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Cos'è la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è il processo di analisi e definizione di tutti i diversi tipi di dati che la tua azienda raccoglie e produce, nonché delle relazioni tra quei bit di dati. Il processo di modellazione dei dati crea una rappresentazione visiva dei dati così come vengono utilizzati nell'azienda e il processo stesso è un esercizio per comprendere e chiarire i requisiti dei dati.

Perché la modellazione dei dai è importante

Grazie alla modellazione dei dati, è possibile documentare i dati di cui disponi, il modo in cui li utilizzi e i tuoi requisiti relativi a utilizzo, protezione e governance. La modellazione dei dati consente alla tua organizzazione di:

  • Creare una struttura per la collaborazione tra il tuo team IT e i tuoi team aziendali.

  • Esporre opportunità per migliorare i processi aziendali definendo le esigenze e gli usi dei dati.

  • Risparmiare tempo e denaro sugli investimenti IT e di processo grazie a un'adeguata pianificazione in anticipo.

  • Ridurre gli errori (e l'immissione di dati ridondanti soggetti a errori), migliorando l'integrità dei dati.

  • Aumentare la velocità e le prestazioni del recupero e dell'analisi dei dati pianificando la capacità e la crescita.

Il vantaggio non risiede solo in ciò che si ottiene con la modellazione dei dati, ma anche nel modo in cui lo si ottiene. Il processo stesso offre vantaggi significativi.

Esempi di modellazione dei dati

Ora che sai cos'è la modellazione dei dati e perché è importante, esaminiamo i tre diversi tipi di modelli di dati come esempi di modellazione.

Modello concettuale

Un modello di dati concettuale definisce la struttura complessiva della tua azienda e dei tuoi dati. Viene utilizzato per organizzare i concetti aziendali, come definito dalle parti interessate aziendali e dai data architect. Possono essere presenti, ad esempio, dati su clienti, dipendenti e prodotti e ciascuno di questi contenitori di dati, noti come entità, ha relazioni con altre entità. Sia le entità che le relazioni tra entità sono definite nel modello concettuale.

Modello logico

Un modello di dati logico si basa sul modello concettuale con attributi di dati specifici all'interno di ciascuna entità e determinate relazioni tra tali attributi. Ad esempio, il cliente A acquista il prodotto B dall'addetto alle vendite C. Questo è il modello tecnico delle regole e delle strutture dati definite da data architect e da analisti aziendali che consentirà di prendere decisioni sul modello fisico richiesto dai dati e dalle esigenze aziendali.

Modello fisico

Un modello di dati fisico rappresenta l'implementazione specifica del modello di dati logico e viene creato da amministratori di database e sviluppatori. Il modello è sviluppato per uno strumento di database specifico e per una tecnologia di archiviazione dei dati ed è dotato di connettori per distribuire i dati in tutti i sistemi aziendali agli utenti in base alle esigenze. Questo è il risultato a cui hanno portato gli altri modelli, ovvero l'effettiva implementazione del patrimonio di dati.

Come la modellazione dei dati influisce sull'analisi

La modellazione e l'analisi dei dati vanno di pari passo perché è necessario un modello di dati di qualità per ottenere l'analisi più efficace per la business intelligence che informa il processo decisionale. Il processo di creazione di modelli di dati è una funzione forzata che consente a ogni Business Unit di osservare il modo in cui contribuisce agli obiettivi aziendali olistici. Un solido modello di dati, inoltre, determina prestazioni di analisi ottimizzate, indipendentemente da quanto grande e complesso sia o diventi il patrimonio di dati di cui si dispone.

Con tutti i dati chiaramente definiti, l'analisi esatta dei dati di cui hai bisogno diventa molto più semplice. Poiché le relazioni tra gli attributi dei dati sono già impostate, è facile analizzare e vedere gli impatti quando si cambiano processi, prezzi o personale.

Scelta di uno strumento di modellazione dei dati

La buona notizia è che uno strumento di business intelligence di qualità includerà tutti gli strumenti di modellazione dei dati di cui hai bisogno, oltre ai prodotti e servizi software specifici che scegli per creare il modello fisico. Puoi quindi scegliere lo strumento che meglio si adatta alle tue esigenze aziendali e all'infrastruttura esistente. Poniti queste domande quando valuti gli strumenti di analisi dei dati per il relativo potenziale di modellazione e analisi dei dati.

È intuitivo?

I tecnici che implementano il modello potrebbero essere in grado di gestire qualsiasi strumento disponibile, ma gli esperti di strategia aziendale, gli utenti delle operazioni di analisi di tutti i giorni e la tua azienda nel suo insieme non sfrutteranno al meglio lo strumento se non è facile da usare. Cerca un'esperienza utente intuitiva e diretta.

Come sono le prestazioni?

Un altro attributo importante è rappresentato dalle prestazioni, ovvero velocità ed efficienza, che si traducono nella capacità di continuare a condurre le attività senza interruzioni mentre gli utenti eseguono le analisi. Il miglior modello di dati pianificato non è realmente tale se non può funzionare sotto la pressione delle condizioni del mondo reale, che si spera comportino la crescita del business e l'aumento dei volumi di dati, del recupero e dell'analisi.

E la manutenzione?

Se ogni modifica al modello di business richiede modifiche significative al modello di dati, la tua azienda non sarà in grado di sfruttare al meglio il modello o le analisi associate. Cerca uno strumento che semplifichi la manutenzione e gli aggiornamenti, in modo che l'azienda possa essere operativa in base alle esigenze pur avendo accesso ai dati più aggiornati.

I miei dati saranno sicuri?

Le normative governative richiedono che i dati dei clienti vengano protetti, ma la redditività della tua azienda richiede la protezione di tutti i dati, in quanto costituiscono un bene prezioso. Devi assicurarti che gli strumenti che scegli dispongano di solide misure di sicurezza integrate, inclusi i controlli per garantire l'accesso a coloro che ne hanno bisogno e il blocco degli altri.

Come iniziare

Qualunque sia lo strumento di modellazione dei dati che scegli, assicurati che offra prestazioni elevate e che sia intuitivo da usare e di facile manutenzione, in modo che la tua azienda tragga tutti i vantaggi da questa operazione di vitale importanza. Ora che hai compreso il valore della modellazione dei dati e i vantaggi che può apportare, puoi continuare con il passaggio successivo. Scopri come Microsoft Power BI, una soluzione leader di business intelligence e modellazione dei dati, può aiutarti a ottimizzare l'utilizzo dei dati.