Veri modelleme verilerin yapılandırılmış bir temsilini oluşturma sürecidir. Analiz veri kullanımı ihtiyaçlarını desteklemek için verilerin belirli bir şekilde tasarlanmasını ve düzenlenmesini içerir.

Veri Modelleme Nedir?

Veri modelleme, verileri mantıklı ve tutarlı bir şekilde organize etmek ve yapılandırmak için bir yol sağladığından, veri yönetiminin önemli bir parçasıdır. Ayrıca verilerin doğru, tutarlı ve kolay anlaşılır olmasını sağlamaya yardımcı olur.Kavramsal modelleme, mantıksal modelleme ve fiziksel modelleme dahil olmak üzere birçok farklı veri modelleme türü vardır. Kavramsal modelleme, verilerdeki varlıklara ve ilişkilere odaklanarak verilerin üst düzey bir temsilini oluşturmayı içerir. Mantıksal modelleme, her varlık için nitelikler ve veri türleri dahil olmak üzere verilerin daha ayrıntılı bir temsilinin oluşturulmasını içerir. Fiziksel modelleme, depolama ve performans için optimize edilmiş verilerin bir temsilinin oluşturulmasını içerir.Veri modelleme, verileri anlaşılması ve analiz edilmesi kolay bir şekilde organize etmek ve yapılandırmak için bir yol sağladığından, veri biliminde önemli bir araçtır. Veri bilimcileri, tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılabilecek veri modelleri oluşturmak için veri modellemeyi kullanır.

Ana Veri Modelleme Yaklaşımları Nelerdir?

Birçok farklı veri modeli türü vardır ve kullanılan belirli veri modeli, kuruluşun veya uygulamanın ihtiyaçlarına bağlıdır. Bazı yaygın veri modelleri şunları içerir:

  • İlişkisel model: Bu, verileri satır ve sütun tablolarında düzenleyen bir veri modelidir. Varlıklar arasındaki ilişkiler fikrine dayanır ve verileri ilişkisel bir veritabanında depolamak ve yönetmek için kullanılır.
  • Hiyerarşik model: Bu, verileri ağaç benzeri bir yapıda düzenleyen, her varlığın tek bir üst varlığa ve potansiyel olarak birçok alt varlığa sahip olduğu bir veri modelidir. Genellikle varlıklar arasındaki hiyerarşik ilişkileri temsil etmek için kullanılır.
  • Ağ modeli: Bu, verileri birbirine bağlı varlıklardan oluşan bir ağ halinde düzenleyen bir veri modelidir. Varlıklar arasındaki çoktan çoğa ilişkileri temsil etmek için kullanılır.
  • Nesne yönelimli model: Bu, verileri hem verileri hem de davranışları içeren nesneler halinde düzenleyen bir veri modelidir. Karmaşık veri yapılarını ve varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılır.
  • NoSQL modeli: Bu, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemek ve dağıtılmış, ölçeklenebilir sistemleri desteklemek için tasarlanmış bir veri modelidir. NoSQL veri modelleri, belge, anahtar-değer, sütun yönelimli ve grafik modellerini içerir.

Bunlar, verileri düzenlemek ve yapılandırmak için kullanılan birçok veri modelinden yalnızca birkaç örnektir. Veri bilimcileri, kuruluşun veya uygulamanın ihtiyaçlarına uygun veri modelleri oluşturmak için veri modellemeyi kullanır ve bu modelleri tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanırlar.

İlişkisel Veri Modeli Nedir?

