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 l'azienda raccoglie e produce, nonché le relazioni tra quei bit di dati. Utilizzando testo, simboli e diagrammi, i concetti di modellazione dei dati creano rappresentazioni visive dei dati così come vengono acquisiti, archiviati e utilizzati nell'azienda. Poiché l'azienda determina come e quando vengono utilizzati i dati, il processo di modellazione dei dati diventa un esercizio per comprendere e chiarire i requisiti dei dati.
Vantaggi della modellazione dei dati
Grazie alla modellazione dei dati, è possibile documentare i tipi di dati di cui disponi, il modo in cui li utilizzi e i requisiti relativi a utilizzo, protezione e governance. I vantaggi della modellazione dei dati includono:
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Creazione di una struttura per la collaborazione tra i team IT e aziendali.
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Esposizione di opportunità per migliorare i processi aziendali definendo le esigenze e gli usi dei dati.
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Risparmio di tempo e denaro sugli investimenti IT e di processo grazie a un'adeguata pianificazione.
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Riduzione degli errori (e dell'immissione di dati ridondanti soggetti a errori), migliorando l'integrità dei dati.
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Aumento della velocità e delle prestazioni del recupero e dell'analisi dei dati pianificando capacità e crescita.
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Impostazione e monitoraggio degli indicatori di prestazioni chiave di riferimento personalizzati in base agli obiettivi della tua azienda.
Non si tratta solo di considerare i risultati della modellazione dei dati, ma del modo in cui si ottengono tali risultati.
Esempi di concetti della modellazione dei dati
Ora che sai cos'è la modellazione dei dati e perché è importante, esaminiamo i tre diversi concetti di modellazione di dati come esempi.
Modellazione dei dati 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 dei contenitori di dati, noti come entità, ha relazioni con altre entità. Sia le entità che le relazioni tra entità sono definite nel modello concettuale.
Modellazione dei dati logica
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. Il cliente A, ad esempio, 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 dall'azienda.
Modellazione dei dati fisica
Un modello di dati fisico rappresenta l'implementazione specifica del modello di dati logico 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 i concetti di modellazione dei dati influiscono 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 un modello di dati comporta l'obbligo per ciascuna Business Unit di esaminare il modo in cui contribuisce ai propri obiettivi organizzativi 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 nel modello di dati, è facile analizzare e vedere gli impatti quando si cambiano processi, prezzi o personale.
Come scegliere 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 un strumento di analisi dei dati per il relativo potenziale di modellazione e analisi dei dati.
Lo strumento di modellazione dei dati è intuitivo?
Il team tecnico che implementano il modello di dati 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 che sia di aiuto al tuo team con condivisione di storie basate sui dati e dashboard di dati.
Quali prestazioni offre lo strumento di modellazione dei dati?
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.
Lo strumento di modellazione dei dati richiede 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 tale 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.
Questo strumento di modellazione dei dati garantisce la protezione dei dati?
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.
Iniziare a usare la modellazione dei dati
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.
Domande frequenti
Qual è la considerazione più importante nella modellazione dei dati?
La considerazione principale della modellazione dei dati è la creazione di una base per un database in grado di caricare, recuperare e analizzare rapidamente grandi volumi di dati. Un concetto di modellazione dei dati efficace richiede il mapping dei dati aziendali, relazioni tra i dati e conoscenza di come vengono usati i dati.
Con quale frequenza deve essere sottoposto a training un modello di dati?
La frequenza con cui un modello di dati deve essere sottoposto a training varia in base al modello e al problema che risolve. Ciò significa sottoporre a training il modello ogni giorno, ogni settimana o con cadenza diversa, ad esempio ogni mese oppure ogni anno, in base alla frequenza con cui variano i set di dati di training, se le prestazioni del modello hanno perso di efficacia e ad altre considerazioni.
Che cosa si intende per convalida di un modello di dati?
Convalidare un modello di dati significa valutare se il modello di dati sia strutturato correttamente e possa raggiungere lo scopo previsto. Un efficace strumento di modellazione dei dati facilita il processo di convalida con messaggi automatici che invitano gli utenti a correggere gli errori, ordinare le query e ottimizzare le opzioni di archiviazione per la riduzione dei dati.
Quali sono i tre concetti chiave della modellazione dei dati?
Sono presenti tre concetti di modellazione dei dati: modellazione dei dati concettuale, modellazione dei dati logica e modellazione dei dati fisica. Passando dall'astratto allo specifico, i concetti di modellazione dei dati creano un progetto del modo in cui organizzare e gestire i dati in un'organizzazione.