Что такое моделирование и как его можно применить в шитье

Моделирование, Секреты кроя

При изучении шитья и кроя, у новичка, рано или поздно, возникают вопросы — что такое моделирование, зачем оно нужно и как его можно применить в шитье?

«…Моделирование относится к области прикладного искусства, занимающегося созданием моделей или образцов одежды…»

Именно моделирование, позволяет значительно расширять границы шитья!

В глобальном смысле, моделирование — это изучение и построение моделей различных предметов и явлений.

А моделирование одежды…

это создание эскизов швейных изделий, учитывающее характеристики используемых материалов, назначение изделия и фигуры человека.

Если проще — нужно изучить фигуру и создать подходящую модель.

Процесс моделирования отвечает на вопросы:

Для кого?
Для чего?
Из чего?

Это значит, если вы хотите самостоятельно создать модель, которая понравилась, нужно:

• знать особенности фигуры;
• иметь представление куда и с чем её можно носить;
• а также, какие материалы подойдут для выбранной модели.

Определившись с ответами на данные вопросы, можно приступать к практической части моделирования.

Процесс создания модели делится на два основных этапа:

1. Работа над композицией, созданием эскиза/рисунка;
2. Выполнение композиции в материале,

В свою очередь, второй этап создания модели это:

• Разработка чертежа и лекал;
• Раскрой;
• Пошив.

На первом этапе можно довериться работе профессионального дизайнера, используя уже созданный эскиз или модель с картинки (хотя, зная приемы моделирования, вам, наверняка, захочется придумывать модели самостоятельно — это проверенный факт!)…

Второй этап требует, не только знания видов и способов моделирования, но и грамотного применения их.

Различают два вида моделирования:

• Творческое;
• Техническое.

Творческое моделирование основано на разработке моделей/коллекций «с нуля». Чаще всего, коллекции разрабатываются на основе одной тематики. Например, используются исторические материалы, народное творчество, архитектура, мода различных эпох.

Великолепные примеры творческого моделирования можно наблюдать в коллекциях известных дизайнеров.

Валентин Юдашкин. Коллекция, посвященная Санкт-Петербургу

Карл Лагерфельд – коллекция одежды Chanel, которую дизайнер посвятил легендарной Коко.

В творческом моделировании, не используют рисунки с журналов мод или других источников.

Процесс творческого моделирования определяется общим замыслом модельера/дизайнера при разработке моделей, с учетом направлений современной моды,  желания любителей красиво одеваться и географического расположения.

То есть, придумывая образ будущей модели «из головы», а не копируя его с понравившейся картинки, вы занимаетесь творческим моделированием!

А вот,  техническое моделирование — это перенос модели с рисунка или фото из журнала мод на чертеж, с использованием разных способов и законов моделирования.

Другими словами, техническое моделирование — это воплощение идеи/мысли/образа «в жизнь»,т.е. непосредственное создание модели.

Наиболее известны и популярны три способа технического моделирования:

• Муляжный;
• Графический;
• Шаблонный.

Муляжный способ — получение модели с помощью наколки.

Создание модели одежды и получение разверток ее деталей, в соответствии с художественным замыслом осуществляется путем макетирования (муляжирования) изделия на фигуре человека или на манекене.

Главным образом, применяется для уточнения формы деталей (например, воротник, манжета и т.д.) и при сложных покроях одежды.

Приемы муляжного метода используются при проведении примерок в процессе изготовления одежды.

Этот способ берет свое начало с давних времен и до сих пор не теряет актуальности. Особенно его любят дизайнеры.

Графический способ технического моделирования основывается на геометрических ортогональных преобразованиях: переносе, симметрии и повороте.

Разработку моделей производят при помощи  предварительного расчета, то есть, путем непосредственного конструирования. Сразу учитываются пропорции рисунка/эскиза и снятые с фигуры мерки.

При графическом методе моделирования строят перемещаемый участок детали, полностью сохраняя его размеры.

Существуют два способа построения равных геометрических фигур: способ засечек и способ перпендикуляров.

Для новичка в шитье и конструировании графический способ моделирования может показаться сложным.

Но, если у вас математических склад ума и вы обожаете строить чертежи, он вам понравится.

Шаблонный способ технического моделирования наиболее распространен и прост.

При шаблонном способе моделирования модель создается на базе типовой конструкции, путем разреза лекал и развода его от осевой линии.

Шаблонный метод позволяет быстро выполнить несколько переносов и поворотов одного и того же участка чертежа, разрезанного на части, что необходимо при создании складок, фалд, драпировок.

Суть способа в том, что:

• Из бумаги вырезают шаблон, точную копию основной детали базовой основы;
• На шаблон, в соответствии с моделью, наносят новое положение элемента;
• Шаблон разрезают по линии нового положения;
• Исходные линии элемента закрывают/перемещают;
• При этом определяется новое положение элемента;
• Контур трансформированного шаблона очерчивают, уложив на плотную бумагу, получая новое лекало.

