Introduzione alla modellazione dei dati

Scopo principale della modellazione dei dati è organizzare le informazioni affinché possano essere utilizzate in modo sicuro e coerente in tutte le aree di un'azienda. Stabilisce quali sono i dati importanti (per esempio clienti, prodotti o transazioni) e come tali informazioni si relazionano tra loro.

Creando una struttura condivisa e definizioni comuni, la modellazione dei dati permette di avere la certezza che report, cruscotti e analisi siano accurati, allineati e fondati su una conoscenza condivisa del business.

Nel corso del tempo, la modellazione dei dati si è evoluta in risposta al cambiamento delle esigenze aziendali. I primi sistemi erano stati pensati principalmente per supportare la tenuta dei registri di base. Con il progressivo passaggio delle organizzazioni alle piattaforme cloud e al processo decisionale basato sui dati, la modellazione dei dati ha spostato il centro dell'attenzione dal dettaglio tecnico alla creazione delle condizioni per assicurare chiarezza, scalabilità e fiducia nei dati.

Modellazione dei dati e progettazione dei database

La modellazione dei dati è focalizzata sulla natura stessa dei dati e sul modo in cui i concetti si relazionano con l'azienda per contribuire a creare una comprensione comune delle informazioni. La progettazione dei database, dal canto suo, si concentra sul modo in cui i dati modellati vengono implementati fisicamente in un sistema specifico, sotto forma di tabelle, indici e dettagli di performance.

Modellazione dei dati e architettura dei dati

L'architettura dei dati guarda al quadro d'insieme del modo in cui i dati circolano tra i sistemi all'interno dell'organizzazione. Nell'architettura di dati generale, i modelli sono gli elementi costitutivi chiave che puntano la lente sulla struttura e sul significato dei singoli dati e delle loro relazioni.

Modellazione dei dati e governance dei dati

La modellazione stabilisce cosa sono i dati e come sono strutturati, mentre la governance definisce il modo in cui tali dati devono essere gestiti. In altre parole, la modellazione dà forma ai dati, mentre la governance stabilisce le regole per utilizzarli in modo responsabile.

Modellazione dei dati e integrazione dei dati

L'integrazione è il processo di combinazione dei dati di sistemi diversi in modo che possano essere utilizzati insieme. La modellazione semplifica l'integrazione stabilendo una comprensione comune dei dati che vengono condivisi tra i vari sistemi.

Perché la modellazione dei dati è importante?

La modellazione dei dati svolge un ruolo fondamentale aiutando le organizzazioni a utilizzarli in modo più efficace definendo cosa rappresentano, come circolano nei vari sistemi e come supportano regole e requisiti aziendali. In questo senso la modellazione dei dati funge da roadmap per progettisti, sviluppatori e analisti, garantendo che i sistemi vengano costruiti in modo da fornire le funzionalità auspicate e risultati accurati. Altri vantaggi sono i seguenti:

• Uno schema chiaramente definito per i sistemi: i modelli di dati documentano la struttura e il comportamento previsti dei dati prima che inizi lo sviluppo, riducendo così ambiguità e congetture.
• Meno errori e meno rielaborazioni: definendo in anticipo regole e relazioni che disciplinano i dati, i problemi vengono intercettati sul nascere anziché essere risolti in fase avanzata a costi più elevati.
• Definizioni e metriche condivise: tutti gli utenti, dalle aree di business ai reparti tecnici, operano sulla base della stessa comprensione dei termini e delle metriche chiave.
• Rendicontazione e analytics più affidabili: dati correttamente modellati supportano calcoli e KPI coerenti e cruscotti affidabili.
• Metriche affidabili: il consenso raggiunto attorno a formule, gerarchie, unità e valute dà la garanzia che i decisori possano fare affidamento sui numeri.
• Manutenzione del sistema più semplice: strutture di dati chiaramente documentate rendono più semplice aggiornare, risolvere problemi e scalare nel tempo.