İlişkisel veri modeli verileri satır ve sütun tablolarında düzenleyen bir veri modelidir. Varlıklar arasındaki ilişkiler fikrine dayanır ve verileri ilişkisel bir veri tabanında depolamak ve yönetmek için kullanılır.İlişkisel veri modelinde, veriler tablolar halinde düzenlenir (ilişkiler olarak da bilinir) ve her tablo satırlardan (demetler olarak da bilinir) ve sütunlardan (öznitelikler olarak da bilinir) oluşur. Her satır tek bir varlığı temsil eder ve her sütun varlığın belirli bir özelliğini temsil eder.İlişkisel veri modelinin temel özelliklerinden biri, varlıklar arasındaki ilişkileri tanımlamak için anahtarların kullanılmasıdır. Birincil anahtar, her varlık için benzersiz bir tanımlayıcıdır ve varlıkları birbirine bağlamak için yabancı anahtarlar kullanılır. Örneğin, bir müşteri tablosunun birincil anahtarı customer_id olabilir ve bir sipariş tablosunun her siparişi belirli bir müşteriye bağlayan bir müşteri_id'si yabancı anahtarı olabilir.İlişkisel veri modeli, veritabanı yönetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılır ve verileri yapılandırılmış ve düzenli bir şekilde düzenlemek ve depolamak için güçlü bir araçtır. Genellikle karmaşık veri yapılarını ve varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılır ve çok çeşitli uygulamalarda ve endüstrilerde kullanılır.

Hiyerarşik Model Nedir?

Hiyerarşik veri modeli, her varlığın tek bir üst varlığa ve potansiyel olarak birçok alt varlığa sahip olduğu ağaç benzeri bir yapı halinde verileri düzenleyen bir veri modelidir. Genellikle varlıklar arasındaki hiyerarşik ilişkileri temsil etmek için kullanılır.Hiyerarşik veri modelinde veriler, üstte bir kök düğüm ve varlıklar arasındaki ilişkileri temsil eden dallar ile ağaç benzeri bir yapıda düzenlenir. Her varlık ağaçta bir düğüm olarak temsil edilir ve varlıklar arasındaki ilişkiler dallar olarak temsil edilir.Hiyerarşik veri modelinin temel özelliklerinden biri, veri yapısını tanımlamak için ebeveyn-çocuk ilişkilerinin kullanılmasıdır. Her varlığın tek bir üst varlığı vardır ve birden fazla alt varlığı olabilir. Bu, hiyerarşinin üstünü temsil eden kök düğüm ve alt seviyeleri temsil eden alt düğümler ile varlıklar arasında bir ilişkiler hiyerarşisi oluşturur.Hiyerarşik veri modeli, varlıklar arasındaki hiyerarşik ilişkileri temsil etmenin basit ve sezgisel bir yoludur ve genellikle verilerin açık bir hiyerarşiye sahip olduğu uygulamalarda kullanılır. Ancak, çoktan çoğa ilişkileri temsil etmek için pek uygun değildir ve veri yapısı değiştiğinde esnek olmayabilir.

Ağ Modeli Nedir?

Ağ veri modeli verileri birbirine bağlı varlıklardan oluşan bir ağ halinde düzenleyen bir veri modelidir. Bir varlığın diğer varlıklarla birden fazla ilişkiye sahip olabileceği varlıklar arasındaki çoktan çoğa ilişkileri temsil etmek için kullanılır.Ağ veri modelinde, veriler birbirine bağlı kayıtlardan oluşan bir ağ halinde düzenlenir; her kayıt bir varlığı temsil eder ve kayıtlar arasındaki ilişkiler varlıklar arasındaki ilişkileri temsil eder. Her kayıt, onu diğer kayıtlara bağlayan bir dizi işaretçiye sahiptir ve bu işaretçiler varlıklar arasındaki ilişkileri tanımlar.Ağ veri modelinin temel özelliklerinden biri, varlıklar arasındaki karmaşık çoktan çoğa ilişkileri temsil etme yeteneğidir. Birden fazla bağlantıya sahip varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için çok uygundur ve genellikle verilerin varlıklar arasında birçok ilişki içeren karmaşık bir yapıya sahip olduğu uygulamalarda kullanılır.Ağ veri modeli, karmaşık veri yapılarını ve ilişkileri temsil etmek için esnek ve güçlü bir araçtır, ancak uygulanması ve yönetimi diğer veri modellerinden daha karmaşık olabilir. İlişkisel model ve nesne yönelimli model gibi diğer veri modellerinden daha az kullanılır.