Способ шаблонов проще, чем графический, дает хорошие результаты и потому широко используется в техническом моделировании.

При выполнении моделирования шаблонным способом следует помнить об эстетичности и плавности оформляемых новых линий конструкции.

Также, есть ряд важных обязательных условий, которые следует соблюдать при использовании шаблонного способа.

В рамках одной ознакомительной публикации, данную тему не освятить.

⇒Но, начав изучать основы моделирования, а главное, научившись грамотно применять его приемы, вы точно найдете это занятие увлекательным!⇐

Ведь, используя проверенную основу и навыки моделирования, можно создавать обновки хоть каждый день.

Кстати, на сайте есть несколько статей и видео о применении некоторых приемов моделирования:

Моделирование и пошив платья — сарафана из купонной ткани

Болеро с рукавом реглан. Моделирование, пошив.

Моделирование юбки с рельефами. Технология пошива юбки.

Детский сарафан. Моделирование.

Изучайте и применяйте моделирование для расширения ваших швейных возможностей, это на самом, деле интересно и увлекательно.

Создав однажды СВОЮ модель, вам непременно захочется повторить результат!

С верой в Ваш успех и пожеланиями удачи,
Елена Красовская https://shjem-krasivo. ru/

Новые вершины — городская конкурсная программа

Конкурс «Технодром» организован для индивидуальных и коллективных участников и будет интересен тем, кто занимается в области начального технического моделирования, технического конструирования, моделирования и конструирования в сфере дизайна и науки. 

Конкурс проводится в форме независимой экспертной оценки умений и навыков учащихся по номинациям «Начальное техническое моделирование», «Техническое конструирование» и «Моделирование и конструирование в сфере дизайна и науки». 

ноябрь 2022 г. — май 2023 г.

Прием заявок осуществляется до 31 марта 2023 г. включительно.

В каждой номинации участники представляют проекты в трёх возрастных категориях:

младшая возрастная категория: 6-8 лет;

средняя возрастная категория: 9-12 лет;

старшая возрастная категория: 13-16 лет.

Участники представляют: 

 В номинации «Начальное техническое моделирование» модели-копии, в том числе простейшие модели водного транспорта, авиационной и ракетно-космической техники, наземного транспорта; объектов технологической инфраструктуры, а также реальных технических объектов гражданского, сельскохозяйственного, спортивного и военного назначения.

В номинации «Техническое конструирование» представляют разработки простейших действующих моделей различных механизмов, транспортных средств, военной техники, летательных аппаратов, космических кораблей, роботов, вспомогательных устройств, усовершенствований, спортивных и развлекательных сооружений, технических средств обучения, механических игрушек, игр и головоломок.

В номинации «Моделирование и конструирование в сфере дизайна и науки» представляют объекты промышленного, архитектурного, интерьерного и футуродизайна; действующие макеты и модели демонстрационных приборов и научно-исследовательских установок.

Работы могут быть представлены:

в виде стендовых (статичных) моделей, выполненных с различной степенью детализации воспроизведения внешнего вида прототипа;

в виде действующих моделей (копий, полукопий), демонстрирующих функционирование прототипов, в том числе летающих, плавающих, передвигающихся по поверхности, выполняющих иные операции.

Материал и технологии изготовления – на усмотрение авторов. Допускается использование пластика, картона, бумаги, природных и других доступны материалов, наборов сборно-разборных деталей для конструирования. Изделия (работы) должны быть безопасными для авторов и окружающих людей.

Приняв участие в Конкурсе, вы сможете:

усовершенствовать умения и навыки при изготовлении моделей

получить новые знания и опыт в техническом творчестве;

познакомиться с профессиональными экспертами в сфере научно-технического творчества и получить их оценку;

получить опыт публичного представления собственных разработок и проектов;

познакомиться с соучастниками для обсуждения своих проектов;

оценить свои возможности, приобрести творческую смелость и получить опыт конкурсанта;

построить свою профессиональную и образовательную траекторию. 

Работы присланные без заявки на портале «Новые вершины» приниматься к рассмотрению не будут.

Более подробную информацию о конкурсе и форме подачи заявки можно прочитать в Положении конкурса.

Данные о призерах и победителях конкурса будут размещены в Государственном информационном ресурсе (на основании Постановление Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2015 г. № 1239 «Об утверждении Правил выявления детей, проявивших выдающиеся способности, сопровождения и мониторинга их дальнейшего развития»)

Оргкомитет оставляет за собой право внесения изменений в Положение о проведении конкурсного мероприятия.

Введение в системную инженерию на основе моделей (MBSE)

Системная инженерия на основе моделей (MBSE) представляет собой формализованную методологию, которая используется для поддержки требований, проектирования, анализа, проверки и проверки, связанных с разработкой сложных систем. В отличие от проектирования, ориентированного на документацию, MBSE ставит модели в центр системного проектирования. Рост внедрения сред цифрового моделирования за последние несколько лет привел к более широкому внедрению MBSE. В январе 2020 года НАСА отметило эту тенденцию, сообщив, что MBSE «все чаще используется как промышленностью, так и правительством как средство отслеживания сложности системы». В этом сообщении блога я представляю краткое введение в MBSE.

