Che cos'è la modellazione dei dati? Come migliora la qualità dei dati

Immagina, ogni volta che ordini un prodotto su Amazon, ricevi un prompt che richiede il tuo indirizzo e altri dettagli.

Non influirebbe sulla tua esperienza di acquisto? Amazon è consapevole di questo e memorizza i tuoi dati per rendere il tuo shopping senza sforzo. Collega il tuo ID cliente con il tuo indirizzo, numero di telefono e altri dettagli nel suo database.

La modellazione dei dati aiuta a progettare tali sistemi informativi per soddisfare i requisiti aziendali.

La modellazione dei dati coinvolge architetti dei dati che lavorano a stretto contatto con gli stakeholder aziendali e gli utenti finali. Gli stakeholder aziendali forniscono feedback che aiuta a stabilire regole basate sui loro requisiti e su quelli degli utenti finali. Queste regole vengono poi applicate per progettare nuovi sistemi o modificare quelli esistenti.

Il processo di modellazione dei dati inizia con la cattura dei requisiti aziendali e dei clienti. Le strutture dei dati implementano quindi regole che soddisfano le condizioni stabilite. La modellazione dei dati serve come piano o progetto che aiuta le aziende a creare sistemi di dati per le loro esigenze uniche.

I modelli di dati evolvono man mano che le esigenze aziendali cambiano. Aiutano a progettare l'architettura IT stabilendo un processo di raccolta formale e concettualizzando sistemi di dati, regole, attributi e relazioni. Razionalizzano anche il design dei dati che i programmatori creano su base ad hoc. Molte organizzazioni usano strumenti di mappatura dei dati che forniscono una visualizzazione grafica dei dati, aiutando gli utenti finali a visualizzare relazioni di mappatura complesse.

Tipi di modellazione dei dati

La modellazione dei dati collega gli elementi di dati e aiuta gli architetti dei dati a visualizzare le esigenze di archiviazione in un database. Di seguito sono riportati i tre principali tipi di modellazione dei dati.

Modellazione dei dati concettuale

Gli architetti dei dati utilizzano un alto grado di astrazione durante la progettazione dei sistemi informativi. La modellazione dei dati concettuale ti aiuta a visualizzare e creare tali sistemi, identificare gli elementi di dati e comprendere le loro relazioni.

Permette alle aziende di classificare i tipi di dati, configurare regole pertinenti e includere requisiti di sicurezza e integrità dei dati. I modelli di dati concettuali aiutano gli stakeholder a comprendere le esigenze aziendali e consentono agli architetti di creare modelli di dati logici con dettagli più granulari.

Modellazione dei dati logica

I modelli di dati logici sono meno astratti e descrivono i dati da una prospettiva tecnica. Forniscono dettagli sui tipi di dati, le loro lunghezze, le relazioni con le entità e i concetti che aiutano le aziende a ottenere una rappresentazione dettagliata del design del database.

La modellazione dei dati logica non fornisce informazioni sui requisiti tecnici del sistema. Gli architetti dei dati preferiscono utilizzare modelli logici in progetti orientati ai dati come la progettazione di un data warehouse. L'implementazione di un modello di dati concettuale può richiedere diversi modelli di dati logici. Gli analisti aziendali e gli architetti dei dati generalmente utilizzano questa fase per sviluppare una mappa tecnica delle strutture e delle regole dei dati.

Modellazione dei dati fisica

La modellazione dei dati fisica aiuta gli architetti dei dati a ottenere uno schema per l'archiviazione fisica dei dati all'interno di un database. Schema è una rappresentazione di un piano sotto forma di contorno o modello. Questo modello di dati descrive l'implementazione dei sistemi informativi utilizzando un sistema di gestione del database specifico (DBMS). Crea tabelle e campi per mostrare le relazioni tra entità e chiavi primarie e esterne.

I modelli di dati fisici offrono il design meno astratto per l'implementazione del sistema per applicazioni e database specifici. Gli amministratori di database e gli sviluppatori utilizzano questo modello per implementare i database.

Processo di modellazione dei dati

Il processo di modellazione dei dati è un flusso di lavoro standard per valutare i requisiti di elaborazione e archiviazione dei dati degli stakeholder aziendali. Consente agli architetti dei dati di progettare sistemi informativi con metodi precisi per organizzare dati, regole e relazioni che collegano diversi attributi, tipi di dati e formati.