Ağ Veri Modeli İçin Örnek

Ağ veri modeline örnek olarak, bir şirketteki çalışanlar, departmanlar ve projeler hakkında bilgi depolayan bir veritabanı verilebilir. Bu örnekte, her çalışan veritabanında bir kayıt olarak temsil edilebilir ve her departman ve proje de kayıtlar olarak temsil edilebilir.Ağ veri modeli, bu varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir çalışan kaydı, çalışanın atandığı departman ve projenin kayıtlarına işaretçiler içerebilir. Bir departman kaydı, departmanda çalışan çalışanların kayıtlarına yönelik işaretçilerin yanı sıra, bölümün sorumlu olduğu projelerin kayıtlarına yönelik işaretçilere sahip olabilir. Bir proje kaydı, projede çalışan çalışanların kayıtlarına yönelik işaretçilerin yanı sıra projeye dahil olan departmanların kayıtlarına yönelik işaretçilere sahip olabilir.Bu örnek, varlıklar arasındaki karmaşık çoktan çoğa ilişkileri temsil etmek için ağ veri modelinin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Birden fazla bağlantıya sahip varlıklar arasındaki ilişkilerin esnek bir şekilde temsil edilmesine izin verir ve verilerin varlıklar arasında birçok ilişki içeren karmaşık bir yapıya sahip olduğu uygulamalar için çok uygundur.

Nesne Yönelimli Model Nedir?

Nesne yönelimli veri modeli, verileri hem verileri hem de davranışları içeren nesneler halinde düzenleyen bir veri modelidir. Karmaşık veri yapılarını ve varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılır.Nesne yönelimli veri modelinde veriler, hem verileri hem de davranışları içeren nesneler halinde düzenlenir. Bir nesne, gerçek dünyadaki bir varlığı temsil eden ve onunla ilişkili hem veri hem de davranışlara sahip bağımsız bir birimdir. Bir nesnedeki veriler, varlığın niteliklerini temsil eder ve davranışlar, varlık üzerinde gerçekleştirilebilecek eylemleri temsil eder.Nesne yönelimli veri modelinin temel özelliklerinden biri, nesnelerin özellikleri ve davranışları üst nesnelerden devralmasına izin veren kalıtımın kullanılmasıdır. Bu, her bir nesnenin belirli bir varlık türünü temsil ettiği ve daha genel nesnelerden özellikleri ve davranışları devraldığı bir nesneler hiyerarşisinin oluşturulmasına izin verir.Nesne yönelimli veri modeli, karmaşık veri yapılarını ve ilişkileri temsil etmek için güçlü bir araçtır ve genellikle verilerin varlıklar arasında birçok ilişki içeren karmaşık bir yapıya sahip olduğu uygulamalarda kullanılır. Java ve C++ gibi nesne yönelimli programlama dillerinde yaygın olarak kullanılır.

NoSQL Modeli Nedir?

NoSQL ("yalnızca SQL değil"in kısaltması), büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemek ve dağıtılmış, ölçeklenebilir sistemleri desteklemek için tasarlanmış bir veri modelleri kategorisidir. NoSQL veri modelleri, geleneksel ilişkisel veri modellerine bir alternatiftir ve genellikle verilerin ilişkisel bir veritabanı kullanılarak verimli bir şekilde depolanamayacak ve yönetilemeyecek kadar büyük veya karmaşık olduğu durumlarda kullanılır.Aşağıdakiler dahil olmak üzere birkaç farklı NoSQL veri modeli türü vardır:

  • Belge modeli: Bu, verileri bir veritabanındaki kayıtlara benzeyen bağımsız veri birimleri olan belgelerde depolayan bir veri modelidir. Her belge hem verileri hem de meta verileri içerir ve veriler genellikle JSON (JavaScript Object Notation) gibi bir biçimde depolanır.
  • Anahtar-değer modeli: Bu, verileri bir anahtarlar ve değerler koleksiyonu olarak depolayan bir veri modelidir. Her anahtar tek bir değerle ilişkilendirilir ve veriler dağıtılmış bir karma tabloda saklanır.
  • Sütun yönelimli model: Bu, verileri satırlar yerine sütunlarda depolayan bir veri modelidir. Genellikle büyük miktarda veriyi oldukça ölçeklenebilir ve verimli bir şekilde depolamak için kullanılır.
  • Grafik modeli: Bu, verileri birbirine bağlı düğümler ve kenarlardan oluşan bir ağ olarak depolayan bir veri modelidir. Genellikle varlıklar arasındaki karmaşık ilişkileri temsil etmek için kullanılır.

