I dati stanno alterando il modo in cui funziona il mondo. I dati sono responsabili di tutto, sia che si tratti di uno studio sui rimedi contro le malattie, della strategia di guadagno di un'azienda, di un'efficiente costruzione di edifici o di annunci mirati sulla tua pagina di social network. Questi dati sono informazioni leggibili dalla macchina piuttosto che leggibili dall'uomo. Questo è quando la modellazione dei dati entra in scena. È il processo mediante il quale ai dati vengono assegnate regole relazionali. Un modello di dati semplifica i dati e li trasforma in informazioni significative che le aziende possono utilizzare per il processo decisionale e la strategia. Questo articolo ti fornirà una spiegazione completa e ampia di come funziona la modellazione dei dati, i numerosi tipi di modellazione dei dati e come può aiutare la tua azienda.
Che cos'è un modello di dati?
Dati validi consentono alle organizzazioni di stabilire linee di base, parametri di riferimento e obiettivi per continuare ad andare avanti. Per consentire questa misurazione, i dati devono essere organizzati attraverso la descrizione dei dati, la semantica dei dati e i vincoli di coerenza dei dati. Un modello di dati è un modello astratto che consente lo sviluppo continuo di modelli concettuali e la creazione di collegamenti tra oggetti di dati.
Un'azienda può avere un'enorme banca dati, ma se non esiste uno standard per verificare la qualità di base e l'interpretabilità dei dati, è inutile. Un solido modello di dati assicura risultati a valle utilizzabili, conoscenza delle migliori pratiche per i dati e accesso ai migliori strumenti.
Diamo ora un'occhiata ai molti tipi e procedure di modellazione dei dati.
Che cos'è la modellazione dei dati?
Nell'ingegneria del software, la modellazione dei dati è il processo di semplificazione del diagramma o del modello di dati di un sistema software utilizzando tecniche formali. Implica la comunicazione di dati e informazioni utilizzando testo e simboli. Il modello di dati funge da modello per lo sviluppo di nuovi database o la reingegnerizzazione di applicazioni legacy.
Ciò premesso, è la prima e più importante fase per stabilire la struttura dei dati disponibili. La modellazione dei dati è il processo di sviluppo di modelli di dati in cui le relazioni e le restrizioni dei dati sono documentate e quindi codificate per il riutilizzo. Per rappresentare l'interrelazione, teoricamente esprime i dati con diagrammi, simboli o testo.
Pertanto, la modellazione dei dati aiuta ad aumentare la coerenza nella nomenclatura, nelle regole, nella semantica e nella sicurezza. Di conseguenza, l'analisi dei dati migliora. L'accento è posto sulla necessità di disponibilità e organizzazione dei dati, indipendentemente da come vengono utilizzati.
Processo di modellazione dei dati
La modellazione dei dati è il processo di sviluppo di una rappresentazione concettuale degli oggetti dati e delle loro interrelazioni. Il processo di modellazione dei dati consiste in genere in numerose parti, tra cui la raccolta dei requisiti, la progettazione concettuale, la progettazione logica, la progettazione fisica e l'implementazione.
I modellatori di dati collaborano con le parti interessate in ogni fase del processo per comprendere i requisiti dei dati, definire le entità e gli attributi, stabilire le relazioni tra gli oggetti di dati e creare un modello che rappresenti accuratamente i dati in modo che gli sviluppatori di applicazioni, gli amministratori di database, e altre parti interessate possono utilizzare.
Perché la modellazione dei dati è importante?
Descriverai quali dati hai, come li utilizzi e quali sono i tuoi requisiti per l'utilizzo, la protezione e la governance modellando i tuoi dati. La tua azienda può utilizzare la modellazione dei dati per:
- Crea un framework per la collaborazione tra i reparti IT e aziendali.
- Identifica il potenziale per migliorare le operazioni aziendali specificando i requisiti dei dati e le applicazioni.
- Consente di risparmiare tempo e denaro sugli investimenti IT e di processo preparandosi in anticipo.
- Gli errori (e l'immissione di dati ridondanti soggetti a errori) vengono ridotti, mentre l'integrità dei dati viene migliorata.
- Pianificando la capacità e lo sviluppo, migliora la velocità e le prestazioni del recupero e dell'analisi dei dati.
- Imposta e monitora gli indicatori di prestazione chiave target in base agli obiettivi della tua azienda.
Quindi non si tratta solo di ciò che ricevi attraverso la modellazione dei dati, ma anche di come lo acquisisci. Il processo stesso presenta numerosi vantaggi.