Diverse tecniche di modellazione dei dati seguono convenzioni diverse che suggeriscono di rappresentare i dati utilizzando simboli e disposizioni multiple e di trasmettere i requisiti aziendali.

Un tipico flusso di lavoro di modellazione dei dati include:

• Identificare le entità. Per avviare il processo di modellazione, è necessario identificare diverse entità, concetti o eventi nel set di dati. Assicurati che ogni entità sia coesa e logicamente distinta dalle altre.
• Determinare le proprietà. Le proprietà sono fattori chiave che rendono le entità discrete. Queste proprietà sono chiamate attributi e sono uniche per le diverse entità. Ad esempio, un'entità "consumatore" può avere attributi come numero di telefono, indirizzo di spedizione e altro.
• Comprendere le relazioni tra le entità. La prima bozza del tuo modello di dati identifica le relazioni tra le diverse entità. Nell'e-commerce, un'entità "cliente" è correlata a un'altra entità, "prodotto", dove la relazione può essere "ordine effettuato". Gli architetti dei dati di solito documentano queste relazioni utilizzando il linguaggio di modellazione unificato (UML).
• Mappare gli attributi alle entità. Questo passaggio della modellazione dei dati garantisce che i modelli di dati illustrino come le aziende utilizzano e elaborano i dati. Le aziende possono scegliere modelli di modellazione dei dati come modelli di design o di analisi in base alle loro esigenze.
• Decidere il grado di normalizzazione. Gli architetti dei dati utilizzano la tecnica della normalizzazione per organizzare i modelli di dati assegnando identificatori numerici, chiamati chiavi, a gruppi di dati senza alcuna ripetizione. Questo aiuta a ridurre i requisiti di archiviazione ma può aumentare i costi delle prestazioni delle query.
• Finalizzare il modello di dati. Ripeti e convalida i passaggi precedenti per stabilire un processo di modellazione dei dati iterativo. Ottimizzali e affinalo man mano che le esigenze aziendali cambiano.

Tecniche di modellazione dei dati

Sebbene molte tecniche aiutino a creare modelli di dati, il concetto sottostante rimane lo stesso.

Modellazione dei dati gerarchica

IBM ha sviluppato la modellazione dei dati gerarchica nel 1960. È una struttura ad albero con un nodo genitore (radice) collegato a diversi nodi figli. Questo è un esempio di relazioni uno-molti che potrebbero non essere adatte per illustrare set di dati complessi.

I set di dati moderni hanno relazioni molti-a-molti, rendendo l'approccio di modellazione dei dati gerarchica inadatto al mondo attuale guidato dai dati. Inoltre, la struttura di relazione uno-a-molti rende difficile per le aziende ottenere approfondimenti granulari dalle informazioni raccolte.

Modellazione dei dati relazionale

La tecnica di modellazione dei dati relazionale supporta iniziative analitiche su set di dati complessi (come i big data). Organizza i dati in tabelle correlate. Le organizzazioni mantengono queste relazioni per una migliore coerenza e integrità utilizzando il linguaggio di query strutturato (SQL) per ottenere e registrare le tabelle.

Edgar F. Codd propose database relazionali nel 1970. Sono ancora rilevanti per modellare set di dati in analisi dati complesse.

Modellazione dei dati entità-relazione

La modellazione dei dati entità-relazione (ER) fornisce una struttura logica per creare relazioni tra punti dati a seconda delle esigenze di sviluppo software. Include tipi di entità (cose di interesse) e descrive le relazioni che possono esistere tra di esse.

Questa tecnica è diversa dalla tecnica di modellazione dei dati relazionale. Si rivolge a processi aziendali specifici in un ordine stabilito per completare un compito riducendo al minimo i rischi di privacy dei dati.

Peter Chen introdusse la tecnica di modellazione dei dati ER nel 1976, che rivoluzionò l'industria dell'informatica.

Modellazione dei dati orientata agli oggetti

La tecnica di modellazione dei dati orientata agli oggetti raggruppa gli oggetti in gerarchie di classi, rappresentando il mondo reale. Diversi linguaggi di programmazione orientati agli oggetti la utilizzano per coprire caratteristiche di astrazione, ereditarietà e incapsulamento. I dati e le loro relazioni sono raggruppati insieme in una struttura, chiamata oggetto. Questi oggetti hanno molteplici relazioni tra di loro.

Questa tecnica consente agli scienziati dei dati di analizzare e presentare strutture di dati complesse. È anche chiamata modello di database post-relazionale.