La modellazione trasforma i dati grezzi in informazioni significative e fruibili che non solo supportano le operazioni quotidiane, ma alimentano anche gli analytics per favorire decisioni più mirate e rapide.

Tipologie di modelli di dati

Tipologie diverse di modelli di dati vengono utilizzati per scopi altrettanto diversi, e tutto dipende dal modo in cui i dati verranno archiviati, analizzati e utilizzati. Queste alcune tra le tipologie di modelli più comuni:

Modelli di dati relazionali

I modelli di dati relazionali organizzano i dati in tabelle formate da righe e colonne collegate da chiavi. Ogni tabella rappresenta un concetto di business, per esempio clienti o ordini. Questo tipo di modello è ampiamente utilizzato nei sistemi operativi e nei database tradizionali perché supporta l'accuratezza, la coerenza e le transazioni aziendali giornaliere.

Modelli di dati dimensionali

I modelli di dati dimensionali sono finalizzati alla rendicontazione e agli analytics. Organizzano i dati in fatti (per esempio, vendite o ricavi) e dimensioni (per esempio, tempi, prodotti o luoghi). Con una struttura di questo tipo diventa più facile per gli utenti business capire i dati, creare report e analizzare rapidamente le tendenze.

Modelli di dati semistrutturati

I modelli semistrutturati supportano dati che non rispondono a una struttura di tabella fissa. Sono dati che possono variare nel formato e nel contenuto e vengono spesso archiviati come documenti o file JSON o XML. Questo approccio viene generalmente adottato quando si lavora con grandi volumi di dati diversi o che cambiano rapidamente, in quanto offre maggiore flessibilità rispetto ai modelli tradizionali.

Livelli di modellazione dei dati

La modellazione dei dati avviene spesso per gradi, aggiungendo a ogni livello nuovi dettagli e più precisione. I livelli permettono ai team di passare in modo chiaro e organizzato da idee di business a sistemi di lavoro.

Modellazione concettuale dei dati

Cos'è

La modellazione concettuale offre una visione generale dei dati di cui si occupa l'azienda e del modo in cui i concetti principali si relazionano tra loro. Evita i dettagli tecnici e si concentra sulla struttura e sui contenuti nel loro complesso, rendendo più facile per le parti interessate capire e accordarsi sui dati più importanti.

Le domande a cui risponde

"Di quali dati ha bisogno l'azienda e come sono correlati i concetti chiave?"

Modellazione logica dei dati

Cos'è

La modellazione logica dei dati aggiunge struttura e dettagli al modello concettuale. Definisce più precisamente entità, attributi e relazioni, restando comunque slegata da qualsiasi tecnologia o database specifico. Questo livello permette di tradurre i requisiti aziendali in chiare regole di dati.

Le domande a cui risponde

“Come devono essere strutturati i dati per supportare le regole e i requisiti aziendali?”

Modellazione fisica dei dati

Cos'è

La modellazione fisica rappresenta il modo in cui i dati verranno archiviati e implementati in uno specifico sistema o database. Include dettagli tecnici quali tabelle, colonne, tipi di dati e valutazioni di performance al fine di creare l'effettiva struttura del database in hardware e software a supporto delle applicazioni che lo utilizzeranno.

Le domande a cui risponde

“Come verranno implementati i dati in un sistema reale?”

Insieme, questi livelli fanno sì che l'intento aziendale sia correttamente intercettato, accuratamente progettato e costruito in modo efficace.