Одной из проблем сложных систем является кибербезопасность. Подразделение SEI CERT приступило к изучению того, как можно использовать MBSE для снижения рисков безопасности на ранних этапах процесса разработки системы, чтобы системы были защищены по замыслу, в отличие от обычной практики добавления функций безопасности на более поздних этапах процесса разработки. Фиксация системных атрибутов в моделях позволяет системным инженерам проводить анализ системы с помощью моделирования угроз на раннем этапе и включать стратегии смягчения последствий в конструкцию системы, тем самым снижая общие риски, связанные с безопасностью системы.

MBSE в среде цифрового моделирования обеспечивает преимущества, которые не может обеспечить проектирование систем на основе документов. Например, в подходе, основанном на документах, множество документов создается разными авторами для отражения дизайна системы с точки зрения различных заинтересованных сторон, таких как поведение системы, программное обеспечение, аппаратное обеспечение, безопасность, безопасность или другие дисциплины. Используя подход цифрового моделирования, создается единый источник достоверности для системы, в котором представления системы для конкретных дисциплин создаются с использованием одних и тех же элементов модели.

Среда цифрового моделирования также создает общий основанный на стандартах подход к документированию системы, который можно программно проверить для устранения несоответствий в моделях и принудительного использования стандарта всеми заинтересованными сторонами. Эта общая среда моделирования улучшает анализ системы и уменьшает количество дефектов, которые обычно возникают при традиционном подходе, основанном на документах. Доступность оцифрованных системных данных для анализа по дисциплинам обеспечивает последовательное распространение исправлений и включение новой информации и проектных решений (т. е. заявить ее один раз и автоматически распространить на различные представления данных) всем заинтересованным сторонам. Когда MBSE выполняется правильно, результатом является общее снижение рисков разработки.

MBSE объединяет три концепции: модель, системное мышление и системную инженерию:

• Модель — это упрощенная версия чего-либо — графического, математического или физического представления, которое абстрагирует реальность, чтобы устранить некоторую сложность. Это определение подразумевает формальность или правила упрощения, представления или абстрагирования. Чтобы смоделировать систему, системный архитектор должен представлять систему с меньшими подробностями, чтобы ее структура и поведение были очевидны, а ее сложностью можно было управлять. Другими словами, модели должны в достаточной мере представлять систему, а система должна подтверждать модели.
• Системное мышление — это способ взглянуть на рассматриваемую систему не как на самодостаточную сущность, а как на часть более крупной системы. Системное мышление — это не то же самое, что систематическое следование хорошим планам, сбор статистики или методичность. Системный инженер наблюдает за системой на расстоянии; исследует его границы, контекст и жизненный цикл; отмечает его поведение; и определяет закономерности. Этот метод может помочь инженеру выявить проблемы (например, отсутствующее взаимодействие, отсутствующий шаг в процессе, дублирование усилий, упущенную возможность для автоматизации) и управлять сложностью системы. Хотя системные инженеры должны вначале разобрать и проанализировать систему — идентифицировать части и описать связи между ними — с помощью системного мышления они позже синтезируют части обратно в связное целое. Части не просто связаны с другими частями, они зависят друг от друга, чтобы правильно работать. Системное мышление подчеркивает эту взаимосвязь. Поведение системы вытекает из деятельности частей системы. Наблюдая за взаимосвязями системы, системный инженер выявляет петли обратной связи и закономерности причинно-следственной связи, которые поначалу могут быть незаметны. Системное мышление может помочь сделать проблемы более очевидными и легкими для выявления, сбалансировать систему и управлять сложностью системы.
• Системная инженерия — это трансдисциплинарный и интегративный подход, позволяющий успешно реализовать, использовать и вывести из эксплуатации инженерные системы с использованием системных принципов и концепций, а также научных, технологических и управленческих методов. Он объединяет ряд методов, позволяющих убедиться, что спроектированная система удовлетворяет всем требованиям. Он концентрируется на архитектуре, реализации, интеграции, анализе и управлении системой в течение ее жизненного цикла. Он также рассматривает программное обеспечение, оборудование, персонал, процессы и процедурные аспекты системы.

Если организация решила внедрить MBSE в качестве внутреннего подхода к системной инженерии и выбрала один из четырех или пяти существующих продуктов для цифрового моделирования, представленных на рынке, системные инженеры организации должны подумать, собирается ли она следовать каким-либо архитектурные каркасы. Хотя всестороннее обсуждение этой темы выходит за рамки этой публикации в блоге, выбор конкретной архитектурной среды предоставит дополнительные рекомендации и структуру для действий по моделированию, особенно если системные инженеры уже знакомы с этой средой.

