Модели данных. Моделирование данных

Группа Т(О), ТГ(О), С(О)–24-02, 2025 год

Занятие по рабочей программе №14

Дисциплина: БД.08 «Информатика»

Прикладной модуль 1. Основы аналитики и визуализации данных.

Тема: Модели данных.

1. Цель занятия:

   1. Дидактическая:

• сформулировать представление студентов и получить практические навыки работы с Моделями данных;

• выяснить назначение применения ПО во время выполнения работы;

• систематизировать и объяснить сущность работы с массивами данных;

• определение основ аналитики и визуализации данных;

• углубить и закрепить знания по дисциплине «Информатика».

Воспитательная:

• развивать коммуникативные способности;

• развивать аналитические способности;

• развивать творческий подход к процессу обучения.

• воспитывать самостоятельность, дисциплинированность;

• стимулировать студентов к изучению дисциплины;

• побуждать к формированию активной жизненной позиции;

• прививать уважение и любовь к будущей профессии.

Вид занятия: лекция.

Тип занятия: обобщение и систематизация знаний.

Форма проведения занятия: репродуктивная и эвристическая беседа.

Междисциплинарные связи:

Обеспечивающие Математика, Охрана труда, Безопасность жизнедеятельности.

Обеспечиваемые

Информационные технологии в профессиональной деятельности, и др.

Методическое обеспечение: опорный конспект.

Литература:

1. Филимонова, Е. В. Информатика и информационные технологии в профессиональной деятельности: учебник / Е. В. Филимонова. – Москва: Юстиция, 2019. – 213 с. – (Среднее профессиональное образование). - ISBN 978-5-4365-2703-1.

2. Зимин, В. П.  Информатика. Лабораторный практикум в 2 ч. Часть 1 : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. П. Зимин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 126 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11851-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514893

ХОД ЗАНЯТИЯ

1. Ознакомление с темой, целью и планом занятия.

Тема: Модели данных.

ПЛАН

1. Что такое моделирование данных.

2. Почему моделирование данных важно.

3. Типы моделей данных.

4. Процесс моделирования данных.

5. Инструменты для моделирования данных.

Заключение

1. Изложение и изучение нового материала.

ЛИТЕРАТУРА: [5], стр.

1. Что такое моделирование данных

Чтобы информационные системы или базы данных работали как надо, перед их созданием системные аналитики строят модели данных. Рассмотрим, какие они бывают.

Информационные системы собирают, обрабатывают и хранят разные данные. Например, с помощью программного обеспечения (ПО) для кадрового документооборота сотрудники могут создавать запросы вроде заявок на отпуск, кадровые специалисты - обрабатывать эти запросы и формировать кадровые приказы, руководители подразделений - согласовывать и подписывать их. Пользователи, запросы, порядок их обработки, документы и действия с ними - всё это данные системы.

При создании любого ПО технические специалисты должны учесть все данные, которые будут собирать, хранить и обрабатывать с его помощью, продумать все связи между данными. Поэтому до начала разработки системные аналитики занимаются моделированием данных — создают графическое представление работы будущей системы или её части, например, с помощью диаграмм. Как будет выглядеть модель данных, зависит от её уровня и типа. О них расскажем чуть позже.

Моделирование данных проводят не только перед стартом нового проекта по разработке ПО. Если нужно улучшить существующую систему, например, изменить этапы обработки данных или добавить новую таблицу в базу, где они хранятся, — тоже строят модель. Чем сложнее структура системы или базы, тем важнее построить модель данных до начала работы с ней.

Студенты на практике учатся работать с данными информационных систем и графически представлять их с помощью разных инструментов. Например, в процессе изучения теории пошагово составляют модель данных для сайта магазина. Спрос на системных аналитиков продолжает расти

2. Почему моделирование данных важно

Моделирование в системном анализе - неотъемлемая часть работы с данными. Вот чем могут помочь правильно составленные модели данных:

• Определить структуру информационной системы

С помощью моделирования данных можно понять, как именно должна работать будущая система. Например, выяснить, какие типы данных будут поступать в систему, и на каких этапах, а потом передать в разработку нужную для их обработки функциональность.

