ダウンロードと新規登録
無料で$5のクーポンをゲット
入門ガイド 特徴紹介

データモデル(Data Model) | Webクローラ | ScrapeStorm

2023-11-14 09:14:07
359 ビュー

摘要:データモデルは、データ間の関係、データのプロパティ、データの編成、保存、操作方法を記述するデータの構造化表現です。 データ モデルは、データの性質を理解し、データベース設計、情報システム開発、およびデータ分析の指針を提供するために使用されます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

ScrapeStormとは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能Webスクレイピングツールです。

概要

データモデルは、データ間の関係、データのプロパティ、データの編成、保存、操作方法を記述するデータの構造化表現です。 データ モデルは、データの性質を理解し、データベース設計、情報システム開発、およびデータ分析の指針を提供するために使用されます。

適用シーン

データモデルはデータベース設計において重要な役割を果たします。 これは、データベース管理者と開発者がデータ構造、関係、制約を定義して、データの保存と取得の有効性と一貫性を確保するのに役立ちます。 データ統合および ETL (抽出、変換、ロード) プロセスでは、データ モデルを使用して、さまざまなデータ ソースからデータをマッピングし、変換操作を実行し、ターゲット システムにデータをロードできます。

メリット:データモデルはデータの抽象表現を提供するため、ユーザーは基礎となる技術的な詳細に注意を払うことなく、データの性質を理解しやすくなります。 データベース設計では、データ モデルは明確な方向性を提供し、効率的なデータベース構造の構築に役立ちます。

デメリット:複雑なデータモデルの作成と維持には時間とリソースが必要となり、プロジェクト コストの増加につながる可能性があります。 不適切なデータ モデリングは曖昧さや不正確なデータ解釈につながる可能性があるため、慎重なモデリングと文書化が必要です。

図例

1. 概念・論理・物理データモデル。

2. プロセスとデータのモデリング。

関連記事

データマージ

増分データ収集

データサンプリング

データの標準化

参考リンク

https://www.macnica.co.jp/business/security/manufacturers/splunk/faq/techfaq_0023.html

https://www.erwin.com/jp-ja/solutions/data-modeling/data-model.aspx

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB

バッチで URL を生成する レギュラーマッチメール データを自動的にExcelに整理する Pythonダウンロードファイル pythonスクレイピング ウェブコンテンツのキーワードを抽出 phpスクレイピング Pythonデータスクレイピング 画像の一括ダウンロード ウェブページをwordにダウンロードする
关闭