Processo di modellazione dei dati

La modellazione dei dati è per natura un processo top-down che permette ai team di passare dalle esigenze aziendali a dati ben strutturati e utilizzabili. Mentre il livello di formalità può variare, i passaggi fondamentali sono generalmente gli stessi:

1. Cogliere gli obiettivi aziendali: individua ciò che l'organizzazione punta a realizzare e come verrà supportata dai dati in questo suo intento.
2. Identificare i concetti chiave dei dati: individua le principali entità aziendali e come sono correlate. Sono esempi di entità i clienti, le vendite e i prodotti.
3. Definire le regole aziendali: chiarisci regole, definizioni e vincoli che disciplinano il comportamento dei dati.
4. Creare il modello concettuale: documenta una visione di livello generale dei dati che i team di business e tecnici possano facilmente comprendere.
5. Sviluppare il modello logico: aggiungi struttura e dettagli definendo attributi, relazioni e regole dei dati senza focalizzarti sulla tecnologia.
6. Progettare il modello fisico: traduci il modello logico in un progetto pronto per il database, che preveda tabelle, campi e tipi di dati.
7. Rivedere e convalidare: verifica il modello confrontandoti con le parti interessate per assicurarti che soddisfi le esigenze aziendali e supporti rendicontazione e analytics.
8. Mantieni e perfeziona: aggiorna il modello seguendo l'evoluzione dei requisiti aziendali, dei sistemi e dell'utilizzo dei dati.

Seguendo questo processo è possibile garantire che i dati siano ben definiti, i sistemi siano creati correttamente da subito, e gli insight siano attendibili anche a fronte della crescita dell'organizzazione.

Tecniche e diagrammi di modellazione dei dati

La modellazione dei dati utilizza un numero circoscritto di tecniche e strumenti visivi comuni per semplificare la comprensione, la progettazione e la comunicazione dei dati, aiutando i team tecnici e di business ad allinearsi prima che i sistemi vengano creati o modificati.

Diagrammi Entità-Relazione (ERD)

Una delle tecniche più comuni è l'uso degli ERD, che rappresentano graficamente le entità di dati chiave e le correlazioni esistenti tra di loro. Gli ERD aiutano i team a cogliere a colpo d'occhio il quadro generale dei dati, rendendo più facile concordare l'ambito, individuare i dati mancanti o le sovrapposizioni ed evitare fraintendimenti.

Adoperando semplici termini visuali e aziendali, gli ERD si rivelano particolarmente utili per allineare gli stakeholder delle aree tecniche e di business nelle fasi iniziali di un progetto.

Relazioni e join

Le relazioni e i join descrivono il modo in cui set di dati diversi vengono connessi e utilizzati insieme. La relazione definisce il modo in cui un dato si correla con un altro, per esempio come un cliente viene collegato ai suoi ordini.

I join sono il modo in cui tali relazioni vengono applicate quando i dati vengono combinati per la creazione di report o analisi. Una definizione chiara delle relazioni garantisce che i dati siano connessi correttamente, evitando problemi di doppio conteggio, record mancanti o risultati incoerenti.

Normalizzazione

La normalizzazione viene utilizzata per organizzare i dati in modo logico e coerente, affinché siano sempre accurati e facili da gestire nel tempo. L'idea di fondo è quella di archiviare ogni informazione nel luogo specifico che le compete, anziché ripeterla in molteplici posizioni.

Per esempio, anziché memorizzare il nominativo e l'indirizzo di un cliente in ogni record dell'ordine, la normalizzazione separa i clienti e gli ordini nelle rispettive strutture e poi collega gli uni agli altri. Se i dati di un cliente cambiano, è sufficiente aggiornarli una sola volta.

Insieme, queste tecniche contribuiscono a garantire che i dati siano ben strutturati, chiaramente connessi e pronti a supportare sistemi, relazioni e processi decisionali accurati.

Esempi di modellazione dei dati

In un'applicazione gestionale, la modellazione dei dati rappresenta una fase preliminare essenziale per la progettazione del sistema e la definizione dell'infrastruttura necessaria per supportarlo. Il riferimento è ai sistemi transazionali, a suite di applicazioni di elaborazione dei dati o qualsiasi altro sistema che raccolga, crei o utilizzi i dati.

