Developing High Quality Data Models

احتمالاً هنگام توسعه مدل‌های داده، مشکلات زیادی ایجاد می‌شود. با ده‌ها ویژگی و میلیون‌ها ردیف، مدل‌سازان داده همیشه در خطر ناهماهنگی و عدم دقت هستند. توسعه مدل داده خود می تواند منجر به مشکلاتی در ارائه داده های دقیق شود. نیاز به بهبود مدل‌های داده در وهله اول با درست کردن آن آغاز می‌شود.

با استفاده از مثال‌های دنیای واقعی، توسعه مدل‌های داده با کیفیت بالا باعث می‌شود خواننده از طریق شناسایی تعدادی از اصول مدل‌سازی داده‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل که امکان توسعه مدل‌های داده‌ای را فراهم می‌کند که هم الزامات کسب‌وکار را برآورده می‌کنند و هم مبنایی ثابت دارند. الگوهای مدل داده‌های عمومی متنوعی به خواننده ارائه می‌شود که هم اصول و تکنیک‌های مورد بحث را مثال می‌زنند و هم بر روی یکدیگر برای ارائه یک مدل داده‌های عمومی قدرتمند و یکپارچه می‌سازند. این مدل در بسیاری از رشته‌ها در دولت و صنعت، از جمله اکتشاف انرژی، مراقبت‌های بهداشتی، مخابرات، حمل‌ونقل، دفاع نظامی، حمل‌ونقل و موارد دیگر، اما نه محدود به آن، کاربرد گسترده‌ای دارد.

* از تعدادی مدل داده رایج استفاده می‌کند. الگوهایی برای توضیح چگونگی توسعه مدل‌های داده در دامنه وسیع به روشی سازگار و با کیفیت

*الگوهای مدل داده عمومی را ارائه می‌دهد که در بسیاری از برنامه‌ها قابل استفاده مجدد هستند و برای توسعه الگوهای خاص‌تر اساسی هستند< /p>

*ایده هایی را برای ایجاد رویکردهای سازگار برای مدل های داده با کیفیت بالا ایجاد می کند

A multitude of problems is likely to arise when developing data models. With dozens of attributes and millions of rows, data modelers are always in danger of inconsistency and inaccuracy. The development of the data model itself could result in difficulties presenting accurate data. The need to improve data models begins with getting it right in the first place.

Using real-world examples, Developing High Quality Data Models walks the reader through identifying a number of data modeling principles and analysis techniques that enable the development of data models that both meet business requirements and have a consistent basis. The reader is presented with a variety of generic data model patterns that both exemplify the principles and techniques discussed and build upon one another to give a powerful and integrated generic data model. This model has wide applicability across many disciplines in government and industry, including but not limited to energy exploration, healthcare, telecommunications, transportation, military defense, transportation, and more.

* Uses a number of common data model patterns to explain how to develop data models over a wide scope in a way that is consistent and of high quality

*Offers generic data model templates that are reusable in many applications and are fundamental for developing more specific templates

*Develops ideas for creating consistent approaches to high quality data models