I vantaggi della modellazione dei dati
La modellazione dei dati è un processo essenziale nella creazione di qualsiasi programma software o sistema di database. Tra i vantaggi della modellazione dei dati vi sono:
- La modellazione dei dati aiuta le parti interessate a comprendere meglio la struttura e le relazioni dei dati, il che può aiutare a influenzare le decisioni su come utilizzare e archiviare i dati.
- Migliore qualità dei dati: la modellazione dei dati può aiutare a identificare difetti e incoerenze nei dati, che possono migliorare la qualità complessiva dei dati e prevenire problemi in futuro.
- La modellazione dei dati facilita la comunicazione e la collaborazione tra le parti interessate, il che può portare a un processo decisionale più efficace e a risultati migliori.
- Maggiore efficienza: la modellazione dei dati può aiutare a semplificare il processo di sviluppo fornendo a sviluppatori, amministratori di database e altre parti interessate una rappresentazione chiara e coerente dei dati.
Limiti della modellazione dei dati
Nonostante i numerosi vantaggi della modellazione dei dati, ci sono alcune limitazioni e ostacoli di cui essere consapevoli. Alcuni dei limiti della modellazione dei dati sono i seguenti:
- Modelli di dati non flessibili: I modelli di dati possono essere rigidi, rendendo difficile l'adattamento a requisiti o formati di dati in continua evoluzione.
- Complessità: Poiché i modelli di dati possono essere complessi e difficili da comprendere, le parti interessate potrebbero avere difficoltà a fornire input o collaborare in modo efficace. La modellazione dei dati può essere un processo che richiede tempo, in particolare per set di dati grandi o complessi.
Tipi di modellazione dei dati
Le organizzazioni utilizzano tre diversi tipi di modelli di dati. Questi vengono creati durante le fasi di pianificazione di un progetto di analisi. Si estendono da requisiti astratti a requisiti discreti, comportano input da un sottoinsieme specifico di parti interessate e svolgono varie funzioni.
#1. Modello concettuale
È una rappresentazione grafica delle idee del database e delle loro relazioni, che indica la prospettiva dei dati da parte dell'utente di alto livello. Si concentra sullo stabilire entità, attributi di un'entità e relazioni tra di loro piuttosto che sulla complessità del database stesso.
#2. Modello logico
Questo modello specifica la struttura delle entità di dati e le loro relazioni in modo più dettagliato. Un modello di dati logici viene in genere utilizzato per un progetto specifico poiché l'obiettivo è creare una mappa tecnica di regole e strutture di dati.
#3. Il modello fisico
Si tratta di un framework o schema che definisce il modo in cui i dati vengono archiviati fisicamente in un database. Viene utilizzato per la modellazione specifica del database in cui le colonne contengono tipi e proprietà precisi. Lo schema interno è progettato da un modello fisico. L'obiettivo è implementare effettivamente il database.
La distinzione tra modello di dati logico e fisico si distingue per il fatto che il modello logico spiega ampiamente i dati ma non partecipa all'implementazione del database, mentre il modello fisico lo fa. In altre parole, il modello dati logico funge da base per la creazione del modello fisico, che fornisce un'astrazione del database e aiuta nella generazione dello schema.
Sistemi di gestione dei dipendenti, semplici gestione degli ordini, prenotazioni alberghiere e così via sono esempi di modellazione concettuale dei dati. Questi esempi dimostrano come questo modello di dati viene utilizzato per comunicare e definire i requisiti aziendali del database, nonché per presentare concetti. Non vuole essere tecnico, ma piuttosto semplice.
Vediamo ora le tecniche.
Tecniche di modellazione dei dati
Esistono tre tecniche fondamentali di modellazione dei dati. Il diagramma entità-relazione, o ERD, è una tecnica per modellare e progettare database relazionali o convenzionali. In secondo luogo, gli Unified Modeling Language Class Diagrams, o UML, è una famiglia standardizzata di notazioni per la modellazione e la progettazione di sistemi informativi. Infine, la tecnica di modellazione finale è la modellazione del dizionario dei dati, che implica la definizione o la rappresentazione tabulare delle risorse di dati.
Migliori pratiche di modellazione dei dati nel 2023
Quando si avvia un progetto o un incarico di modellazione dei dati, tenere a mente le seguenti pratiche consigliate:
#1. Creare un modello di dati per la visualizzazione.