MBSE — это междисциплинарная и многогранная деятельность. Для этого нужны свои действующие лица, процессы, среда и информационные потоки. Чтобы создать успешную модель сложной системы или системы систем, организация должна поддерживать процесс моделирования. Необходимая поддержка не сильно отличается от того, что требуется организации для успешной разработки и поставки сложной системы или системы систем. MBSE можно эффективно интегрировать в процесс разработки, но организация должна приложить усилия, которые потребуются для моделирования системы.

Применяя системное мышление, мы можем признать, что в процессе моделирования участвуют три системы: проектируемая система, контекст проектируемой системы и организация моделирования для проектируемой системы. Разработанная система работает в контексте более крупной системы, и организация, занимающаяся моделированием, должна понимать как спроектированную систему, так и ее контекст. Организация также должна осознавать свое поведение, успехи и неудачи.

Моделирование

Все мы видели, использовали или создавали модели на протяжении всей жизни, начиная от игрушек, изображающих автомобили или самолеты, и заканчивая математическими формулами, описывающими и объясняющими физические явления, такие как термодинамика или гравитация. Несмотря на принципиальное различие, все эти модели связывают идею с реальностью и обеспечивают достаточную абстракцию для этой цели. При моделировании системы системный инженер решает, какие аспекты производственной системы являются наиболее важными, например, структура, поток энергии или материи, внутренняя связь или безопасность. Эти типы аспектов станут в центре внимания модели. Главной целью деятельности по моделированию является моделирование основных аспектов, на которых сфокусирована модель, как можно ближе к реальной системе, насколько это возможно и осуществимо.

Моделирование как метод использует четыре инструмента:

• язык
• структура
• аргументация
• презентация

Язык моделирования — это общепринятая терминология для четкого выражения абстрактной идеи, которую фиксирует модель. Язык моделирования может быть формальным, со строгим синтаксисом и правилами. Существует несколько языков системного моделирования, в том числе языки общего назначения, такие как язык системного моделирования (SysML) и унифицированный язык моделирования (UML), а также специализированные языки, такие как язык проектирования архитектурного анализа (AADL). Хотя SysML и UML не являются математически формальными, действующая модель требует соблюдения правил языка моделирования для сущностей и отношений. SysML имеет строгий синтаксис и правила для отношений и связей между элементами, что помогает избежать двусмысленности. Если модель хорошо построена, можно динамически смоделировать несколько типов стандартных диаграмм SysML, а по крайней мере один тип диаграммы SysML можно смоделировать математически. UML полуформален; SysML похож на UML, но более формален.

Модель должна иметь структуру. Хорошо структурированная модель может сделать модель понятной, удобной в использовании и сопровождении, что особенно важно для сложных систем. Цель модели — показать заинтересованным сторонам, что представленный проект удовлетворяет требованиям системы. Модель должна в понятной форме демонстрировать, как должна быть построена система, чтобы добиться успеха. Визуализация является ключевым способом обеспечения понятности. Визуализация абстрактных идей позволяет людям совершить скачок воображения, необходимый для того, чтобы «увидеть» систему.

Домены моделирования

Несмотря на то, что MBSE не диктует какой-либо конкретный процесс, любой выбранный процесс должен охватывать четыре домена системной инженерии:

• требования/возможности
• поведение
• архитектура/структура
• проверка и проверка

Описания этих доменов хорошо задокументированы и обсуждены, в частности, Университетом оборонных закупок (DAU), НАСА и Ави Шармой. Отличие MBSE состоит в том, что эти фундаментальные области системотехники определяются не в виде набора документов, а в самой модели, т. е. формальным образом с использованием языка моделирования. Модель представляет собой аргумент в пользу того, как должна быть спроектирована система, чтобы она была успешной.

MBSE также способствует общению между заинтересованными сторонами, системными инженерами и разработчиками. Поскольку проектирование системы выполняется в интегрированной среде моделирования, все системные инженеры, менеджеры и другие заинтересованные лица могут получить доступ к сгенерированной информации, такой как требования, поведенческие потоки и архитектура, в кратчайшие сроки.

Наиболее распространенным видом деятельности по моделированию является создание диаграмм, представляющих какую-либо часть системы — представление. Это действие настолько распространено, что некоторые инженеры ошибочно приравнивают создание представления к созданию модели. Эта ошибка настолько распространена, что для нее даже появился новый термин: модель зомби . Этот термин относится к модели, которая полна диаграмм, но не содержит взаимосвязей и зависимостей между элементами.

Любой, кто собирается начать моделирование, должен понимать, что набор представлений не является моделью. Хотя представление или даже набор представлений могут представлять часть конструкции системы и могут быть полезны для документирования и передачи информации о некоторых аспектах системы, представления являются лишь аспектами или частями истинной модели системы. Реальная модель может создавать множество представлений и матриц, выполнять анализ и запускать симуляции.

