Cos'è Data Modeling?

La modellazione dei dati è il processo di creazione di una rappresentazione visiva di un intero sistema informativo o di parti di esso per comunicare le connessioni tra punti dati e strutture. La modellazione dei dati ha lo scopo di illustrare i tipi di dati utilizzati e memorizzati all'interno del sistema, le relazioni tra questi tipi di dati, le modalità di raggruppamento e organizzazione dei dati e i relativi formati e attributi.

I modelli di dati sono basati su database Cloud e sulle esigenze dei software aziendali, con regole e requisiti definiti in anticipo tramite il feedback degli stakeholder aziendali. Ciò garantisce che il modello di dati possa essere incorporato nella progettazione di un nuovo sistema o adattato nell'iterazione di un sistema esistente.

L'ingegneria della modellazione dei dati utilizza schemi standardizzati e tecniche formali, fornendo un modo comune, coerente e prevedibile di definire e gestire le risorse di dati all'interno e all'esterno di un'organizzazione. Idealmente, i modelli di dati sono documenti fisici o virtuali che si evolvono insieme alle mutevoli esigenze aziendali.

e svolgono un ruolo importante nel supporto dei processi aziendali e nella pianificazione dell'architettura e della strategia IT. I modelli di dati possono essere condivisi con fornitori, partner e/o aziende del settore per garantire una comprensione unificata delle strutture e dei requisiti dei dati.

Tipi di modelli di dati

I modelli di dati e la struttura possono essere suddivisi in diversi tipi in base alla struttura e al software applicativo, ad esempio:

Modello relazionale

Il modello relazionale è uno dei modelli di DBMS più diffusi. Un database relazionale organizza i dati in tabelle, ognuna delle quali è costituita da righe e colonne che rappresentano attributi diversi di un'entità nella tabella. Questo modello è particolarmente efficace per gestire una tabella dati strutturata e stabilire relazioni tra punti dati diversi. Ad esempio, i siti e-commerce possono elaborare gli acquisti e tenere traccia dell’inventario utilizzando il modello relazionale.

Modello entità-relazione

Il modello di relazione tra entità si concentra sull'identificazione delle entità e delle relative relazioni nelle tabelle. Viene spesso utilizzato in combinazione con modelli relazionali per fornire una chiara rappresentazione visiva delle strutture e delle relazioni dei dati. Questo modello è fondamentale per comprendere interazioni complesse tra i dati ed è comunemente utilizzato nella progettazione di database per garantire l'integrità e la coerenza dei dati.

Modello gerarchico

Il modello gerarchico è una struttura di dati in un formato ad albero, in cui ogni record dispone di un singolo elemento padre e probabilmente di più elementi figlio. Questo modello è utile per creare applicazioni che richiedono una relazione padre-figlio diretta, ad esempio file system o sistemi di informazione geografica. Ad esempio, un supermercato può essere rappresentato come nodo principale, con reparti e sezioni come nodi secondari.

Modello di rete

I modelli di rete creano più relazioni padre-figlio, rendendole adatte a strutture di dati complesse. Viene comunemente utilizzato per creare social network, sistemi di gestione dei clienti e altre applicazioni in cui i dati possono avere più relazioni. Nei database di rete ogni record è un nodo e le relazioni con gli altri nodi sono rappresentate da collegamenti o archi, che possono avere proprietà quali la quantità.

Modello dimensionale

Il modello dimensionale viene utilizzato principalmente nel software di data warehousing e nella business intelligence. Organizza i dati in fact table e tabelle di dimensioni, facilitando l'esecuzione efficiente di query e report. L'ingegneria della modellazione dimensionale utilizza spesso schemi a stella e a fiocchi di neve, che rendono più semplice l'esecuzione di query per i sistemi OLAP (Online Analytical Processing).

Modello orientato a oggetti

Un modellatore di dati che utilizza il modello di memorizzazione dei dati orientato agli oggetti tratta i dati come un insieme di oggetti con metodi e proprietà associati. È spesso utilizzato in sistemi che richiedono strutture di dati e comportamenti complessi, come la modellazione 3D e le applicazioni di progettazione. Questo modello fornisce una struttura flessibile per la gestione dei dati con comportamenti e relazioni intrinseche.

Modello relazionale a oggetti

Questo modello combina i vantaggi dei modelli orientati agli oggetti e relazionali, offrendo funzionalità avanzate e conservando la facilità d'uso. È particolarmente utile per le applicazioni che richiedono sia una gestione strutturata dei dati che complesse relazioni tra oggetti.

Cos'è il processo di modellazione dei dati?

I processi di progettazione della modellazione dei dati in genere prevedono diverse fasi di creazione della tabella, ad esempio:

• Analisi dei requisiti: Questo approccio consiste nella raccolta di software aziendali e requisiti tecnici attraverso interviste ai soggetti interessati e casi d’uso per comprendere come verranno utilizzati i dati. In questa fase è fondamentale anche l’identificazione delle fonti di dati, provenienti da database esistenti, API esterne o altre fonti.
   
• Modellazione concettuale: Viene creato un modello di alto livello per identificare le entità, le loro caratteristiche e le relazioni senza focalizzarsi sui dettagli tecnici. Questa fase è essenziale per coinvolgere gli stakeholder aziendali e garantire una comprensione comune dei termini e dei requisiti aziendali.
   