Come esempio del mondo reale, si pensi a un'attività di commercio al dettaglio online che intenda tenere traccia dei clienti e dei rispettivi ordini. Dovrà rispondere a domande come:

• Chi sono i nostri clienti?
• Quali ordini hanno effettuato?
• Quali prodotti sono inclusi in ciascun ordine?

Per rispondere, l'azienda deve individuare le entità di base:

• Cliente
• Ordine
• Prodotto

Definire le relazioni tra tali entità:

• Un “Cliente” può effettuare molti “Ordini”
• Un "Ordine" appartiene a un solo "Cliente"
• Un “Ordine” può includere molti “Prodotti”
• Un “Prodotto” può essere presente in molti “Ordini”

Organizzare quindi i dati in tabelle:

• Cliente

  • ID cliente
  • Nome
  • E-mail
  • Indirizzo

• Ordine

  • ID ordine
  • Data ordine
  • ID cliente

• Prodotto

  • ID prodotto
  • Nome prodotto
  • Prezzo

Il modello illustrato sopra mostra chiaramente i principali business object (clienti, ordini e prodotti), le correlazioni esistenti tra tali oggetti (i clienti emettono ordini, gli ordini contengono prodotti) e la forma di archiviazione strutturata prevista per i dati.

Quando deve essere utilizzata la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è utile ogni volta che i dati devono essere chiaramente compresi, condivisi o modificati. Quelle proposte di seguito sono situazioni comuni in cui la creazione o l'aggiornamento di un modello di dati aggiunge valore immediato.

Creazione di un nuovo sistema
La modellazione permette di definire i dati che il sistema deve supportare e come devono essere strutturati prima che lo sviluppo abbia inizio, riducendo così i rischi e le rielaborazioni.

Migrazione a una nuova piattaforma
Quando vengono spostati dati in un nuovo sistema o nel cloud, la modellazione permette di fare chiarezza su quali dati esistono oggi, come vengono mappati nel nuovo ambiente e cosa può essere migliorato o scartato.

Creazione o miglioramento di report e analytics
I modelli di dati definiscono indicatori, dimensioni e relazioni coerenti, rendendo i cruscotti e i report più attendibili e affidabili.

Unione di dati da fonti diverse
Quando si combinano dati provenienti da sistemi diversi, la modellazione permette di riconciliare le differenze di struttura, denominazione e significato in modo che i dati possano essere utilizzati insieme correttamente.

Pulizia delle definizioni di dati
La modellazione dei dati è utile quando i team hanno definizioni o metriche divergenti, in quanto crea un riferimento condiviso che allinea linguaggio e logica aziendale.

Risoluzione di problemi ricorrenti di qualità dei dati
Se gli errori, i duplicati o le incoerenze persistono, la modellazione dei dati permette di affrontare le cause all'origine anziché solo i sintomi.

In breve, la modellazione dei dati è tanto più importante quanto più la chiarezza, la coerenza e l'utilizzabilità a lungo termine dei dati sono aspetti prioritari.

Sfide comuni per la modellazione dei dati

Anche con un processo chiaramente definito e gli strumenti giusti, le organizzazioni incontrano spesso ostacoli durante la creazione o la manutenzione dei modelli di dati. Conoscere tali sfide fin dal principio rende più facile evitare errori costosi e preservare l'accuratezza dei modelli nel tempo.

Scarsa chiarezza o difformità delle definizioni

Uno dei problemi più comuni è il disaccordo sul significato di termini chiave come "cliente", "ordine" o "utente attivo". Senza definizioni allineate, i modelli diventano incoerenti o richiedono una rielaborazione in una fase successiva. Un linguaggio aziendale concreto e condiviso è un requisito fondamentale da verificare prima di avviare una modellazione.

Metriche incoerenti o in conflitto

I vari team potrebbero calcolare i KPI ciascuno a modo suo, dando origine a cruscotti che non corrispondono e a decisioni basate su numeri non allineati. La modellazione dei dati permette di standardizzare questi calcoli, ma solo a condizione che gli stakeholder trovino un accordo sulla logica.