Язык системного моделирования

Хотя язык системного моделирования, такой как SysML, является формальным синтаксическим языком, он по-прежнему основан на элементах человеческого языка. Его формальность добавляет ясности и дисциплины, которые имеют решающее значение для описания дизайна системы. Такой язык легко читать и понимать. Термины языка MBSE просто сопоставляются с частями речи:

• существительное: актеры, блоки, компоненты, требования
• глагол: операционная деятельность, функции, варианты использования
• прилагательное: атрибуты
• наречие: отношения, потребности, обмены, интерфейсы

Этот вид языка моделирования помогает его пользователям мысленно сопоставлять концепции реальной жизни с абстрактными идеями, и упрощает формализацию процесса моделирования.

Четыре квадранта модели MBSE

Теперь, когда я описал основы языка модели и доменов, я опишу подход к моделированию. Модель должна описывать как проблему, которую решает спроектированная система, так и саму спроектированную систему (решение). Модель должна иметь эти две стороны, сторону проблемы и сторону решения. Их иногда называют оперативная и система точки зрения.

Рабочая точка зрения — это точка зрения пользователей, операторов и деловых людей. Он должен представлять бизнес-процессы, цели, организационную структуру, варианты использования и информационные потоки. Операционная сторона модели может содержать описание «мира как есть» и будущего состояния.

Системная точка зрения – это решение, архитектура системы, которая решает проблему, поставленную в операционной части модели. Он должен описывать поведение системы, ее структуру, потоки данных между компонентами и распределение функциональности. Он должен описывать, как система будет развернута в реальном мире. Он может содержать альтернативы решения и их анализ.

Каждая из этих точек зрения состоит из двух частей: логической и физической. Разделение логических и физических аспектов модели — это способ управления сложностью системы. Логические части модели обычно мало меняются со временем, в то время как физические изменения часто инициируются технологическим прогрессом.

Если модель построена правильно, все четыре квадранта должны быть тесно связаны, как показано на рис. 1 ниже. Постановки задачи должны быть прослежены до элементов решения, а логические элементы отнесены к физическим структурам. Пользователь модели должен иметь возможность четко видеть, как концепции и компоненты верхнего уровня разлагаются на функции более низкого уровня. Пользователи должны иметь возможность выполнять системный анализ, создавать матрицы зависимостей, запускать симуляции и создавать представление о системе для каждого заинтересованного лица. Если физическая часть системы должна измениться, логическая сторона модели точно определяет, какая функциональность будет затронута. Если требование или бизнес-процесс необходимо изменить, модель легко обнаружит влияние на решения.

Рисунок 1: Компоненты модели

Подведение итогов и взгляд в будущее

В этом посте я объяснил, что такое MBSE, показал, как он связан с системным проектированием, и обсудил основы модели и моделирования. В следующем посте я буду использовать более практичный подход и обсуждать требования и модели требований.

Что такое моделирование данных? Ключевые инструменты и лучшие практики

Моделирование данных определяется как центральный шаг в разработке программного обеспечения, который включает в себя оценку всех зависимостей данных для приложения, явное объяснение (обычно посредством визуализации), как данные будут использоваться программным обеспечением, и определение данных объекты, которые будут сохранены в базе данных для последующего использования. В этой статье объясняется, как работает моделирование данных, а также рекомендации, которым необходимо следовать.

Содержание

• Что такое моделирование данных?
• Как работает моделирование данных?
• Лучшие практики моделирования данных в 2022 году

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных определяется как центральный шаг в разработке программного обеспечения, который включает оценку всех зависимостей данных для приложения, явное объяснение (обычно посредством визуализации), как данные будут использоваться программным обеспечением, и определение объектов данных, которые будут храниться в базу данных для дальнейшего использования.

Как работает моделирование данных

Моделирование данных — это процесс создания визуального представления всей или части информационной системы, чтобы показать, как связаны различные точки данных и организационные структуры. Цель состоит в том, чтобы объяснить различные типы данных, которые используются и хранятся в системе, как разные типы данных связаны между собой, как данные могут быть сгруппированы и организованы, а также каковы их форматы и функции.

При создании моделей данных учитываются потребности бизнеса. Правила и требования разрабатываются с помощью обратной связи от заинтересованных сторон до того, как они будут добавлены в проект новой системы или изменены в ходе итерации существующей.

Модель данных похожа на блок-схему, поскольку она визуально представляет, как связаны объекты данных, их различные атрибуты и характер самих объектов данных.

Благодаря моделям данных группы управления данными и аналитики могут обнаруживать ошибки в планах разработки и описывать требования к данным для приложений еще до того, как будет создан какой-либо код. В качестве альтернативы модели данных могут быть созданы путем извлечения их из существующих систем путем обратного проектирования.