Bunlar, büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri işlemek ve dağıtılmış, ölçeklenebilir sistemleri desteklemek için kullanılan birçok NoSQL veri modelinden yalnızca birkaç örnektir. NoSQL veri modelleri, büyük verilerde, Nesnelerin İnterneti'nde (IoT) ve gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

Ağ Veri Modeli İle İlişkisel Veri Modeli Arasındaki Fark Nedir?

Ağ veri modeli ve ilişkisel veri modeli verileri düzenlemek ve yapılandırmak için kullanılan veri modelleme yöntemidir. Ancak ikisi arasında bazı temel farklılıklar vardır.Ağ veri modeli ile ilişkisel veri modeli arasındaki temel farklardan biri varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etme biçimleridir. Ağ veri modelinde ilişkiler varlıklar arasındaki ilişkileri tanımlayan kayıtlar arasındaki bağlantılar olan işaretçiler kullanılarak temsil edilir. İlişkisel veri modelinde ilişkiler, varlıkları birbirine bağlamak için kullanılan her varlık için benzersiz tanımlayıcılar olan anahtarlar kullanılarak temsil edilir.İki veri modeli arasındaki diğer bir fark, çoktan çoğa ilişkileri ele alma biçimleridir. Ağ veri modelinde çoktan çoğa ilişkiler doğrudan işaretçiler kullanılarak temsil edilirken, ilişkisel veri modelinde çoktan çoğa ilişkiler tipik olarak ayrı bir bağlantı tablosu kullanılarak temsil edilir.Ek olarak, verilerin genel yapısını etkilemeden varlıkları ve ilişkileri eklemek veya kaldırmak daha kolay olduğundan, ilişkisel veri modeli genellikle ağ veri modelinden daha esnek ve ölçeklenebilirdir. Öte yandan ağ veri modeli, varlıklar arasındaki ilişkileri temsil etmek için daha karmaşık işaretçi yapıları gerektirdiğinden uygulanması ve yönetilmesi daha karmaşık olabilir.

Ağ Veri Modeli ile Veri Modelleme:

  • Ağ veri modeli, verileri düğümler ve kenarlar (edges) olarak ifade eder. Bu düğümler, veri nesnelerini temsil ederken, kenarlar ise nesneler arasındaki ilişkileri belirtir.
  • Her düğümün birden fazla bağlantı (link) veya ilişkisi olabilir.
  • Anahtar düğüm (root node) konsepti vardır ve buradan diğer düğümlere erişim sağlanır.
  • Özellikle karmaşık ve çok-n-n ilişkileri açıklamak için kullanışlıdır.
  • Genellikle ağ tabanlı veri yönetim sistemlerinde kullanılır.
  • Daha spesifik ve yapısal bir yaklaşımdır.

İlişkisel Veri Modeli ile Veri Modelleme:

  • İlişkisel veri modeli, tablolar ve satırlar şeklinde düzenlenmiş bir yapı kullanır. Bu tablolar, farklı veri türleri ve ilişkiler arasındaki bağlantıları ifade eder.
  • Veriler, tablolardaki satırlarda saklanır ve ilişkiler sütunlarda ifade edilir.
  • İlişkisel veri modeli, SQL tabanlı veritabanlarının temelini oluşturur ve bu tür veritabanlar genellikle iş uygulamaları için tercih edilir.
  • Verilerin organizasyonu ve erişimi, tablolar arası ilişkiler kullanılarak sağlanır.
  • Daha esnek ve daha genel bir yapıdır.

Yani ağ veri modeli verileri düğümler ve kenarlar olarak temsil ederken, ilişkisel veri modeli verileri tablolar ve satırlar kullanarak düzenler. İlişkisel model daha yaygın olarak kullanılsa da, bazı durumlarda ağ modeli daha uygun olabilir.Veri modelleme sürecinde yöntemi seçmek için ihtiyaçlar, veri yapısı, amaçlar gibi durumların değerlendirilmesi ve uygun olan yöntemin seçilmesi verimlidir.Kaynak:IBM