È improbabile che fissare infinite colonne e righe di voci alfanumeriche porti all'illuminazione. Molti consumatori si sentono a proprio agio quando vedono visualizzazioni grafiche dei dati che evidenziano eventuali anomalie o quando utilizzano semplici interfacce dello schermo con trascinamento della selezione per valutare e unire rapidamente le tabelle di dati.
Puoi pulire i tuoi dati utilizzando tecniche di visualizzazione dei dati come queste per renderli completi, privi di errori e ridondanti. Inoltre, aiutano a riconoscere diversi tipi di record di dati che sono uguali allo stesso elemento fisico in modo che possano essere tradotti in campi e formati standardizzati per consentire la fusione di più fonti di dati.
#2. Riconoscere le esigenze dell'azienda e adoperarsi per ottenere risultati significativi.
Lo scopo della modellazione dei dati è aiutare un'organizzazione a ottenere risultati migliori. Il problema più importante posto dalla modellazione dei dati, dal punto di vista di un esperto qualificato, è l'acquisizione precisa delle esigenze aziendali. Ciò è necessario per identificare quali dati devono essere raccolti, archiviati, aggiornati e resi disponibili agli utenti.
È possibile acquisire una piena comprensione delle richieste interrogando gli utenti e le parti interessate sui risultati che richiedono dai dati. Inizia a organizzare i tuoi dati tenendo presenti questi obiettivi. È consigliabile iniziare a progettare strategicamente i set di dati tenendo conto delle esigenze degli utenti e delle parti interessate.
#3. Crea un'unica fonte di verità.
Porta tutti i dati grezzi dalle tue fonti nel tuo database o data warehouse. Se ti affidi solo all'estrazione di dati "ad hoc" dall'origine, il flusso del tuo modello di dati potrebbe essere ostacolato. Se utilizzi l'intero pool di dati grezzi conservati nel tuo hub centralizzato, avrai accesso a tutti i dati passati.
L'applicazione della logica ai dati acquisiti direttamente da una fonte e l'esecuzione di calcoli su di essa può avere una grave influenza, se non rovinare, l'intero modello. È anche incredibilmente difficile da riparare o sostenere se qualcosa va storto durante il processo.
#4. Inizia con una modellazione dei dati rudimentale e fatti strada.
I dati possono diventare estremamente complicati molto velocemente a causa di fattori quali quantità, natura, struttura, tasso di crescita e linguaggio delle query. Quando inizialmente i modelli di dati sono mantenuti semplici e modesti, è più facile affrontare i problemi e adottare le giuste misure.
Dopo esserti assicurato che i tuoi modelli originali siano corretti e significativi, puoi aggiungere nuovi set di dati, eliminando eventuali discrepanze lungo il percorso. Cerca un programma che sia semplice da usare all'inizio ma che successivamente possa supportare modelli di dati molto massicci. Dovrebbe anche consentire di aggregare rapidamente i dati da diversi luoghi fisici.
#5. Prima di procedere, ricontrolla ogni fase del processo di modellazione dei dati.
Ogni attività dovrebbe essere ricontrollata prima di procedere alla fase successiva, a partire dalle priorità di modellazione dei dati in base alle esigenze aziendali. La scelta di una chiave primaria per un set di dati, ad esempio, garantisce che il valore della chiave primaria in quel record possa essere riconosciuto in modo univoco.
Lo stesso metodo può essere utilizzato per integrare due set di dati per determinare se hanno una relazione uno-a-uno o uno-a-molti e per evitare interazioni molti-a-molti che si traducono in modelli di dati eccessivamente complessi o ingestibili.
#6. Ordina le richieste commerciali per dimensioni, dati, filtri e ordine.
Comprendendo come queste quattro variabili possono essere utilizzate per spiegare le query aziendali, set di dati ben organizzati per aiutare nella formulazione di domande aziendali. Ad esempio, se un'azienda di vendita al dettaglio ha sedi in tutto il mondo, è possibile identificare quelle con le migliori prestazioni nell'anno precedente.
I fatti sarebbero insiemi di dati storici sulle vendite, le dimensioni sarebbero il prodotto e l'ubicazione del negozio, il filtro sarebbe "ultimi 12 mesi" e l'ordine sarebbe "i migliori cinque negozi in ordine di vendita decrescente". Organizzando attentamente i tuoi set di dati e sfruttando tabelle distinte per dimensioni e fatti, puoi aiutare la ricerca identificando i migliori venditori per ogni trimestre e rispondendo con precisione a ulteriori richieste di business intelligence.
