Veri Modelleme, bir veri modeli (fiziksel, mantıksal, kavramsal vb.) oluşturma "eylemi"dir ve bir kuruluşun veri ihtiyaçlarının ve hedeflerinin tanımlanmasını ve belirlenmesini içerir. Veri Modelleme eylemi, yalnızca veri öğelerini değil, aynı zamanda oluşturdukları yapıları ve aralarındaki ilişkileri de tanımlar. Bir veri modeli geliştirmek, veri modelleyicilerin hedefleri belirlemek için kuruluşun geri kalanıyla ve süreçleri oluşturmak için bilgi sistemlerinin son kullanıcılarıyla yakın çalışmasını gerektirir.

Bir veri modeli, standart hale getirilmiş ve birbirleriyle ilişki kurmalarına olanak tanıyan kalıplar halinde düzenlenmiş “veri öğeleri” (örneğin, bir müşterinin adı, adresi veya bir uçak resmi) içerir. Kullanılan veritabanı gibi, kullanılan programlama dili de modelin şekli üzerinde etkilidir. Model, verilerin nasıl bağlandığını ve verilerin bilgisayar sistemi içinde nasıl işlendiğini ve depolandığını tanımlar. Örneğin, bir evi temsil eden bir veri öğesi, sırayla evin rengini, büyüklüğünü, adresini ve sahibinin adını temsil eden diğer öğelerle ilişkilendirilebilir. Bilgilerin nasıl organize edildiği bir modelden diğerine değişir.

Veri Modelleme, veritabanları ve programlama dilleri birbirine bağlıdır ve birlikte gelişmiştir. Veritabanları temel olarak dört aşamada gelişmiştir ve bu aşamalar birbiriyle örtüşme eğilimindedir:

• Aşama I kabaca 1960'lardan 1999'a kadar gerçekleşti ve Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS'ler) – hiyerarşik veritabanları, ters liste veritabanları, ağ veritabanları ve ilk nesne yönelimli veritabanları 1985 civarında ortaya çıktı.
• Faz II, ilişkisel veritabanları olarak tanımlanır ve Yapılandırılmış sorgu dili (SQL) 1990'dan itibaren.
• Faz III desteklenir Çevrimiçi analitik işleme (OLAP), 1990 civarında (özel DBMS'lerle birlikte) geliştirildi ve bugün kullanılmaya devam ediyor.
• Faz IV tanıtıldı NoSQL 2008'de büyük veri, ilişkisel olmayan veri, grafikler ve daha fazlasının kullanımını destekledi.

Kitabında, “Veri ve Gerçeklik” (1978), Bill Kent, gerçek dünya ile semboller dünyası arasındaki farkları vurgulayarak veri modellerini yol haritalarıyla karşılaştırdı. "Otoyollar kırmızıya boyanmaz, nehirlerin ortasından geçen ilçe çizgileri yoktur ve bir dağda kontur çizgileri göremezsiniz" diye yazdı. Bu gözlem, temiz, matematiksel olarak steril modeller yaratmaya çalışan birçok araştırmacıyla çelişiyor. Kent, gerçekliğin temel dağınıklığını vurgulamayı tercih etti ve veri modelleyicilerin, temel gerçeği çarpıtmadan kaostan düzen yaratmaya odaklanmaları gerektiğini önerdi. (NoSQL'in popülaritesi ve ilişkisel olmayan verilerle, Kent'in 1978'deki önerilerinin iyi bir fikir olduğu kanıtlandı, ancak teknik nedenlerden dolayı oraya varmamız biraz zaman aldı.)

1960'larda Veri Modelleme

Veri Modelleme kavramı, yönetim bilgi sistemleri (MIS'ler) popüler hale geldikçe 1960'larda önem kazanmaya başladı. (1960'tan önce çok az veri veya veri depolama vardı. Bu zamanın bilgisayarları esasen dev hesap makineleriydi). 1960'larda, gerçeğe dönüşen üçü de dahil olmak üzere çeşitli teorik veri modelleri önerildi. İlk ikisi “hiyerarşik veri modeli"Ve"ağ veri modeli” Üçüncü teorik model, ilişkisel model, 1960'ların sonlarında Edgar F. Codd tarafından önerildi.