Это делается для разработки схем для наборов необработанных данных, хранящихся в озерах данных или базах данных NoSQL, для включения определенных аналитических приложений и для документирования структуры реляционных баз данных, которые были созданы по мере необходимости без предварительного моделирования данных. Организации используют следующие три основные категории моделей данных:

Подробнее: Что такое каталог данных? Определение, примеры и лучшие практики

1. Концептуальная модель данных

Концептуальная модель данных иллюстрирует общую структуру и основные компоненты плана данных, но не описывает детали плана. Это модель «большой картины». Концептуальная модель является неотъемлемой частью документации по архитектуре данных. Он действует как руководство высокого уровня для создания логических и физических моделей и является одной из самих моделей. Содержимое системы определяется моделью данных. Заинтересованные стороны бизнеса и архитекторы данных обычно разрабатывают эту модель. Цель состоит в том, чтобы упорядочить, настроить и определить бизнес-идеи и правила.

2. Логическая модель данных

Независимо от системы управления базами данных (СУБД) логическая модель данных определяет, как должна быть реализована система. Эта модель часто используется бизнес-аналитиками и архитекторами данных. Эта модель предназначена для наброска логической основы для организации и обеспечения соблюдения структур данных и политик. Логическая модель данных — это вторая степень детализации. Базовая структура концептуальной модели дополняется логической моделью, в которой опущены подробности о самой базе данных, поскольку она может использоваться для описания различных технологий и продуктов баз данных.

3. Физическая модель данных

Эта модель данных описывает, как конкретная система СУБД будет использоваться для реализации системы. Администраторы баз данных (DBA) и разработчики часто создают физическую модель данных. Конечная цель состоит в том, чтобы база данных была запущена и работала. Она должна быть достаточно подробной, чтобы позволить программистам и инженерам по оборудованию построить реальную архитектуру базы данных, необходимую для поддержки приложений, с которыми она будет использоваться.

Конкретная программная система базы данных всегда будет иметь свою собственную единственную в своем роде физическую модель данных. Можно получить множество физических моделей из одной логической модели, только если развернуто несколько систем управления базами данных.

Подробнее: 10 лучших инструментов управления данными на 2021 год

Как работает моделирование данных?

Моделирование данных использует формальные методы и определенные схемы. Это обеспечивает стандартизированный, надежный и предсказуемый механизм для идентификации ресурсов данных и управления ими внутри организации и даже за ее пределами, если это необходимо. Различные подходы к моделированию данных придерживаются различных стандартов, определяющих символы, которые следует использовать для представления данных, способ структурирования моделей и каналы, по которым должны сообщаться бизнес-требования. Каждый метод предлагает структурированные рабочие процессы, в которых перечисляется ряд последовательно выполняемых задач.

Поиск единого метода представления данных организации наиболее практичным способом является основной предпосылкой стратегий моделирования данных; Языки устанавливают общую нотацию для описания связей между элементами данных, что помогает в передаче модели данных.

Для описания любой техники можно использовать любой язык. Наряду с введением новых категорий баз данных и компьютерных систем изменились методы моделирования данных. Современные технологии моделирования данных могут помочь вам определить и построить свои модели данных и базы данных. Вот некоторые общие методы и шаги для моделирования данных:

1.

Модель «сущность-связь» (ER)

В моделях данных «сущность-связь» (ER) используются формальные диаграммы, чтобы показать, как сущности в базе данных связаны друг с другом. Используя различные инструменты моделирования ER, архитекторы данных создают визуальные карты, которые показывают, как должны быть достигнуты цели проектирования базы данных. Реляционная модель высокого уровня, известная как модель ER, используется для определения элементов данных и отношений для сущностей системы.

Этот концептуальный макет предлагает более четкое представление данных, чтобы облегчить их понимание. Эта модель показывает всю базу данных с диаграммой сущность-связь, которая состоит из Сущностей, Атрибутов и Отношений. Модели «сущность-связь» (ER) — это версия реляционной модели, которую также можно использовать с другими типами баз данных. Они наглядно представляют объекты, их атрибуты и отношения между различными организациями.

2. Иерархическое моделирование данных

Иерархическая модель имеет структуру, напоминающую дерево. Иерархия растет подобно дереву от корня наружу. В модели этого типа каждая запись имеет одну корневую или родительскую таблицу, которая связана с одной или несколькими дочерними таблицами. Однако иерархическая парадигма в настоящее время используется лишь спорадически.

Этот подход к моделированию данных использует моделирование «один ко многим», при котором каждая дочерняя запись может иметь только одного родителя. Другие узлы, называемые «дочерними узлами», устанавливаются в определенном порядке, и существует только один корневой узел, также называемый «родительским узлом». В базах данных мэйнфреймов впервые появился иерархический метод. Хотя реляционные модели данных стали в значительной степени вытеснять иерархические модели в XIX в.В 80-х годах IMS все еще доступна и в настоящее время используется многими предприятиями.

3. Моделирование реляционных данных

В качестве более гибкой замены сетевых и иерархических моделей была разработана реляционная модель данных. Объекты могут иметь отношения один-к-одному, один-ко-многим, многие-к-одному или многие-ко-многим друг с другом. Реляционная модель, которая была впервые представлена ​​исследователем IBM Эдгаром Ф. Коддом в технической статье, опубликованной в 1970 году, изображает отношения между компонентами данных, хранящимися в нескольких таблицах с различными наборами строк и столбцов.

