নতুনদের জন্য ডেটা মডেলিং ধারণা

ডেটা মডেলিংয়ের ধারণাগুলি একটি সিস্টেমের মাধ্যমে কীভাবে ডেটা চলে যায় তার একটি সামগ্রিক চিত্রকে সমর্থন করে। ডেটা মডেলিংকে ডেটা সিস্টেম বা ডেটা সিস্টেমের অংশ ডিজাইন করার প্রক্রিয়া হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে। এই মডেলগুলি স্টোরেজ সিস্টেম থেকে শুরু করে ডাটাবেস থেকে প্রতিষ্ঠানের সম্পূর্ণ ডেটা স্ট্রাকচার পর্যন্ত হতে পারে। ডেটা মডেলগুলি একটি নতুন সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য একটি নকশা হিসাবে বা ইতিমধ্যে প্রতিষ্ঠিত সিস্টেমগুলির জন্য রেফারেন্স উপাদান হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। 

একটি "সম্পূর্ণ" ডেটা মডেল একটি ডেটা সিস্টেমের মধ্যে ব্যবহৃত এবং সংরক্ষিত ডেটার প্রকারগুলি, ব্যবহৃত ফর্ম্যাটগুলি, ডেটা ফাইলগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং ডেটাগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ এবং সংগঠিত করার উপায়গুলি সম্পর্কে যোগাযোগ করা উচিত৷

অনেক ব্যবসা প্রতিষ্ঠানের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং প্রয়োজনীয়তাকে ঘিরে তৈরি অনন্য, পৃথক ডেটা মডেল (এবং এর ফলে অনন্য, পৃথক ডেটা সিস্টেম) বিকাশ করে। এই মডেলগুলি সিস্টেমের মাধ্যমে ডেটা আন্দোলনকে কল্পনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি ডেটা মডেল একটি সংস্থার মাধ্যমে ডেটা প্রবাহের সমস্ত দিক কভার করার চেষ্টা করতে পারে, বা নির্দিষ্ট পরামিতিগুলি, যেমন গবেষণার উদ্দেশ্যে শুধুমাত্র বিক্রয় ডেটা দেখানোর মতো।

একটি ভাল ডিজাইন করা ডেটা মডেল ব্যাখ্যা করবে ব্যবসা নিয়ম, সেইসাথে জন্য প্রয়োজন নিয়ন্ত্রক সম্মতি তথ্য।

ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়ায় তিনটি পর্যায় রয়েছে: ধারণাগত মডেল, যৌক্তিক মডেল এবং শারীরিক মডেল। প্রতিটি পর্যায়, বা মডেলের বিকাশের পর্যায়, একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে কাজ করে। উপরন্তু, মডেলের বিভিন্ন "প্রকার" আছে।

ভিজ্যুয়াল ডেটা মডেলগুলি একজন স্থপতির ব্লুপ্রিন্টের মতো এবং ডেটা সিস্টেমের বিকাশ বা পরিবর্তন করার সময় নির্দেশিকা প্রদানের জন্য লিঙ্কযুক্ত পাঠ্যের সাথে সমর্থিত হতে পারে। ভিজ্যুয়াল ডেটা মডেলের উদাহরণ পাওয়া যাবে এখানে.

ডেটা মডেলিংয়ের সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ

একটি ডেটা মডেল তৈরি করা একটি ডেটা সিস্টেম তৈরি বা সংশোধন করার জন্য একটি মানচিত্র এবং একটি যোগাযোগ সরঞ্জাম সরবরাহ করে। ডেটা মডেলিং ধারণাগুলি একটি ডেটা সিস্টেমের নির্মাণকে অনেক বেশি সহজ করে তোলে। নতুন নির্মিত ডাটাবেস এবং/অথবা ডেটা সিস্টেমের উচিত ভাল সাংগঠনিক যোগাযোগ সমর্থন করা। এটি ব্যয়ের ধরণ, চালান এবং অন্যান্য ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির ডেটা সংগ্রহ সহ রিয়েল-টাইম প্রকল্পগুলিকেও সমর্থন করা উচিত।

ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়া সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে ডেটা মানের সমস্যা, ডুপ্লিকেট, অপ্রয়োজনীয়, এবং অনুপস্থিত ডেটা সহ।

একটি ডেটা মডেল তৈরি করার একটি অসুবিধা হ'ল ডেটা সিস্টেমের বোঝার অভাব - একটি সমস্যা সাধারণত মডেল তৈরি করে নির্মূল করা হয়। আরেকটি সমস্যা হল যে একটি এলাকায় একটি ছোট পরিবর্তন অন্যান্য এলাকায় উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন প্রয়োজন হতে পারে. উপরন্তু, ডেটা সিস্টেমের কাঠামোর উপর এতটা ফোকাস করা সহজ হতে পারে যে পৃথক অ্যাপ্লিকেশনের শক্তি এবং দুর্বলতাগুলি উপেক্ষা করা হয়।

গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন

একটি ডেটা মডেল তৈরি করা প্রতিষ্ঠানের চাহিদা, প্রয়োজনীয়তা এবং লক্ষ্য সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহের মাধ্যমে শুরু হয়। সম্পূর্ণ নতুন সিস্টেমের জন্য একটি মডেল তৈরি করার চেয়ে সিস্টেমের অংশের একটি মডেলের জন্য কম প্রশ্নের প্রয়োজন হবে। সিস্টেমের অংশের মডেলের জন্য জিজ্ঞাসা করার জন্য কিছু মৌলিক প্রশ্ন হল: 

• পরিবর্তনের উদ্দেশ্য বা লক্ষ্য কি?
• সিস্টেমটি বর্তমানে কি ধরনের ডেটা নিয়ে কাজ করছে?
• কি তথ্য প্রয়োজন?
• লক্ষ্য অর্জনের জন্য কোন সরঞ্জাম বা সফ্টওয়্যার প্রয়োজন?
• সরঞ্জাম বা সফ্টওয়্যার সামঞ্জস্যপূর্ণ?

একটি ডেটা মডেল সংস্থার প্রয়োজনের চারপাশে তৈরি করা উচিত এবং একটি নতুন মডেল তৈরি করতে বা একটি পুরানোকে সামঞ্জস্য করার একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ। একটি ডাটাবেস বা সম্পূর্ণ নতুন সিস্টেম ডিজাইন করার সময় জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নগুলির জন্য প্রায়শই আরও ব্যাপক উত্তরের প্রয়োজন হয়। এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় একটি পাঁচ বছরের ব্যবসায়িক পরিকল্পনা অন্তর্ভুক্ত করা ভাল: 

• ব্যবসার লক্ষ্যগুলি কী কী (গবেষণা, বিক্রয়, অ্যাপস ডেভেলপমেন্ট, অ্যাকাউন্টিং পরিষেবা)? এটি ব্যবসাকে সমর্থন করার জন্য সর্বোত্তম ধরণের সফ্টওয়্যার নির্ধারণ করবে (গবেষণার জন্য NoSQL বা গ্রাফিক্স, মৌলিক বিক্রয় বা অ্যাকাউন্টিংয়ের জন্য SQL, বিভিন্ন ক্লাউডে অ্যাক্সেস বা অ্যাপস ডেভেলপমেন্টের জন্য একাধিক ক্লাউড পরিষেবা)।
• কোন ধরনের সফ্টওয়্যার প্রতিষ্ঠানের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এবং সাশ্রয়ী?
• কতজন মানুষ একযোগে সিস্টেম অ্যাক্সেস করা হবে?
• কয়টি বিভাগ আছে, এবং প্রতিটি বিভাগে কতজন লোক আছে?
• বিভিন্ন বিভাগে বিভিন্ন ধরনের সফ্টওয়্যার প্রয়োজন হবে?
• কোন অস্বাভাবিক প্রয়োজন আছে যে বিবেচনা করা উচিত? 
• কত ডেটা সংরক্ষণ করতে হবে?
• মাপযোগ্যতা একটি সমস্যা?
• ডাটাবেস সংযোগ হবে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সরঞ্জাম?
• অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্ন (OLAP), লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ (OLTP), নাকি উভয়েরই প্রয়োজন?
• ডাটাবেস কি বর্তমান প্রযুক্তি স্ট্যাকের সাথে একীভূত হবে?
• তথ্য বিন্যাস রূপান্তর করা প্রয়োজন হবে?
• আপনার পছন্দের প্রোগ্রামিং ভাষা কি?
• এটা কি কোনো মেশিন লার্নিং সফটওয়্যারের সাথে একত্রিত হবে?

ডেটা মডেলিংয়ের তিনটি পর্যায়

ডেটা মডেলিং গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে 1960 এর দশকে, যখন ব্যবস্থাপনা তথ্য সিস্টেম প্রথম জনপ্রিয় হয়ে উঠছিল। (60 এর দশকের আগে, প্রকৃত তথ্য সংরক্ষণের পথে খুব কমই ছিল। সেই সময়ের কম্পিউটারগুলি মূলত দৈত্যাকার ক্যালকুলেটর ছিল।) 