İlk gerçek ticari veri tabanı sistemi 1964'te kullanılmaya başlandı ve adı Entegre Veri Deposu (IDS) ve General Electric araştırmasını destekleyen Charles Bachman tarafından geliştirilmiştir. IDS, nesneleri ve bunların ilişkilerini bir grafik biçiminde temsil etmenin esnek bir yolu olarak tanımlanan ağ modelini kullandı. IBM, amaçları için tasarlanmış hiyerarşik modellere odaklanmayı seçti. Bilgi Yönetim Sistemi (IMS). Bu modelde, kayıtların ilişkileri ağaç benzeri bir şekil alır. Yapısı basit olmakla birlikte, sınırlı "bire çok" ilişki formatı nedeniyle esnek değildir.

Veri Modelleme ve DBMS'ler geliştikçe programlama dilleri de gelişti. simülasyon 1967'de geliştirildi ve programlama için ilk nesne yönelimli dildi. (Java, Eifel, C++ ve Smalltalk gibi diğer diller Simula'dan gelişmiştir). Programlama dillerinin evrimi, bu dilleri kullanan modellerin şekillenmesinde güçlü bir etkiye sahipti.

1970'larda Veri Modelleme

1970 olarak, Edgar F.Coddfikirleri yayınlandı. Fikirleri, verileri işlemenin önemli ölçüde farklı bir yolunu sunarak, bir veritabanındaki tüm verilerin "ilişkiler" olarak adlandırılacak olan sütunlar ve satırlar kullanılarak tablolar olarak görüntülenebileceğini öne sürdü. Bu “ilişkilere” prosedürel olmayan veya bildirimsel bir dil kullanılarak erişilebilir olacaktır. (Unutmayın, diller modelin şeklini etkiler ve bunun tersi de geçerlidir). Verilere erişmek için bir algoritma yazmak yerine, bu yaklaşım istenen bilgiyi tanımlamak için yalnızca bir dosya adının girilmesini gerektiriyordu. Bu zekice fikir çok daha yüksek üretkenliğe yol açtı. Daha hızlı ve daha verimliydi ve IBM'i SQL oluşturmaya yöneltti. (Başlangıçta SEQUEL veya Yapılandırılmış İngilizce Sorgu Dili).

Ayrıca, bu on yılda, GM Nijssen "Nijssen Bilgi Analiz Yöntemi"ni (NIAM) yarattı. Bu yöntemin gelişimi bir dizi başka geliştiriciyi de kapsadığından, başlık, dilde küçük bir "L" ile "Doğal dil Bilgi Analizi Yöntemi" şeklinde değiştirildi, bu nedenle aynı kısaltmayı koruyor. 

1980'larda Veri Modelleme

NIAM 1980'lerde Terry Halpin'in yardımıyla daha da geliştirildi. Adı Object Role Modeling (ORM) olarak değiştirildi. yılan verilerin algılanma biçiminde ve verilerin nasıl işleneceği konusunda çarpıcı bir değişiklik getirdi. Geleneksel zihniyet, verilerin ve prosedürlerin ayrı ayrı saklanmasını gerektiriyordu. (Bazı teknisyenlerin, tüm kuralları çiğnediği için ORM'den hoşlanmadığına dikkat edilmelidir.)

1980'lerin sonunda, hiyerarşik model Codd'un ilişkisel modeli popüler hale geldi ve modası geçmiş hale geldi. Sorgu iyileştiriciler ilişkisel modelin çoğu endüstrinin veri tabanı sistemlerine dahil edilmesi için yeterince ucuz ve yeterince karmaşık hale geldi. (Bankalar ve benzeri kurumlar, parasal ve istatistiksel bilgileri işlemek için hala hiyerarşik veri modellerini tercih etmektedir.)

1998 ve NoSQL

NoSQL'in orijinal versiyonu, 1998 yılında Carlo Strozzi tarafından geliştirilen bir veritabanıdır. SQL bağlantılarını "ifşa etmeyen" ancak "hala ilişkisel olan" ilişkisel, açık kaynaklı bir veritabanı oluşturmuştur. NoSQL'in sonraki sürümleri, ilişkisel model özelliklerini tamamen bıraktı.

