Che cos'è la modellazione dei dati?
La modellazione dei dati è il processo di visualizzazione di sistemi software complessi utilizzando diagrammi semplici, inclusi testo e simboli, per rappresentare come i dati fluiranno all'interno dei sistemi informativi aziendali. Aiuta a illustrare i tipi di dati memorizzati e utilizzati all'interno del sistema, come i dati possono essere organizzati o raggruppati e le relazioni tra i diversi tipi di dati.
In altre parole, la modellazione dei dati è il processo di creazione di modelli di dati. I modelli di dati sono rappresentazioni concettuali di oggetti di dati, insieme alle relazioni tra di essi e le regole. In effetti, un modello di dati può essere considerato simile al piano o progetto di un architetto, che aiuta a creare modelli concettuali e, allo stesso tempo, stabilisce relazioni tra i diversi elementi di dati.
I modelli di dati aiutano a mantenere la coerenza nelle convenzioni di denominazione, nella semantica, nei valori predefiniti e nella sicurezza, garantendo al contempo la qualità dei dati. Questo aiuta a fornire un modo coerente e prevedibile di definire e gestire le risorse di dati in tutta l'organizzazione. Sono costruiti tenendo conto delle esigenze aziendali. Gli stakeholder aziendali aiutano a definire le regole e i requisiti attraverso il feedback. Questo consente agli stakeholder di identificare e correggere gli errori prima che venga scritto il codice effettivo di un nuovo sistema.
Sono tipicamente documenti viventi che evolvono in base ai cambiamenti dei requisiti aziendali. Offrono una comprensione più profonda di ciò che viene progettato e svolgono un ruolo cruciale nella pianificazione dell'architettura IT e della strategia e nel supporto di vari processi aziendali.
Tipi di modelli di dati
Simile alla maggior parte dei processi di progettazione, la modellazione dei dati inizia a un alto livello di astrazione e diventa gradualmente più specifica. In base al loro grado di astrazione, i modelli di dati possono essere divisi in tre tipi:
- Modello di dati concettuale: Questo tipo di modello di dati è la rappresentazione visiva dei concetti di database e anche delle relazioni tra di essi. Fornisce una descrizione ad alto livello di un progetto di database che presenta come i dati sono interrelati e che tipo di dati possono essere memorizzati. È anche noto come modello di dominio ed è tipicamente creato come parte del processo iniziale di raccolta dei requisiti del progetto. I modelli di dati concettuali sono destinati a fornire una migliore comprensione dei dati per un pubblico aziendale e non tecnico. Una volta creato un modello concettuale, può essere trasformato in un modello di dati logico.
- Modello di dati logico: Questo modello di dati definisce la struttura delle entità di dati e descrive i dati da una prospettiva tecnica. È meno astratto e offre maggiori dettagli sui concetti e le relazioni dei dati. In un modello di dati logico, gli attributi di ciascuna entità sono chiaramente definiti. Viene utilizzato come rappresentazione dettagliata del progetto di database e serve come base per la creazione di un modello di dati fisico.
- Modello di dati fisico: Questa categoria di modelli di dati è utilizzata per la modellazione specifica del database. Offre uno schema per come i dati saranno memorizzati all'interno del database. Questo tipo di modello di dati descrive il progetto del database per specifici sistemi di gestione di database (DBMS) e va nei dettagli su chiavi primarie e esterne, chiavi di colonna e vincoli.
Tipi di modellazione dei dati
La modellazione dei dati consente alle organizzazioni di stabilire coerenza, disciplina e ripetibilità nell'elaborazione dei dati. Si è evoluta rapidamente con i DBMS. Di seguito sono riportati alcuni degli approcci alla modellazione dei dati:
- Modellazione dei dati gerarchica: Questo approccio di modellazione dei dati ha una struttura ad albero in cui ogni record ha un singolo genitore o radice. Rappresenta relazioni uno-a-molti. La modellazione dei dati gerarchica è utilizzata nei sistemi di informazione geografica (GIS) e nei sistemi Extensible Markup Language (XML), anche se è relativamente meno efficiente rispetto ai modelli di database sviluppati di recente.