ডেটা মডেলিং ধারণার পরিপ্রেক্ষিতে, একটি সম্পূর্ণ বিকশিত ডেটা মডেল প্রায়শই তিনটি পর্যায়ে নির্মিত হয়: ধারণাগত মডেল, যৌক্তিক মডেল এবং শারীরিক মডেল। এই নকশা প্রক্রিয়াটি ডেটা সিস্টেম এবং কীভাবে ডেটা প্রবাহিত হয় তার একটি পরিষ্কার বোঝার প্রদান করে। এই প্রক্রিয়াটি স্টোরেজ পদ্ধতিগুলি কীভাবে কাজ করে তাও দেখায় এবং সিস্টেমের সমস্ত ডেটা অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। (যদি ডেটা এমন তথ্য হয় যা ইলেকট্রনিকভাবে সংরক্ষণ করা হয়, তাহলে একটি ডেটা অবজেক্ট হল ইলেকট্রনিকভাবে সংরক্ষিত তথ্যের একটি পৃথক সংগ্রহ, যেমন একটি ফাইল বা ডেটা টেবিল।)

ধারণাগত ডেটা মডেল সাধারণত সিস্টেমের সবচেয়ে মৌলিক উপাদানগুলি এবং কীভাবে ডেটা সিস্টেমের মধ্য দিয়ে চলে তা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। দ্য ধারণাগত ডেটা মডেল যোগাযোগ করে কিভাবে তথ্য একটি বিভাগের মাধ্যমে এবং পরবর্তীতে চলে যায়। এটি বিস্তৃত সত্তা (বাস্তবে বিদ্যমান জিনিসগুলির প্রতিনিধিত্ব) এবং তাদের সম্পর্কগুলি (দুই বা ততোধিক সত্তার মধ্যে বিদ্যমান সংস্থাগুলি) দেখায়। বিস্তারিত তথ্য সাধারণত বাদ দেওয়া হয়.

লজিক্যাল ডেটা মডেল সাধারণত মডেলের মধ্যে ডেটা অবজেক্টের বিন্যাস এবং কাঠামোর উপর ফোকাস করে এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে। এটি শারীরিক মডেল নির্মাণের জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে। দ্য যৌক্তিক ডেটা মডেল ধারণাগত মডেলে দরকারী তথ্য যোগ করে।

শারীরিক ডেটা মডেল মূলত ক প্রাক-বাস্তবায়ন মডেল এবং খুব বিস্তারিত এবং প্রায়ই ডাটাবেস ডিজাইনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি ডাটাবেস বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় বিবরণ দেখায় (তবে সিস্টেমের একটি নতুন অংশ বাস্তবায়নের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে)। এই ডেটা মডেলিং ধারণাটি ডাটাবেস সীমাবদ্ধতা, কলাম কী, ট্রিগার এবং অন্যান্য ডেটা ব্যবস্থাপনা বৈশিষ্ট্যগুলিকে যোগাযোগের মাধ্যমে ডেটা কাঠামোকে আরও সহজ করে তোলে। এই মডেলটি অ্যাক্সেস প্রোফাইল, অনুমোদন, প্রাথমিক এবং বিদেশী কী ইত্যাদিও যোগাযোগ করে।

ডেটা মডেলের বিভিন্ন প্রকার

নিচে বিভিন্ন ধরনের ডেটা মডেলের কিছু উদাহরণ দেওয়া হল।

অনুক্রমিক মডেল মোটামুটি পুরানো এবং 1960 এবং 70 এর দশকে বেশ জনপ্রিয় ছিল। এটি গাছের মতো কাঠামোতে ডেটা সংগঠিত করে। আজ, এটি প্রাথমিকভাবে ফাইলিং সিস্টেম এবং ভৌগলিক তথ্য সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। মধ্যে অনুক্রমিক মডেল, ডেটা ফাইলগুলির সাথে এক থেকে একাধিক সম্পর্কের মধ্যে ডেটা সংগঠিত হয়৷

নেটওয়ার্ক মডেল শ্রেণীবিন্যাস মডেলের অনুরূপ এবং লিঙ্কযুক্ত রেকর্ডের সাথে বিভিন্ন সম্পর্ক তৈরির অনুমতি দেয়। দ্য নেটওয়ার্ক মডেল লোকেদের সম্পর্কিত রেকর্ডের সেট ব্যবহার করে মডেল তৈরি করতে দেয়। প্রতিটি রেকর্ড একাধিক ফাইল এবং ডেটা অবজেক্টের সাথে যুক্ত, জটিল সম্পর্ক প্রচার এবং উপস্থাপন করে।