Моделирование реляционных данных проложило путь к созданию баз данных реляционных моделей, и к середине 1990-х годов его широкое применение сделало его наиболее широко используемым методом моделирования данных. Язык структурированных запросов (SQL) — это распространенный язык запросов к данным, используемый в реляционных базах данных для управления данными.

Подробнее: Что такое управление данными? Определение, важность и передовой опыт

4. Моделирование сетевых данных

Графическое расположение данных позволяет использовать многочисленные «родительские» узлы для «дочерних» узлов. За счет включения соединений между многочисленными родительскими и дочерними записями сетевые модели данных улучшились по сравнению с иерархическими. У него есть функция, называемая схемой. Эта функция отображает данные в виде графика и представляет их в понятной форме.

Узел — это способ представления объекта таким образом, чтобы он мог содержать множество родительских и дочерних записей. В этом представлении связь между ними показана как ребро. Спецификация сетевой модели данных была одобрена CODASYL, Конференцией по языкам систем данных, в 1969 году. Из-за этого модель CODASYL является общим названием сетевого подхода. Это еще один широко используемый подход к моделированию данных, который уже не так распространен.

5. Моделирование размерных данных

Хранилища данных и витрины данных, обслуживающие приложения бизнес-аналитики, часто используют многомерные модели данных. Они состоят из таблиц измерений, в которых перечислены атрибуты сущностей в таблицах фактов, и таблиц фактов. Яркими примерами многомерных моделей являются схемы «звезда», которые связывают таблицу фактов с различными таблицами измерений, и схемы «снежинка», которые имеют множество уровней таблиц измерений.

Из-за того, что он менее жесткий и организованный, многомерный подход поощряет контекстуальную структуру данных. Этот тип структуры данных больше привязан к бизнес-использованию или контексту. Показанная здесь структура базы данных хорошо подходит для использования с инструментами для хранения данных, а также для онлайн-запросов. Ральф Кимбалл создал многомерные модели данных, предназначенные для ускорения извлечения данных для аналитических нужд в хранилище данных.

Подробнее: Что такое безопасность данных? Определение, планирование, политика и передовой опыт

Передовой опыт моделирования данных в 2022 году

Приступая к проекту или задаче по моделированию данных, следует помнить о следующих передовых методах:

1. Разработка модели данных для визуализации

Маловероятно, что созерцание бесконечных столбцов и рядов буквенно-цифровых записей может привести к просветлению. Многие люди чувствуют себя комфортно, просматривая графические визуализации данных, которые позволяют легко обнаружить любые отклонения, или используя интуитивно понятные экранные интерфейсы с перетаскиванием для быстрого анализа и объединения таблиц данных.

Вы можете очистить свои данные, используя подобные методы визуализации данных, чтобы сделать их всеобъемлющими, безошибочными и свободными от избыточности. Кроме того, они помогают идентифицировать различные типы записей данных, которые эквивалентны одному и тому же физическому элементу, чтобы вы могли преобразовать их в стандартизированные поля и форматы для облегчения объединения различных источников данных.

2. Признавать потребности бизнеса и стремиться к соответствующим результатам

Помочь организации функционировать более эффективно — цель моделирования данных. Если смотреть с точки зрения подготовленного профессионала, наиболее серьезной проблемой, связанной с моделированием данных, является точное определение потребностей бизнеса. Это необходимо для того, чтобы определить, какие данные следует собирать, сохранять, изменять и предоставлять пользователям.

Спрашивая пользователей и заинтересованных лиц о результатах, которые им нужны от данных, вы можете получить полное представление о потребностях. Помня об этих целях, начните упорядочивать данные. Желательно начинать структурировать свои наборы данных вдумчиво с учетом потребностей пользователей и заинтересованных сторон.

3. Создайте единый источник достоверной информации

Перенесите все необработанные данные из ваших источников в свою базу данных или хранилище данных. На поток вашей модели данных может повлиять, если вы полагаетесь исключительно на «специальное» извлечение данных из источника. У вас будут все исторические данные, если вы будете использовать весь пул необработанных данных, хранящихся в вашем централизованном концентраторе. Применение логики к данным, взятым непосредственно из источника, и выполнение расчетов по ним может оказать негативное влияние или даже разрушить всю вашу модель. Если что-то пойдет не так во время процесса, это также чрезвычайно сложно исправить или поддерживать.

4. Начните с простого моделирования данных и расширяйте его позже

Из-за переменных, включая размер, тип, структуру, скорость роста и язык запросов, данные могут очень быстро стать сложными. Исправлять проблемы и предпринимать правильные шаги проще, когда модели данных поначалу остаются скромными и простыми. Вы можете добавлять новые наборы данных после того, как убедитесь, что ваши исходные модели верны и значимы, устраняя любые несоответствия на этом пути. Следует искать инструмент, который поначалу прост в использовании, но впоследствии может поддерживать очень большие модели данных. Это также должно позволить вам быстро комбинировать несколько источников данных из разных физических местоположений.

