🎯 Definicja
Modelowanie danych to formalny proces opracowywania koncepcyjnej, logicznej i fizycznej struktury danych dla systemu informacyjnego. Stosuje się je w celu zdefiniowania, jak dane są przechowywane, powiązane i przetwarzane, aby zapewnić spójność, jakość oraz efektywność działania aplikacji i hurtowni danych. Modelowanie danych jest podstawą projektowania baz danych, pipeline’ów ETL i platform analitycznych.
🔑 Kluczowe punkty
- Organizuje i strukturyzuje dane według wybranych technik (np. ERD, modelowanie wymiarowe, 3NF).
- Zapewnia spójność, integralność oraz przejrzystość danych w procesach IT i analizie biznesowej.
- Model danych jest pomostem komunikacyjnym między zespołem IT, analitykami i użytkownikami biznesowymi.
- Jest kluczowe do budowania skalowalnych, niezawodnych systemów oraz hurtowni danych i nowoczesnych ekosystemów data.
- Przykłady: modelowanie relacyjne (tabele, klucze), modelowanie wymiarowe (fakty i wymiary), modele dokumentowe (NoSQL).
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Główne fazy modelowania danych
| Faza | Opis |
|---|---|
| Model koncepcyjny | Abstrakcyjny opis danych i powiązań, zwykle zrozumiały dla biznesu |
| Model logiczny | Uszczegółowiona definicja encji, atrybutów, relacji – niezależny od platformy |
| Model fizyczny | Techniczna implementacja struktury na wybranym silniku bazodanowym |
Kluczowe techniki modelowania
- Modelowanie relacyjne – tabele, relacje, normalizacja (np. OLTP, 3NF).
- Modelowanie wymiarowe – projektowanie struktur do hurtowni danych (np. schemat gwiazdy, faktów i wymiarów) .
- Modele dokumentowe/NoSQL – elastyczne struktury, denormalizacja pod kątem konkretnego use case.
- Vault Data Modeling – wersjonowanie i historization w dużych hurtowniach danych.
Po co modelować dane?
- Dostosowanie struktury danych do potrzeb użytkowników i aplikacji.
- Ułatwienie integracji oraz migracji danych.
- Redukcja redundancji i błędów.
- Przyspieszenie zrozumienia przepływów danych i poprawa współpracy zespołów.
💡 Przykład zastosowania
Projektując hurtownię danych dla firmy retail, wdraża się model wymiarowy – centralna tabela faktów przechowuje transakcje sprzedaży z kluczami do tabel wymiarowych: dat, produktów, klientów i sklepów. To podejście umożliwia szybkie i elastyczne raportowanie oraz analizy przekrojowe wg różnych wymiarów biznesowych.
📌 Źródła
- https://en.wikipedia.org/wiki/Data_modeling
- https://docs.getdbt.com/docs/introduction
- The Data Warehouse Toolkit – Kimball Group
👽 Brudnopis
- Modelowanie danych = tłumaczenie oczekiwań biznesu na strukturę bazodanową.
- Fazy: conceptual → logical → physical.
- Wymiarowe (star/snowflake) ≠ relacyjne: każde ma osobne miejsce (OLAP vs OLTP).
- Modele NoSQL → microservices, API, elastyczne dane.
- Modelowanie = jeden kod komunikacji dla analityków/biznesu/IT.
- Najczęstsze narzędzia: dbt, Lucidchart, dbdiagram, ERDPlus.
- Diagramy i modele usprawniają testowanie, migracje, walidację jakości.
- “Garbage in, garbage out” → modelowanie zapobiega chaosowi na wejściu.