সত্তা-সম্পর্কের মডেল ডেটা ফাইল এবং সত্তা এবং তাদের সম্পর্কের একটি গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা। এটি বাস্তব-বিশ্বের দৃশ্যকল্প তৈরি করার চেষ্টা করে। একটি ডেটা সিস্টেম মডেল হিসাবে, সত্তা-সম্পর্কের মডেল একটি সত্তা সেট, একটি সম্পর্ক সেট, বৈশিষ্ট্য এবং সীমাবদ্ধতা বিকাশ করে। এগুলি প্রায়শই রিলেশনাল ডাটাবেস ডিজাইনে ব্যবহৃত হয়।

গ্রাফ ডেটা মডেল আপনার ডেটাসেটের মধ্যে কোন সত্তাকে নোড মনোনীত করা উচিত, কোনটি মনোনীত লিঙ্ক করা উচিত এবং কোনটি বাতিল করা উচিত তা নির্ধারণ করা প্রয়োজন৷ গ্রাফ ডেটা মডেল ডেটার সত্তা, বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্কের একটি বিন্যাস প্রদান করে। প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক, ট্রায়াল এবং ত্রুটির উপর নির্ভর করে এবং ক্লান্তিকর হতে পারে, তবে সঠিকভাবে করা মূল্যবান।  

অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড ডাটাবেস মডেল পদ্ধতি এবং বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত ডেটা অবজেক্টের উপর ফোকাস করে। এটি টেবিলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে তবে অগত্যা টেবিলের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। ডেটা এবং এর সম্পর্কগুলি একক সত্তা (একটি ডেটা অবজেক্ট) হিসাবে একসাথে সংরক্ষণ করা হয়। ডেটা অবজেক্টগুলি বাস্তব-জগতের সত্তাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে। দ্য অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড ডাটাবেস মডেল বিভিন্ন ফরম্যাট পরিচালনা করে এবং গবেষণার জন্য ব্যবহৃত হয়।

সম্পর্কীয় মডেল, প্রায়ই SQL হিসাবে উল্লেখ করা হয়, বর্তমানে সবচেয়ে জনপ্রিয় ডেটা মডেল। এটি ডেটা সংরক্ষণ এবং সম্পর্ক যোগাযোগের জন্য দ্বি-মাত্রিক টেবিল ব্যবহার করে। একটি নির্দিষ্ট ধরণের সমস্ত ডেটা টেবিলের অংশ হিসাবে সারিগুলিতে সংরক্ষণ করা হয়। টেবিলগুলি সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে এবং তাদের সাথে যোগদান সঞ্চিত ডেটার মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে। রিলেশনাল ডাটাবেস মডেল একটি পরিপক্ক মডেল যা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে বিপুল পরিমাণ সফ্টওয়্যার দ্বারা সমর্থিত।

NoSQL ডেটা মডেল সারি এবং কলাম ব্যবহার করে না এবং সত্যিই কোনো সেট কাঠামো ব্যবহার করে না। তাদের উন্নয়ন এবং নকশা সাধারণত ফিজিক্যাল ডেটা মডেল তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়। স্কেলেবিলিটি, এর নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং সমস্যা সহ, একটি উল্লেখযোগ্য উদ্বেগ। 

একটি অবজেক্ট-রিলেশনাল ডাটাবেস মডেল রিলেশনাল ডাটাবেস মডেলের সাথে অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডাটাবেস মডেলকে একত্রিত করে। এটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড মডেলের মতো বস্তু, ক্লাস, উত্তরাধিকার ইত্যাদি সংরক্ষণ করে, কিন্তু রিলেশনাল ডাটাবেস মডেলের মতো ট্যাবুলার স্ট্রাকচারকেও সমর্থন করে। এই নকশা ডিজাইনারদের একটি টেবিল কাঠামোর মধ্যে এর বৈশিষ্ট্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়।

ডেটা মডেলিং ধারণার গুরুত্ব

ডেটা মডেলগুলি ব্লুপ্রিন্টের মতো, তবে তারা একটি ডেটাবেস বা ডেটা সিস্টেমের সম্পর্ক, সত্তা এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে। একটি দক্ষ ভৌত ডাটাবেস এবং ডেটা সিস্টেম বিকাশের জন্য একটি সংগঠিত এবং ভালভাবে ডিজাইন করা ডেটা মডেল প্রয়োজন। দক্ষ ডেটা পুনরুদ্ধার সমর্থন করার সময় স্টোরেজ সমস্যা এবং অপ্রয়োজনীয় সমস্যাগুলি দূর করার জন্য ডেটা মডেলিং ধারণাগুলির একটি ভাল বোঝার প্রয়োজন। 

ডেটা মডেলিং একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে, এবং এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রতিটি ধরণের মডেলের নিজস্ব সুবিধা এবং ত্রুটি রয়েছে। 

Shutterstock.com থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত ছবি

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/data-modeling-concepts-for-beginners/