5. Прежде чем двигаться дальше, дважды проверьте каждый шаг моделирования данных.

Перед тем, как перейти к следующему этапу, необходимо дважды проверить каждое действие, начиная с приоритетов моделирования данных, основанных на бизнес-требованиях. Например, выбор первичного ключа для набора данных гарантирует, что каждая запись в наборе данных может быть однозначно распознана по значению первичного ключа в этой записи. Тот же метод можно использовать для объединения двух наборов данных, чтобы проверить, существует ли между ними отношение «один к одному» или «один ко многим», а также для предотвращения взаимодействий «многие ко многим», которые приводят к чрезмерно сложным или неуправляемым моделям данных.

Подробнее: Что такое управление корпоративными данными (EDM)? Определение, важность и передовой опыт

6. Организация бизнес-запросов в соответствии с измерениями, данными, фильтрами и порядком

Хорошо организованные наборы данных помогают формулировать бизнес-вопросы, понимая, как эти четыре переменные могут использоваться для формулирования бизнес-запросов . Например, если у розничного бизнеса есть офисы по всему миру, можно определить самые эффективные за предыдущий год. Фактами будут наборы исторических данных о продажах, размерами — продукт и местоположение магазина, фильтр — «последние 12 месяцев», а порядок — «пять лучших магазинов в порядке убывания продаж». и используя отдельные таблицы для измерения и фактов, вы можете помочь исследованию, определяя лучших продажников за каждый квартал и точно отвечая на дополнительные запросы бизнес-аналитики.

7. Выполните расчеты заранее, чтобы предотвратить споры с конечными клиентами. Не должно быть разногласий относительно исходной информации или расчетов, использованных для получения ответа, даже если люди могут не согласиться с тем, как ее следует использовать. Например, может потребоваться вычисление, чтобы объединить ежедневные данные о продажах в ежемесячные цифры, которые затем можно сравнить, чтобы определить лучшие и худшие месяцы.

Вместо того, чтобы просить всех использовать свои собственные калькуляторы или инструменты для работы с электронными таблицами, бизнес может предотвратить проблемы, заранее включив эти вычисления в свое моделирование данных.

8. Поиск взаимосвязи, а не только корреляции

Моделирование данных включает инструкции по использованию смоделированных данных. Предоставление пользователям возможности независимого доступа к бизнес-аналитике — огромный шаг, но не менее важно, чтобы они не делали поспешных выводов. Например, это возможно, если мы увидим, как продажи двух несвязанных продуктов растут и падают одновременно. Доходы от одного товара стимулируют продажи другого или они растут и падают одновременно в ответ на такие переменные, как экономика и погода? Здесь загадочная корреляция и связь могут быть направлены в неправильном направлении, в результате чего истощаются ресурсы.

9. Для выполнения сложных работ используйте современные инструменты и методы.

Программирование может использоваться для подготовки наборов данных для анализа перед выполнением более сложного моделирования данных. Но предположим, что существует программа или приложение, которое может справиться с такими сложными задачами. Людям больше не требуется изучать различные языки кодирования, что высвобождает ваше время, чтобы сосредоточиться на задачах, которые приносят пользу вашей компании. Специализированное программное обеспечение, такое как инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL), может облегчить или автоматизировать все процессы извлечения, преобразования и загрузки данных. Интерфейс перетаскивания также можно использовать для объединения различных источников данных, а моделирование данных может выполняться даже автоматически.

10. Усовершенствованное моделирование данных для улучшения бизнес-результатов 

Моделирование данных, помогающее пользователям быстро находить решения своих бизнес-вопросов, может повысить производительность компании в таких областях, как эффективность, доходность, компетентность и удовлетворенность клиентов, среди прочего. Ключевыми компонентами являются использование технологий для ускорения этапов исследования наборов данных для ответов на все вопросы, а также в отношении целей организации, бизнес-целей и инструментов. Кроме того, он включает в себя назначение приоритетов данных для различных бизнес-операций. Ваша компания сможет более уверенно прогнозировать критические значения и повышение производительности, которые предлагает моделирование данных, как только вы удовлетворите эти сценарии.

11. Проверьте и протестируйте применение вашей аналитики данных

Протестируйте реализацию своей аналитики так же, как и любую другую встроенную и реализованную функциональность. Его следует проверить, чтобы убедиться, что объем и точность всего сбора данных точны. Подумайте, правильно ли организованы ваши данные и позволяют ли вы получить критическое измерение. Кроме того, вы можете создать несколько запросов, чтобы лучше понять, как это будет работать и применяться. Кроме того, мы советуем создавать различные проекты для проверки вашего исполнения и реализации.

Подробнее: Почему будущее управления базами данных за открытым исходным кодом

Вывод 

Моделирование данных — важнейшая ИТ-дисциплина для любой организации. При создании приложения оно отображает всесторонние зависимости данных и устраняет узкие места.