Modelli troppo complessi

Può accadere che i modelli diventino troppo grandi o complicati, al punto da renderne difficile la comprensione, il mantenimento o l'implementazione. Ogni complessità ingiustificata può rallentare lo sviluppo e confondere gli utenti. Un valido modello si focalizza sugli aspetti essenziale e rimane quanto più semplice possibile.

La deriva dei modelli nel tempo

Con l'evoluzione dei sistemi e la comparsa di nuovi requisiti, i modelli di dati potrebbero perdere la sincronia con la realtà, subendo una "deriva". Le conseguenze sono imprecisioni, errori imprevisti e documentazione obsoleta. Con verifiche e aggiornamenti periodici è possibile mantenere i modelli in linea con il funzionamento effettivo del business.

Relazioni mancanti o poco documentate

Se le relazioni tra le entità di dati non sono chiaramente definite, il modello potrebbe non supportare una corretta rendicontazione o il regolare comportamento dei sistemi. Le connessioni mancanti possono causare record duplicati, join errati o analytics senza esito.

Affrontando tempestivamente queste sfide attraverso una comunicazione chiara, una progettazione semplice e una revisione periodica si contribuisce ad avere modelli di dati sempre accurati, utili e allineati agli obiettivi aziendali.

Best practice per la modellazione dei dati

Una solida modellazione dei dati si basa su standard chiari, processi ripetibili e una comprensione condivisa. La lista di controllo proposta di seguito evidenzia le best practice che consentono di mantenere i modelli accurati, aggiornabili e sempre utili nel tempo.

1. Segui regole di denominazione chiare e coerenti:

• Applica nomi semplici e descrittivi, che riflettono il significato aziendale
• Adotta uno schema di denominazione coerente (per esempio, nomi singolari come "cliente")
• Allinea i nomi tra i vari sistemi per evitare confusione

2. Documenta qualsiasi aspetto importante:

• Acquisisci definizioni per entità, attributi, metriche e relazioni
• Registra ipotesi, regole aziendali e vincoli
• Archivia la documentazione in una posizione condivisa e accessibile

3. Convalida presto e spesso:

• Convalida le relazioni e le regole con i team tecnici per verificarne la fattibilità
• Testa scenari campione per assicurarti che il modello supporti rendicontazioni ed esigenze operative reali
• Controlla eventuali ridondanze, entità mancanti o relazioni non chiare

4. Applica il controllo delle versioni:

• Tieni traccia delle modifiche ai modelli come faresti con il codice
• Mantieni un chiaro storico delle versioni con annotazioni su ciò che è cambiato e perché
• Assicurati che i team sappiano quale versione è la "fonte di informazioni certe"

5. Riutilizza gli schemi laddove possibile:

• Mutua design comprovati da progetti passati per ridurre i tempi e gli errori di progettazione
• Applica schemi di modellazione ripetibili per mantenere coerenza
• Riutilizza entità standard quando esistono già strutture simili

6. Mantieni la semplicità dei modelli:

• Limita la complessità: non aggiungere tabelle, attributi o regole a meno che non apportino valore reale
• Evita relazioni annidate in profondità che rendono difficile l'implementazione o la rendicontazione
• Raggruppa i concetti correlati con criteri logici, in modo che il modello risulti intuitivo da leggere

7. Pianifica in un'ottica di scalabilità e cambiamento:

• Tieni conto dei volumi di dati futuri e di eventuali attributi aggiuntivi e nuovi casi d'uso
• Introduci flessibilità nel modello in modo che possa evolvere senza grandi riprogettazioni
• Rivedi e perfeziona periodicamente i modelli per evitare derive a fronte del progressivo cambiamento dei sistemi e processi aziendali

Insieme, queste best practice permettono di creare modelli stabili, comprensibili e resilienti a supporto di dati affidabili, rielaborazioni ridotte e processi decisionali più forti nell'intera organizzazione.

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