2008'den Günümüze: İlişkisel Olmayan Modellerin Büyümesi

Bir tanesi NoSQL'nin avantajları, verileri şemasız veya ilişkisel olmayan bir biçim kullanarak depolama yeteneğidir. Bir diğeri, yatay ölçeklenebilirliğine atıfta bulunan devasa veri depolama yetenekleridir. Bu, onu özellikle yapılandırılmamış verileri işlemek için çok uygun hale getirir ve dolayısıyla büyük verileri işlemek için çok uygundur. (“Büyük veri” terimi, büyük veri kullanımının norm haline gelmesiyle anlamını yitirdi.) Bağımsız bir analist ve danışman olan Rick van der Lans, bir basın toplantısında şunları söyledi: DATAVERSITY röportajı:

“Veri Modelleme süreci her zaman oradadır. Bu role basit bir şekilde, onu bir şemaya götüren bir süreç olarak düşünerek bakabilirsiniz. Diyagramı oluşturma sürecinde, verilerin ne anlama geldiğini ve veri öğelerinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaya çalışıyorsunuz. Böylece, anlayış Veri Modellemenin önemli bir yönüdür.”

Veriler yapısız olduğundan, verileri tercüme etmek ve haritalandırmak, ona yapı kazandırmak için çeşitli veri modelleri kullanılabilir. Genel olarak, farklı veri modellerinin ve bunlarla ilişkili farklı dillerin, farklı paradigmalar veya sorunlara ve çözümlere farklı bakış açıları sağladığı anlaşılmaktadır. NoSQL ile, çeşitli potansiyel veri modeli çevirileri sağlayan çeşitli konumlarda (yatay ölçeklenebilirlik) verileri depolamak yaygındır. Bu depolama tekniği denir çok dilli sebat. O zaman soru şu hale gelir: "Kullanılacak en iyi veri modeli nedir?" van der Lans'a göre:

"Bu yüzden bazıları verileri çok yapılı, aynı verilere farklı açılardan bakabileceğiniz anlamına gelir. Sanki aynı nesneye bakarken farklı filtreler kullanıyorsunuz.”

Esnekliği ve büyük veri depolama kapasitesi nedeniyle, NoSQL tarzı veri depoları popüler hale geldi. Ancak, NoSQL veritabanlarının evrim açısından daha kat etmesi gereken çok yol var. Birçok kuruluş, NoSQL sistemlerine bir veri modeli dahil etmemiştir, çünkü bu tür veri depolarıyla Veri Modelleme, öncelikle gerçek kod içinde mevcuttur.

Aynı kuruluşlar, istemek veri modeli oluşturmak, kullanmak ve Veri Modelleme becerilerine sahip personeli artırmak. Tutarsızlık, NoSQL Veri Modellemesi için neredeyse hiç araç olmamasıyla birlikte, NoSQL veritabanlarıyla deneyimli modelleyicilerin eksikliğine dayanmaktadır. Deneyimli NoSQL veri modelleyicilerine ve uygun araçlara olan ihtiyaç, hala her zaman var olan bir ihtiyaçtır.

Hackolade NoSQL için güçlü görsel araçlar sağlayan indirilebilir, kullanıcı dostu bir veri modeli geliştirdi. Yazılımları, grafik veri modellerinin basitliğini NoSQL belge veritabanlarıyla birleştirir. Bu kombinasyon, geliştirme süresini azaltır, uygulama kalitesini artırır ve yürütme risklerini azaltır. Yazılım şu anda Couchbase, DynamoDB ve MongoDB şemalarıyla uyumludur ve şirket, birkaç başka NoSQL veri tabanı için yazılım sunmayı planlamaktadır.

Yeni veritabanı modellerinde Veri Modelleme arzusu, daha fazla kuruluş eski ve iyi bilinen Veri Modelleme uygulamalarını kullanmaya devam ederken ilişkisel olmayan tasarımların çeşitliliğinden yararlanmaya çalıştıkça sektörü ileriye taşımaya devam edecektir.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/brief-history-data-modeling/