• Взаимодействовать с коллегами и заказчиками

Моделирование данных помогает системному аналитику перевести требования бизнеса на язык разработки. Разработчики видят чёткую схему, какую систему нужно создать. Это ускоряет процесс работы и уменьшает количество ошибок. При этом модели данных обычно понятны и заказчикам со стороны бизнеса. С их помощью можно наглядно показать, как будет работать система, что упрощает согласование технических требований.

• Улучшить работу системы

Моделирование данных помогает системному аналитику находить проблемные участки в работе системы. Например, руководителям подразделений приходится распечатывать листы согласований приказов на отпуск, ставить подпись и загружать скриншот документа в программу для кадрового документооборота. Это затягивает процесс, и каждый раз создаёт в системе лишний артефакт.

При анализе модели можно найти проблему и передать в разработку требование доработать систему. К примеру, добавить в интерфейс программы кнопку «Согласовать», чтобы ускорить обработку запросов сотрудников и повысить производительность системы.

• Стандартизировать работу с данными в компании

Готовые модели данных можно использовать для создания инструкций для пользователей по работе с новым ПО или базой данных.

3. Типы моделей данных

Модели данных создают на разных этапах проектирования информационной системы. Выделяют три уровня моделирования, которые отличаются детализацией:

1. Концептуальный

Это первый уровень моделирования данных с абстрактным представлением будущей системы. Системный аналитик определяет предметную область системы и её основные элементы — сущности. Например, в сервисе для записи к врачу будут элементы: «Пациент», «Поликлиника», «Отделение», «Врач», «Дата приёма».

2. Логический

На следующем уровне моделирования появляются связи между сущностями и характеристики сущностей, или атрибуты. Например, атрибуты сущности «Пациент» - фамилия, имя, отчество, дата рождения, номер страхового полиса. Пациент может записаться в разные поликлиники и к разным врачам, а врачи прикреплены к определённому медицинскому учреждению. То есть связи между сущностями будут разными.

На этом уровне системный аналитик работает в команде с разработчиком или архитектором ПО.

3. Физический

Физическая модель данных показывает, как будет организована работа с данными: как они будут собираться, где и в каком виде храниться и как обрабатываться. На этом уровне определяют архитектуру ПО, тип и структуру базы данных, систему для управления ею.

Проектирование физической модели данных тоже находится в зоне ответственности системного аналитика. На этом этапе он работает совместно с разработчиками и архитектором ПО.

Модели разных уровней нужны для разных целей.

Кроме уровней есть разные виды моделей данных. Их много. Системные аналитики выбирают вид модели в зависимости от целей и задач бизнеса и требований к системе. Разберём несколько моделей, которые часто применяют на практике:

Иерархическая модель данных представляет систему с данными как иерархию элементов: наверху - элемент первого уровня, ему «подчинены» элементы второго уровня, элементам второго - элементы третьего и так далее. При этом элементы одного уровня не связаны между собой.

Пример подобной иерархии - оргструктура компании, где элемент первого уровня - руководитель, элементы второго уровня - его заместители, третьего - начальники курируемых ими отделов, четвертого - сотрудники. Данные могут быть представлены в виде иерархической модели, например, в файловой системе.

Иерархическая модель данных похожа на перевёрнутое дерево

Сетевая модель данных отличается от иерархической тем, что элементы разных уровней могут быть связаны друг с другом. Например, в базе онлайн-маркетплейса могут быть связаны между собой данные о покупателях, продавцах, товарах и заказах. Один и тот же покупатель может заказывать товары у разных продавцов, а продавцы могут предлагать один и тот же товар.

Сущности и связи между ними визуально выглядят как сеть, отсюда и название вида моделей

Реляционная модель данных представляет данные в виде связанных между собой таблиц. В таблицах есть строки, или записи, и столбцы, или поля. На их пересечении - значения данных. Например, база данных для кадрового учёта компании может состоять из нескольких таблиц. В одной собраны персональные данные сотрудников, во второй - данные о занимаемых позициях, в третьей - об использованных отпусках.

