Predstavme si, že chceme opísať nejakú časť reálneho sveta pomocou dát. Môže ísť napríklad o zákazníkov firmy, produkty v obchode, zamestnancov, študentov alebo objednávky. V každom z týchto prípadov sa potrebujeme rozhodnúť, aké informácie budeme sledovať a tiež ako spolu jednotlivé informácie navzájom súvisia.
Práve s tým nám pomáha dátový model.
Umožňuje nám vytvoriť prehľadnú predstavu o tom, aké údaje budeme sledovať, aké majú vlastnosti a súčasne aké vzťahy medzi nimi existujú. Dátový model si preto môžeme predstaviť ako plán alebo mapu dát. Podobne ako mapa znázorňuje jednotlivé miesta a ich vzájomné spojenia, tak aj dátový model nám ukazuje jednotlivé objekty, ich vlastnosti a vzťahy medzi nimi.
Z čoho sa dátový model skladá?
Pri dátovom modeli sa najčastejšie stretávame s tromi základnými pojmami a to entita, atribút a vzťah. Pomocou nich dokážeme opísať, aké údaje chceme zachytiť a ako jednotlivé časti spolu súvisia.
Tu je ich popis:
- Entita označuje objekt alebo pojem, o ktorom chceme evidovať vybrané informácie, pričom môže ísť napríklad o zákazníka, produkt, zamestnanca alebo objednávku
- Atribút predstavuje zase vlastnosť, pomocou ktorej môžeme bližšie opísať danú entitu, napríklad pri zákazníkovi môže ísť o meno, e-mailovú adresu alebo telefónne číslo a pri produkte o názov, cenu alebo kategóriu
- Vzťah opisuje súvislosť medzi dvoma alebo viacerými entitami, napríklad zákazník môže vytvoriť objednávku alebo zamestnanec môže patriť do určitého oddelenia
Keď tieto tri prvky spojíme, získame základnú predstavu o tom, aké údaje v danom modeli existujú, čo o nich vieme a ako spolu súvisia.
Jednoduchý príklad
Predstavme si školu, v ktorej chceme pomocou dát opísať študentov a triedy.
Pri študentovi môžeme sledovať napríklad meno, priezvisko a dátum narodenia, zatiaľ čo pri triede nás môže zaujímať jej označenie a ročník. Zároveň potrebujeme zachytiť aj to, do ktorej triedy jednotliví študenti patria. Jeden študent môže byť zaradený do jednej triedy, pričom v rovnakej triede sa môže nachádzať viac študentov.
Napríklad Adam Slimák a Jana Kapustová môžu patriť do triedy 8A. V dátovom modeli teda máme dve entity a to Študent a Trieda a medzi nimi vzťah, ktorý vyjadruje, že študent patrí do danej triedy. Tento jednoduchý príklad ukazuje, ako môžeme pomocou dátového modelu zachytiť objekty, ich vlastnosti ako aj vzájomné súvislosti.
Prečo dátový model potrebujeme?
Pri malom počte údajov si ich vzájomné súvislosti dokážeme predstaviť pomerne jednoducho. S rastúcim množstvom dát a tiež počtom rôznych objektov však môže byť čoraz ťažšie udržať si v nich prehľad. Predstavme si napríklad školu, ktorá má tisíce študentov, desiatky učiteľov, množstvo tried a predmetov. Študenti patria do tried, navštevujú rôzne predmety a učitelia tieto predmety vyučujú. Dátový model nám pomáha tieto vzťahy usporiadať a jasne znázorniť.
Dátový model nám tak poskytuje prehľad o tom, ako jednotlivé údaje spolu súvisia. Vďaka nemu môžeme lepšie pochopiť štruktúru sledovanej oblasti ešte predtým, ako začneme s údajmi pracovať. Dátové modelovanie sa preto využíva v rôznych oblastiach ako napríklad pri návrhu informačných systémov, pri dátovej analytike alebo pri tvorbe dátových riešení.
Rôzne úrovne dátového modelu
Dátový model môžeme vytvoriť na rôznych úrovniach podrobnosti.
Najčastejšie rozlišujeme konceptuálny, logický a fyzický dátový model. Konceptuálny model poskytuje základný pohľad na údaje a zameriava sa najmä na hlavné entity a vzťahy medzi nimi. Logický model zachádza viac do detailu a okrem entít a vzťahov opisuje aj ich atribúty. Fyzický model sa už zaoberá konkrétnym spôsobom, ako bude dátový model technicky vytvorený v danom systéme. Pre začiatok je však najdôležitejšie pochopiť, že dátový model opisuje, aké údaje máme, aké majú vlastnosti a ako spolu súvisia.
Dátový model a dátová veda
Dátový model je dôležitý aj pri dátovej analytike a dátovej vede. Pri práci s dátami totiž nestačí poznať iba ich hodnoty, pretože rovnako dôležité je rozumieť tomu, čo jednotlivé údaje znamenajú a ako spolu súvisia.
Predstavme si napríklad, že analytik pracuje s údajmi o zákazníkoch, objednávkach a produktoch. Aby ich mohol správne analyzovať, potrebuje vedieť, čo jednotlivé skupiny údajov predstavujú a ako sú medzi sebou prepojené. Ak tieto súvislosti nepozná, môže údaje nesprávne interpretovať alebo ich nesprávne spojiť. Pochopenie dátového modelu preto analytikovi pomáha lepšie sa v dátach orientovať a správne ich používať. V podstate mu pomáha odpovedať na jednoduchú, ale dôležitú otázku: Čo tieto dáta predstavujú a ako spolu súvisia?
A čo si z toho zapamätať?
Ak by som mal dátový model vysvetliť čo najjednoduchšie, predstavil by som si ho ako mapu dát. Pomáha nám zorientovať sa v tom, aké údaje máme, čo jednotlivé údaje znamenajú a ako spolu súvisia. Podľa mňa je pri začiatkoch s dátami najdôležitejšie pochopiť práve túto základnú myšlienku. Nemusíte si hneď pamätať všetky odborné pojmy, pretože dôležité je vedieť sa na dáta pozerať ako na súvisiaci celok, v ktorom má každý údaj svoje miesto a význam.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