#7. Fai calcoli in anticipo per evitare disaccordi con gli utenti finali.
È fondamentale disporre di un'unica versione della verità rispetto alla quale gli utenti possono fare affari. Anche se le persone non sono d'accordo su come dovrebbe essere usato, non dovrebbe esserci disaccordo sulle informazioni sottostanti o sulla matematica utilizzata per arrivare alla risposta. Ad esempio, potrebbe essere necessario un calcolo per convertire i dati di vendita giornalieri in valori mensili che possono quindi essere confrontati per determinare i mesi migliori e peggiori.
Invece di richiedere a tutti di utilizzare i propri calcolatori o strumenti per fogli di calcolo, un'azienda può evitare difficoltà incorporando in anticipo questo calcolo nella modellazione dei dati.
#8. Cerca una relazione piuttosto che una correlazione.
Le istruzioni su come utilizzare i dati modellati sono incluse nella modellazione dei dati. Consentire ai consumatori di accedere autonomamente all'analisi aziendale è un passo significativo, ma è altrettanto fondamentale che non giungano a false conclusioni.
È fattibile, ad esempio, se osserviamo come le vendite di due prodotti non correlati sembrano aumentare e diminuire insieme. I ricavi di un articolo guidano le vendite di un altro o fluttuano in risposta a fattori esterni come l'economia e le condizioni meteorologiche? In questo caso, un collegamento e una connessione sconcertanti potrebbero essere focalizzati nel modo sbagliato, consumando risorse.
#9. Usa strumenti e strategie moderni per completare compiti impegnativi.
Prima di eseguire una modellazione dei dati più estesa, è possibile utilizzare la programmazione per preparare i set di dati per l'analisi. Ma se esistesse uno strumento o un'app in grado di gestire attività così complesse? Le persone non sono più tenute a imparare più linguaggi di programmazione, il che ti consente di concentrarti su attività a vantaggio della tua azienda.
Il software specializzato, come gli strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), può facilitare o automatizzare tutti i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. È inoltre possibile utilizzare un'interfaccia drag-and-drop per combinare molte fonti di dati e la modellazione dei dati può anche essere automatizzata.
#10. Modellazione dei dati migliorata per migliori risultati di business
La modellazione dei dati che supporta gli utenti nell'ottenere rapidamente risposte alle loro preoccupazioni aziendali può migliorare le prestazioni dell'azienda in aree quali efficacia, rendimento, competenza e soddisfazione del cliente, tra le altre.
La tecnologia può essere utilizzata per accelerare le fasi di indagine sui set di dati per le risposte a tutte le domande, nonché in relazione agli obiettivi aziendali, agli obiettivi di business e agli strumenti. Comporta anche l'allocazione delle priorità dei dati per compiti aziendali specifici. Dopo aver soddisfatto questi scenari, la tua azienda sarà in grado di prevedere in modo più affidabile i valori importanti e i vantaggi di produttività che la modellazione dei dati fornirà.
#11. Convalida e testa la tua applicazione di analisi dei dati.
Testa il tuo sistema di analisi nello stesso modo in cui faresti con qualsiasi altra funzionalità integrata e implementata. Dovrebbe essere valutato per vedere se la quantità totale e l'accuratezza dei dati raccolti sono corretti. Considera se i tuoi dati sono ben organizzati e ti consentono di ottenere una misura critica. Puoi anche scrivere alcune domande per avere una migliore comprensione di come funzionerà e si applicherà. Inoltre, ti consigliamo di sviluppare una serie di progetti per verificare la tua esecuzione e implementazione.
In che modo la modellazione dei dati influisce sull'analisi?
La modellazione dei dati e l'analisi dei dati sono indissolubilmente legate perché è necessario un modello di dati di qualità per ottenere l'analisi più incisiva per la business intelligence che guida il processo decisionale. Il processo di sviluppo dei modelli di dati è una costrizione che costringe ogni unità aziendale a considerare come contribuiscono agli obiettivi aziendali generali. Inoltre, un buon modello di dati garantisce prestazioni di analisi efficienti indipendentemente da quanto sia enorme e complesso il tuo patrimonio di dati o quanto possa diventare.
Quando tutti i tuoi dati sono definiti correttamente, valutare solo i dati richiesti diventa notevolmente più semplice. Poiché hai stabilito in precedenza i collegamenti tra gli attributi dei dati, è semplice valutare e vedere gli effetti della modifica dei processi, dei prezzi o del personale.