Данные в таблицах реляционной модели будут связаны между собой с помощью ключа. В базе данных кадрового учёта ключом может быть уникальный - id сотрудника.

Иерархические и сетевые модели данных чаще используют на логическом уровне моделирования, а реляционные - на физическом.

4. Процесс моделирования данных

Моделирование данных можно провести в пять этапов:

1. Собрать требования к системе

Системный аналитик общается с заказчиком проекта и конечными пользователями, например, сотрудниками компании или клиентами. Изучает регламенты и рабочие процессы. Так он собирает данные о потребностях будущих пользователей и функциональные требования к системе.

1. Построить концептуальную модель

На этом этапе на основе собранной информации системный аналитик определяет предметную область и основные элементы будущей системы. И согласовывает с заказчиком первую абстрактную модель.

1. Построить логическую модель

Чтобы детализировать концептуальную модель, нужно определить атрибуты элементов, связи между элементами, типы и характеристики этих связей. Иногда для этого нужно повторно опросить заказчика и будущих пользователей.

1. Проверить модель

Аналитик нормализует модель данных - убирает составные данные и дубликаты, проверяет, нет ли косвенных связей, и добавляет уникальные ключи для идентификации записей в базе.

1. Подготовить техническую документацию

Прежде чем передать модель данных дальше в разработку, системный аналитик документирует её структуру и логику. Это пригодится не только на этапе создания ПО, но и в дальнейшем: на основе документации можно дорабатывать и улучшать систему.

5. Инструменты для моделирования данных

Для графического представления модели данных в виде схемы или диаграммы системные аналитики используют разные способы. У каждого из них свой набор символов и правил их применения. Такие способы называются нотациями.

Выбор способа зависит от особенностей задачи. Например, для графического представления связей между сущностями в модели данных можно построить ER-диаграмму. При этом для концептуального уровня можно использовать нотацию Чена, а для логического - нотацию Мартина. Первая состоит из простых символов, поэтому её легче презентовать заказчику. Вторая - позволяет подробно описать атрибуты.

Есть множество инструментов, которые упрощают создание моделей данных и последующую работу с ними. Обычно это программные решения со встроенным графическим интерфейсом, который поддерживает разные нотации моделирования данных. Вот несколько из них:

Erwin Data Modeler - программа для проектирования баз данных и создания ER-диаграмм. Инструмент поддерживает работу со многими популярными системами управления базами данных, например, MySQL и PostgreSQL. После создания модели данных можно подключиться к базе и автоматически создать нужные таблицы. У программы есть бесплатная версия с ограниченной функциональностью — ERwin Data Modeler Community Edition.

ER/Studio Data Architect - приложение для проектирования и визуального моделирования баз и хранилищ данных. С помощью приложения можно создавать ER-диаграммы в разных нотациях для графического представления баз данных разных типов, в том числе реляционных. Приложение поддерживает интеграцию метаданных из хранилищ данных и BI-платформ.

Enterprise Architect - платформа для моделирования бизнес-процессов, организационной структуры компании и информационных систем. На платформе есть набор UML-инструментов. UML (от англ. Unified Modeling Language) - это стандартизированный язык для визуализации сложных структур и процессов. Например, с помощью UML можно графически представить последовательность этапов обработки данных системой. UML знают многие IT-специалисты, поэтому чаще всего разработчики без труда поймут модель.

Заключение

Модель данных – это абстрактное представление организации и хранения данных. Она определяет структуру данных, их связи и правила доступа к ним. Модели данных необходимы для эффективного управления информацией и обеспечения целостности данных.

Существует несколько основных типов моделей данных, включая иерархическую, сетевую, реляционную и объектно-ориентированную модели. Каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, и выбор модели зависит от конкретных требований и задач.

Важными свойствами моделей данных являются простота использования, гибкость, эффективность хранения и обработки данных, а также возможность обеспечения целостности и безопасности данных.

Модели данных широко применяются в различных областях, включая бизнес, науку, медицину и технологии. Они помогают организовать и структурировать информацию, упрощают доступ к данным и обеспечивают надежность и целостность информационных систем.

