализе систем
Моделирование данных занимает ключевую роль в системном анализе, предоставляя следующие преимущества:
- Структурирование информационных систем. Моделирование данных обеспечивает понимание функционирования будущей системы. Это включает определение типов данных, которые будут обрабатываться на различных этапах их жизненного цикла, что позволяет разработчикам создавать необходимую функциональность для их корректной обработки.
- Облегчение коммуникации. Модели данных служат мостом между системными аналитиками и остальными участниками проекта, включая заказчиков и разработчиков. Они предоставляют ясную визуализацию требований, что способствует более быстрой и точной работе, минимизируя вероятность ошибок. Для бизнес-заказчиков такие модели становятся инструментом наглядного демонстрирования функционала будущей системы, что упрощает утверждение технических спецификаций.
- Оптимизация функционирования системы. Модели данных позволяют выявлять и решать проблемы в функционировании систем. Например, они могут указать на неэффективные процессы, такие как необходимость ручного подписания документов, что замедляет работу системы и создает избыточные данные.
- Стандартизация обработки данных. Через готовые модели данных можно разрабатывать стандартные руководства для пользователей, которые облегчат освоение нового программного обеспечения или баз данных. Это гарантирует единообразное и правильное использование системы всеми сотрудниками.
Классификация моделей данных в разработке информационных систем
В процессе проектирования информационных систем различают три основных уровня моделирования данных, каждый из которых характеризуется своей степенью детализации:
- Концептуальный уровень. На этой начальной стадии формируется абстрактное представление системы. Системные аналитики выделяют ключевые элементы системы, или сущности, описывающие предметную область. Примером может служить система записи к врачу, где основными элементами являются «Пациент», «Поликлиника», «Отделение», «Врач», «Дата приёма».
- Логический уровень. На этом этапе устанавливаются отношения между сущностями и определяются их характеристики или атрибуты. Например, у сущности «Пациент» атрибуты включают фамилию, имя, отчество, дату рождения, номер страхового полиса. В этой модели пациенты могут записываться к разным врачам в различные медицинские учреждения, при этом врачи ассоциируются с конкретными поликлиниками. Разработка логической модели ведётся в тесном сотрудничестве системных аналитиков с разработчиками и архитекторами ПО.
- Физический уровень. Физическая модель данных демонстрирует практическую реализацию работы с данными: методы их сбора, хранения, обработки и структурирования. Этот уровень включает определение архитектуры программного обеспечения и баз данных, а также систем управления данными. Проектирование физической модели также находится в компетенции системного аналитика, который координирует свои действия с разработчиками и архитекторами ПО.
Различные виды моделей данных в информационных системах
Помимо основных уровней, существует множество видов моделей данных, выбор которых зависит от конкретных бизнес-задач и требований к системе. Давайте рассмотрим несколько распространённых на практике моделей:
- Иерархическая модель данных организует элементы в структуру, подобную древовидной иерархии, где каждый последующий уровень подчинён предыдущему. В такой модели элементы на одном уровне не соединены друг с другом. Например, в организационной структуре компании на вершине иерархии может находиться генеральный директор, за ним следуют его заместители, далее идут руководители отделов, и, наконец, обычные сотрудники. Также иерархическую модель можно увидеть в файловых системах, где файлы и папки организованы по уровням доступа и категориям.
- Сетевая модель данных позволяет элементам на различных уровнях связаться между собой, формируя сеть. Такая модель идеально подходит для представления множественных взаимосвязей, как, например, в базах данных онлайн-магазинов, где информация о покупателях, продавцах, товарах и заказах взаимосвязана. Покупатель может заказывать товары у разных продавцов, а продавцы могут предлагать одни и те же товары разным покупателям.
- Реляционная модель данных организует информацию в таблицы, состоящие из строк (записей) и столбцов (атрибутов), где пересечение строки и столбца содержит определённое значение данных. Эта модель широко используется для создания структурированных баз данных. Примером может служить база данных для кадрового учёта, где отдельные таблицы могут содержать информацию о личных данных сотрудников, их должностях и отпусках.
Этапы процесса моделирования данных
Моделирование данных включает в себя пять ключевых этапов:
- Сбор требований. Системный аналитик взаимодействует с заказчиком и конечными пользователями — например, сотрудниками или клиентами компании — для изучения их рабочих процессов и регламентов. Это позволяет ему собрать информацию о потребностях пользователей и функциональных требованиях к будущей системе.
- Разработка концептуальной модели. На основании полученных данных аналитик формирует первоначальное представление системы, определяя её предметную область и ключевые элементы. Эта абстрактная модель согласовывается с заказчиком.
- Создание логической модели. Далее, для уточнения и детализации концептуальной модели, аналитик определяет атрибуты каждого элемента, устанавливает связи между элементами и их характеристики. Этот этап может включать дополнительные консультации с заказчиком и будущими пользователями для уточнения деталей.
- Верификация модели. На этом этапе аналитик проводит нормализацию данных, удаляет составные данные и дубликаты, проверяет наличие косвенных связей и вводит уникальные ключи для идентификации записей в базе данных.
- Документирование. Перед тем как передать модель для разработки, системный аналитик составляет техническую документацию, описывающую структуру и логику модели. Эта документация будет полезна не только в процессе создания программного обеспечения, но и для последующего совершенствования и адаптации системы.
Методы и инструменты для визуализации моделей данных
Системные аналитики применяют различные методы графической визуализации моделей данных, известные как нотации. Каждая нотация имеет уникальный набор символов и правила их использования, выбор которых зависит от специфики задачи. Например, для визуализации связей между сущностями можно использовать ER-диаграмму. Для изображения концептуальной модели подойдёт нотация Чена, предлагающая простую символику, удобную для презентаций заказчику, в то время как нотация Мартина, используемая на логическом уровне, позволяет более детально описать атрибуты сущностей.
Существует множество программных решений, облегчающих создание и управление моделями данных. Эти инструменты обычно включают графический интерфейс, поддерживающий различные нотации моделирования. Ниже приведены несколько примеров:
- Erwin Data Modeler — это программное обеспечение для проектирования баз данных и создания ER-диаграмм, поддерживающее множество популярных систем управления базами данных, таких как MySQL и PostgreSQL. После моделирования можно автоматически сгенерировать необходимые таблицы в базе данных. Доступна бесплатная версия с ограниченным функционалом — ERwin Data Modeler Community Edition.
- ER/Studio Data Architect — приложение для проектирования и визуального моделирования баз данных и хранилищ данных, позволяющее создавать ER-диаграммы в различных нотациях. Инструмент поддерживает интеграцию метаданных из разных источников и платформ бизнес-аналитики.
- Enterprise Architect — многофункциональная платформа для моделирования бизнес-процессов, структур компаний и информационных систем. Платформа включает инструменты UML, универсальный язык моделирования, который позволяет наглядно представлять сложные процессы и системы. UML широко распространён среди IT-специалистов, что облегчает понимание и использование моделей разработчиками.