- Modellazione dei dati relazionale: Questa tecnica di modellazione del database è stata suggerita come alternativa al modello di dati gerarchico. Non richiede agli sviluppatori di definire percorsi di dati, e in esso, i segmenti di dati sono specificamente uniti utilizzando tabelle, il che riduce la complessità del database.
- Modellazione entità-relazione (ER): La modellazione ER utilizza diagrammi per mostrare graficamente le relazioni tra diverse entità in un database. Gli architetti dei dati utilizzano strumenti di modellazione ER per trasmettere gli obiettivi di progettazione del database creando mappe visive.
- Modellazione orientata agli oggetti: La modellazione dei dati orientata agli oggetti ha guadagnato popolarità con la diffusione della programmazione orientata agli oggetti. È simile alle tecniche di modellazione ER ma differisce perché si concentra sull'astrazione degli oggetti di entità del mondo reale. Può supportare relazioni complesse tra dati e raggruppa oggetti in gerarchie di classi.
- Modellazione dei dati dimensionale: Questa tecnica di modellazione dei dati è stata progettata per ottimizzare le velocità di recupero una volta che i dati sono memorizzati in un software di data warehouse. A differenza dei modelli ER e relazionali che si concentrano sull'archiviazione efficiente, i modelli di dati dimensionali aumentano la ridondanza per facilitare il reperimento delle informazioni.
Passi chiave nel processo di modellazione dei dati
Un modello di dati non è altro che un disegno. Sono solo gusci senza dati popolati. Un modello di dati può essere considerato come una guida che diventa la base per costruire uno schema di dati dettagliato. Può anche essere utilizzato per supportare lo schema dei dati successivamente nel ciclo di vita dei dati. Di seguito sono riportati alcuni dei passi chiave coinvolti nel processo di modellazione dei dati:
- Identificare le entità o gli oggetti aziendali che sono rappresentati nel set di dati che deve essere modellato
- Identificare le proprietà chiave di ciascuna entità per differenziarle nel modello di dati
- Identificare la natura delle relazioni che ciascuna entità ha con l'altra
- Identificare i diversi attributi di dati che dovrebbero essere incorporati nel modello di dati
- Mappare gli attributi di dati alle entità in modo che il modello di dati rifletta l'uso aziendale dei dati
- Assegnare le chiavi in modo appropriato e determinare il grado di normalizzazione considerando la necessità di ridurre la ridondanza, insieme ai requisiti di prestazione
- Finalizzare il modello di dati e convalidarlo
Vantaggi della modellazione dei dati
La modellazione dei dati presenta diversi vantaggi distinti per le organizzazioni come parte della loro gestione dei dati. Rende più facile per gli architetti dei dati, gli sviluppatori, gli analisti aziendali e gli stakeholder visualizzare e comprendere le relazioni tra i dati memorizzati in un database o in un data warehouse. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi della modellazione dei dati:
- Rende i database meno soggetti a errori e migliora la qualità dei dati
- Facilita una progettazione del database più intelligente, che può tradursi in applicazioni migliori
- Crea un flusso visivo di dati, che aiuta i dipendenti a capire cosa sta accadendo con i dati
- Migliora la comunicazione relativa ai dati in tutta l'organizzazione
- Aumenta la coerenza nella documentazione
- Rende più facile la mappatura dei dati in tutta l'organizzazione
- Accelera il processo di progettazione del database a livello concettuale, logico e fisico
- Riduce i costi di sviluppo e manutenzione
- Rappresenta meglio i requisiti aziendali
- Aiuta a identificare dati ridondanti o mancanti
Migliori pratiche di modellazione dei dati
Un modello di dati deve essere completo e resiliente per aiutare le organizzazioni a ridurre i rischi, ridurre gli errori, aumentare la coerenza e, in ultima analisi, ridurre i costi. Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche di modellazione dei dati:
- Verificare la logica
- Elencare tutti i tipi di entità coinvolti
- Fare riferimento e utilizzare le convenzioni di denominazione raccomandate
- Mappare tutte le entità insieme alle loro relazioni
- Controllare la ridondanza dei dati e rimuoverla utilizzando la normalizzazione
- Applicare metodi di denormalizzazione per migliorare le prestazioni se non ottimali
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