Контрольные вопросы

1. Определить понятие "модель данных".

2. Привести классификацию моделей данных согласно архитектуре ANSI/SPARC.

3. Описать физические модели данных.

4. Дать характеристику инфологическим моделям.

5. Охарактеризовать документальные модели данных.

6. Какие языки используются для описания моделей, ориентированных на формат данных?

7. Какой принцип положен в основу тезаурусных моделей?

8. В чем заключаются достоинства ER модели?

9. Привести пример многомерной модели.

10. Охарактеризовать основные понятия многомерной модели.

ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ

1. Изучить теоретический материал по данной теме.

2. Ответить письменно на контрольные вопросы.

Внимание! Выполнить домашнее задание в тетради. Отчёт отослать на адрес электронной почты преподавателя.

Перечень рекомендуемых учебных изданий, Интернет-ресурсов, дополнительной литературы.

Основные источники:

1. Информатика. 10 класс : учебник для общеобразоват. организаций: базовый и углубленный уровни / [А.Г.Гейн , А.Б Ливчак, А.И. Сенокосов, Н.А. Юнерман]. – 4-е изд. – М. : Просвещение, 2018. – 272 с. : ил. – ISBN 978-5-09-058130-1

2. Информатика. 11 класс : учебник для общеобразоват. организаций: базовый и углубленный уровни / [А.Г.Гейн, А.И. Сенокосов]. – 6-е изд. – М. : Просвещение, 2019. – 336 с. : ил. – ISBN 978-5-09-072326-8.

Электронные источники:

1. Зимин, В. П.  Информатика. Лабораторный практикум в 2 ч. Часть 1 : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. П. Зимин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 126 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11851-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514893

2. Зимин, В. П.  Информатика. Лабораторный практикум в 2 ч. Часть 2 : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. П. Зимин. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 153 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11854-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514918

3. Мойзес, О. Е. Информатика. Углубленный курс : учебное пособие для среднего профессионального образования / О. Е. Мойзес, Е. А. Кузьменко. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 164 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-07980-7. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/455803 .

4. Советов, Б. Я. Информационные технологии : учебник для среднего профессионального образования / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский. — 7-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 327 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-06399-8. — Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450686 .

5. Новожилов, О. П. Информатика в 2 ч. Часть 1 : учебник для среднего профессионального образования / О. П. Новожилов. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 320 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-06372-1. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/448995 .

6. Новожилов, О. П. Информатика в 2 ч. Часть 2 : учебник для среднего профессионального образования / О. П. Новожилов. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 302 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-06374-5. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/448996

7. Гаврилов, М. В. Информатика и информационные технологии : учебник для среднего профессионального образования / М. В. Гаврилов, В. А. Климов. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 383 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-03051-8. — Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/449286

Дополнительные источники:

1. Филимонова, Е. В. Информатика и информационные технологии в профессиональной деятельности: учебник / Е. В. Филимонова. – Москва: Юстиция, 2019. – 213 с. – (Среднее профессиональное образование). - ISBN 978-5-4365-2703-1.

2. Цветкова М.С., Информатика. Практикум для профессий и специальностей естественно-научного и гуманитарного профилей: : учеб. пособие для студентов учреждений сред. проф. образования / М.С. Цветкова, И.Ю. Хлобыстова. - 5-е изд., стер. - М. : Издательский центр "Академия", 2019. - 240 с. ISBN 978-5-4468-7901-4

Электронные источники:

1. Гаврилов, М. В.  Информатика и информационные технологии : учебник для среднего профессионального образования / М. В. Гаврилов, В. А. Климов. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 383 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-03051-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/469424

2. Акопов, А. С.  Компьютерное моделирование : учебник и практикум для среднего профессионального образования / А. С. Акопов. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 389 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-10712-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/517999

3. Демин, А. Ю.  Информатика. Лабораторный практикум : учебное пособие для среднего профессионального образования / А. Ю. Демин, В. А. Дорофеев. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 133 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-07984-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/516857

Преподаватель: Владимир Александрович Волков E-mail: [email protected]