datamodell (IT)

Datamodeller kan være av ulike typer:

• Teoridrevne, det vil si utviklet basert på teoretisk kunnskap om systemet.
• Datadrevne, det vil si utviklet basert på analyse av målte eller observerte data fra systemet.
• En digital visualisering av systemet.
• Et digitalt oppsett, gjerne grafisk, som forklarer relasjonene mellom feltene i en database.
• En kombinasjon av to eller flere av disse.

Datamodeller brukes til å vurdere hvordan et system reagerer på forhold som av ulike grunner er vanskelig å prøve ut i virkeligheten, eller til å tilby innsikt i problemer gjennom endring av ulike faktorer og observasjon av resultatene.

Datamodeller brukes til svært mye forskjellig, blant annet i forskning, industri, medisin, finans og analyser av klima. For eksempel bygger værvarsling i stor grad på at datamodeller blir fôret med observerte data. Datamodeller benyttes også for å visualisere digitale økosystemer.

Teoridrevne modeller utvikles ut fra en kunnskap om systemet som det lages en modell av.

Fra laboratorieeksperimenter og observasjoner i biologi bygges opp kunnskap om hvordan celler, bakterier, planter og dyr fungerer. Når man lager teoridrevne modeller omgjøres denne kunnskapen til matematiske ligninger, som så programmeres i dataprogrammer for å bli brukt i datasimuleringer. På denne måten kan man erstatte kostbare og tidkrevende laboratorieeksperimenter med digitale eksperimenter hvor man bruker datamodeller i stedet for levende organismer. Bruk av datamodeller kan også spare dyr for lidelse, siden man kan redusere behovet for dyreforsøk.

På samme måte brukes kunnskap i fysikk til å utvikle datamodeller av for eksempel solsystemet , vær og bygningsstrukturer. Slik kan man for eksempel simulere hvor mye belastning en struktur tåler når man lager nye bygninger.

Innen kjemi lages datamodeller av hvordan kjemiske stoffer reagerer med hverandre, basert på kunnskap om molekylformler, dannelse og bryting av kjemiske bindinger og krefter mellom ulike typer molekyler. Simuleringer med datamodeller av denne typen brukes for eksempel til å teste ut kjemiske stoffer i utvikling av nye medisiner. På denne måten kan man teste mange flere stoffer enn det som er mulig i et laboratorium.

• Les mer om datasimulering og matematisk modell.

Datadrevne modeller lages ved å samle inn data fra et system, gjennom observasjoner, eksperimenter eller spørreskjema, og analysere dem med maskinlæringsmetoder eller statistiske verktøy.

Analysene gir matematiske ligninger som beskriver sammenhengen mellom ulike variabler i de innsamlede dataene. Disse ligningene kan brukes til å utforske effekten av endringer i variablene på systemet, ved å sette inn nye, fiktive verdier for variablene. Dette kalles prediksjon.

Datadrevne modeller brukes blant annet til å lage offisiell statistikk, slik for eksempel Statistisk sentralbyrå gjør i Norge, om holdninger i samfunnet, arbeidsledighet, sosial ulikhet og utdanningsnivå i befolkningen. Da baserer man seg på data som er samlet inn både fra offentlige institusjoner og gjennom spørreskjema.

I medisinsk forskning brukes både data fra observasjoner gjort av helsepersonell og målinger utført på pasienter, frivillige deltagere i forskningsprosjekter og forsøksdyr til å lage datadrevne modeller som beskriver effekten av ulike medisiner og behandlinger.

Innen industri blir datadrevne modeller brukt blant annet for å holde prosessene stabile og effektivisere produksjonen, basert på data som samles inn fra industriprosessene.

• Les mer om kvantitativ metode og maskinlæring.

Data kan visualiseres for eksempel gjennom grafer , diagrammer , animasjoner eller tredimensjonale bilder. I bunn og grunn handler digital visualisering om å tegne datapunkter i et flerdimensjonalt rom. Data gjøres om til grafikk som gjør det mulig å se sammenhenger i dataene, se hvordan ulike datapunkter er i forhold til hverandre og simulere hvordan ulike deler av et system beveger seg i forhold til hverandre i rommet .

Innenfor maskinlæring brukes teknikker innen datavisualisering til å identifisere skjulte mønstre i dataene, overvåke prediksjonsevnen til datadrevne modeller og forklare relasjoner mellom ulike variabler i dataene.

Arkitekter og designere bruker digitale visualiseringer til å visualisere bygninger og strukturer. Slik kan de for eksempel se hvordan ulike deler av en bygning ligger i forhold til hverandre og utforske konsekvensene av ulike endringer på deler av bygningen før selve byggeprosessen starter.

Grafisk visualisering av databaserelasjoner er vanligvis representert ved hjelp av diagrammer som bruker visuelle elementer som bokser og linjer for å vise tabeller og felter, og hvordan de forholder seg til hverandre (for eksempel én-til-én eller én-til-mange).

• datasimulering
• matematisk modell
• datamaskin
• modell – vitenskap