Modellazione dei dati dimensionale

La modellazione dei dati dimensionale consente alle aziende di recuperare dati dai data warehouse. Rappresenta i dati in cubi o tabelle per affettare e sminuzzare per una migliore analisi e visualizzazione dei dati.

Con la modellazione dei dati dimensionale, gli utenti possono eseguire analisi approfondite valutando i dati da diverse prospettive.

Tecnica di rete

Il modello di rete rappresenta oggetti e le loro relazioni con le entità in modo flessibile. Permette che un record figlio possa avere più di un genitore. È ispirato al modello gerarchico ma offre un modo più semplice per trasmettere relazioni complesse.

La tecnica di rete è un precursore della struttura dati a grafo. Puoi collegare un record a più record genitori utilizzando questa tecnica.

Vantaggi della modellazione dei dati

La modellazione dei dati consente agli analisti aziendali, agli architetti dei dati e ad altri stakeholder di comprendere la relazione tra diversi elementi di dati e li aiuta a creare un sistema informativo che soddisfi esigenze aziendali specifiche.

Di seguito sono riportati alcuni vantaggi della modellazione dei dati per le aziende.

• Migliora la qualità dei dati. La modellazione dei dati non solo semplifica il flusso dei dati ma migliora anche la qualità dei dati. Fornisce un progetto per gli analisti dei dati per comprendere meglio la relazione tra gli elementi di dati, consentendo loro di estrarre dati senza preoccuparsi della loro qualità. Gli analisti utilizzano questo progetto per comprendere i migliori approcci possibili per progettare sistemi di dati ed evitare codifiche premature.
• Riduce i costi. Gli analisti seguono una roadmap designata per raccogliere e analizzare le informazioni con la modellazione dei dati. In assenza di modellazione dei dati, un'azienda potrebbe rinnovare le sue tecniche di raccolta dati, attribuendo costi operativi aggiuntivi. Aiuta anche a individuare errori e sviste quando sono più facili da correggere.
• Migliora la collaborazione. La modellazione dei dati facilita la comunicazione tra sviluppatori e team di business intelligence, risultando in una migliore cooperazione e riduzione degli errori nello sviluppo del database. Definisce chiaramente l'ambito e fornisce qualcosa di tangibile, portando diversi team sulla stessa pagina.
• Aumenta la coerenza. La modellazione dei dati aiuta le aziende a garantire la coerenza della documentazione e del design del sistema, consentendo un'implementazione efficace. La documentazione consente la manutenzione a lungo termine del sistema aiutando i team a comprendere importanti astrazioni e idee.

Le sfide della modellazione dei dati

Le aziende affrontano varie sfide con le iniziative di modellazione dei dati. Queste sfide possono a volte portare ad analisi dei dati errate e a false intuizioni.

Alcune delle sfide comuni della modellazione dei dati sono:

• Identificare i contributori di dati inaccurati. L'intero processo di modellazione dei dati si sgretola se le fonti di dati sono inaccurate. Le aziende dovrebbero garantire di elaborare dati accurati per trarre conclusioni significative.
• Standard di denominazione incoerenti. Convenzioni di denominazione scadenti possono creare ostacoli nel percorso della modellazione dei dati, specialmente quando i dati provengono da più fonti. È essenziale seguire una convenzione di denominazione standardizzata per tutte le tabelle, i vincoli, le colonne e le misure. Ad esempio, se ci sono due colonne: "produzione" e "materiale". La prima colonna elenca "costi di produzione" e "Fornitori" in due righe, e similmente la seconda colonna elenca "costi del materiale" e "fornitori di materiale". Qui, "Fornitori" è incoerente con la convenzione di denominazione, e dovrebbe idealmente essere "fornitori di produzione" per seguire lo standard.
• Ignorare le piccole fonti di dati. I dati aziendali critici sono memorizzati in vari luoghi, comprese le piccole fonti spesso trascurate. Analizzare set di dati incompleti porta ad analisi improprie e intuizioni errate. Le aziende dovrebbero centralizzare i dati ed eliminare i silos per modellare con successo i dati e ottenere intuizioni azionabili.

Formalizzare la modellazione dei dati

Creare un processo formale di modellazione dei dati consente alle aziende di decidere sui flussi di lavoro di raccolta dati, aiutandole a stabilire un processo efficiente che soddisfi le esigenze aziendali. Questo ti consente di risparmiare costi operativi extra e di soddisfare efficacemente le esigenze aziendali.

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