Selezione di uno strumento di modellazione dei dati
La buona notizia è che un ottimo strumento di business intelligence includerà tutti gli strumenti di modellazione dei dati necessari, ad eccezione degli esatti prodotti e servizi software selezionati per sviluppare il modello fisico. Quindi puoi scegliere quello che meglio soddisfa le esigenze della tua azienda e l'infrastruttura esistente. Quando consideri uno strumento di analisi dei dati per le sue capacità di modellazione e analisi dei dati, poniti queste domande.
#1. Il tuo strumento di modellazione dei dati è facile da usare?
Le persone tecniche che implementano il modello possono essere in grado di gestire qualsiasi strumento tu gli fornisca, ma i tuoi strateghi aziendali e gli utenti di analisi di tutti i giorni, e l'intera organizzazione, non trarranno il massimo dallo strumento se è difficile da usare. Cerca un'interfaccia utente di facile utilizzo che aiuti il tuo team con la narrazione dei dati e le dashboard dei dati.
#2. Quanto è efficace il tuo strumento di modellazione dei dati?
Un'altra caratteristica fondamentale sono le prestazioni: velocità ed efficienza, che si traducono nella capacità di mantenere l'attività senza intoppi mentre gli utenti eseguono l'analisi. Il modello di dati meglio pianificato non è il migliore se non è in grado di resistere ai rigori delle situazioni del mondo reale, che dovrebbero includere lo sviluppo aziendale e volumi crescenti di dati, recupero e analisi.
#3. Il tuo strumento di modellazione dei dati ha bisogno di manutenzione?
Se ogni modifica al tuo modello di business richiede modifiche dispendiose in termini di tempo al tuo modello di dati, la tua azienda non beneficerà del modello o dell'analisi correlata. Cerca una soluzione che semplifichi la manutenzione e gli aggiornamenti, in modo che la tua azienda possa ruotare secondo necessità pur avendo accesso ai dati più recenti.
#4. I tuoi dati saranno protetti?
I requisiti governativi richiedono che tu protegga i dati dei tuoi clienti, ma la fattibilità della tua azienda richiede che tu protegga tutti i tuoi dati come una risorsa preziosa. Dovresti assicurarti che gli strumenti che hai scelto includano solide funzionalità di sicurezza, come i controlli per fornire l'accesso a chi ne ha bisogno e vietare a chi non lo fa.
Qual è il fattore più importante da considerare durante la modellazione dei dati?
L'obiettivo principale della modellazione dei dati è gettare le basi per un database in grado di caricare, recuperare e analizzare rapidamente enormi quantità di dati. Un'idea di modellazione dei dati efficace richiede la mappatura dei dati aziendali, i collegamenti dei dati e il modo in cui i dati vengono utilizzati.
Con che frequenza deve essere riaddestrato un modello di dati?
La frequenza con cui un modello di dati deve essere riaddestrato varia a seconda del modello e del problema che aiuta a risolvere. In base alla frequenza con cui cambiano i set di dati di training, se le prestazioni del modello sono diminuite e altri fattori, potrebbe essere necessario ripetere il training di un modello giornalmente, settimanalmente o più frequentemente, ad esempio mensilmente o annualmente.
Che cos'è la convalida del modello di dati?
Il processo di convalida del modello di dati garantisce che il modello sia costruito in modo appropriato e possa svolgere la funzione prevista. Un buon strumento di modellazione dei dati semplifica il processo di convalida inviando notifiche automatiche che invitano gli utenti a riparare i problemi, migliorare le query e apportare altre modifiche.
Quali sono i concetti fondamentali di modellazione dei dati?
Esistono tre tipi di concetti di modellazione del database: modellazione concettuale dei dati, modellazione dei dati logistici e modellazione dei dati fisici. I concetti di modellazione dei dati, che vanno dall'astratto al discreto, stabiliscono un modello per il modo in cui i dati sono organizzati e gestiti in un'organizzazione.
Sommario
Un modello di dati ben pianificato e completo è essenziale per la creazione di un database realmente efficace, utile, sicuro e accurato.
Una buona modellazione dei dati e una progettazione di database sono fondamentali per lo sviluppo di sistemi applicativi e database funzionali, affidabili e sicuri che funzionino bene con data warehouse e strumenti analitici e facilitino la condivisione dei dati con i partner commerciali e tra numerosi set di applicazioni. Modelli di dati ben ponderati aiutano a garantire l'integrità dei dati, aumentando il valore e l'affidabilità dei dati della tua azienda.
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Riferimenti