• Modellazione logica: Il modello concettuale viene tradotto in un modello logico dettagliato che include tutte le entità, gli attributi e le relazioni, indipendentemente dalla tecnologia del database. Questa fase colma il divario tra i requisiti aziendali e la progettazione effettiva del database, garantendo che il sistema sia in grado di supportare le funzioni chiave dell'azienda.
   
• Modellazione fisica: Il modello logico viene trasformato in un modello fisico che specifica la struttura del database e i requisiti tecnici effettivi. Questo include la definizione di tipi di dati, indici, relazioni e specifiche di storage adatti a un sistema di gestione di database (DBMS) specifico.
   
• Manutenzione e ottimizzazione: I modelli di dati vengono aggiornati regolarmente per riflettere i cambiamenti nelle esigenze aziendali e nelle risorse di data science. Questo implica il tuning delle prestazioni, il controllo delle versioni e la creazione di aggiornamenti della documentazione per garantire che il modello rimanga pertinente ed efficiente.

Quali sono i tipi di tecniche di modellazione dei dati?

Le tecniche di progettazione della modellazione dei dati forniscono framework per un modellatore di dati e consentono di organizzare e gestire i dati. Esempi di alcune tecniche chiave includono:

• Entity-Relationship Modeling (ER Modeling): Utilizza entità e relazioni per fornire una visualizzazione grafica dei dati, ideale per i database relazionali.
   
• Normalizzazione e denormalizzazione: La normalizzazione elimina la ridondanza dei dati, mentre la denormalizzazione ottimizza le prestazioni reintroducendo strategicamente la ridondanza. La normalizzazione è utile nei sistemi OLTP (Online Transaction Processing), mentre la denormalizzazione è utile nei sistemi OLAP.
   
• Modellazione relazionale a oggetti: Combina approcci relazionali e orientati agli oggetti per strutture di dati complesse.
   
• Modellazione gerarchica e di rete: Ideale per relazioni complesse e strutturate.
   
• Modellazione dimensionale: Utilizzato nel data warehousing per eseguire query e generare report in modo efficiente.

Applicazioni e casi d'uso della ricerca cognitiva in vari settori

Le tecnologie di ricerca cognitiva sfruttano l’IA per creare la capacità di migliorare la capacità dei sistemi di ricerca di comprendere, interpretare e modificare dati strutturati e non strutturati. Questa tecnologia viene applicata in diversi settori, ad esempio:

• Ricerca Enterprise: Le piattaforme di ricerca cognitiva aiutano i dipendenti a trovare e accedere rapidamente alle informazioni aziendali su diversi database e sistemi, migliorando così la produttività. Comprendendo le query in linguaggio naturale, queste piattaforme possono fornire risultati più accurati e pertinenti nelle tabelle.
   
• E-commerce La ricerca cognitiva migliora la customer experience del software comprendendo le richieste e le finalità del linguaggio naturale, fornendo risultati personalizzati e accurati. In questo modo è possibile migliorare l'esperienza di acquisto suggerendo prodotti o servizi correlati in base alla cronologia di ricerca e alle preferenze.
   
• Assistenti digitali: La ricerca cognitiva consente al software assistente digitale di elaborare query complesse, accedendo a più origini dati per fornire informazioni rilevanti o eseguire attività. Questa funzionalità permette agli utenti di interagire in modo più naturale con gli assistenti digitali, utilizzando i comandi vocali o gli input di testo.
   

In conclusione, la modellazione della data science è una disciplina critica che aiuta le aziende a gestire e utilizzare i propri dati in modo efficace. Grazie alla comprensione dei diversi tipi di modelli e tecniche di dati, le aziende possono progettare solidi database e sistemi di analisi. Inoltre, tecnologie come la ricerca cognitiva e le soluzioni di Cloud analytics di provider come OVHcloud migliorano ulteriormente le capacità di gestione dei dati, portando a processi decisionali più informati in vari settori.

Esempi di come la modellazione dei dati supporti l'architettura software aziendale includono il modo in cui allinea gli obiettivi aziendali agli obiettivi tecnologici. Supporta inoltre altri elementi dell'architettura aziendale, ad esempio la governance dei dati, la business intelligence e le architetture di applicazioni, contribuendo a definire i requisiti in fase di definizione. Senza un modello di dati iniziale, i sistemi potrebbero non soddisfare le esigenze degli utenti, con conseguenti inefficienze e potenziali incoerenze dei dati.

L'importanza dell'ingegneria della modellazione dei dati si estende anche all'organizzazione logica e organizzata dei dati, al miglioramento della qualità dei dati, alla garanzia dell'integrità dei dati, al supporto del processo decisionale, all'agevolazione della progettazione dei database, alla riduzione della ridondanza, alla semplificazione del recupero dei dati, al miglioramento dello sviluppo delle applicazioni, alla possibilità di scalabilità, alla promozione della standardizzazione, al supporto della governance dei dati, al supporto dell'analisi dei dati, all'incoraggiamento della collaborazione, alla riduzione degli errori di sviluppo e al servizio come investimento a lungo termine.

Quando un data modeler implementa in modo efficace tecniche di modellazione dei dati, le aziende possono garantire la solidità, l'ottimizzazione e l'allineamento dell'infrastruttura a obiettivi software aziendali. Questo non solo migliora l'efficienza operativa, ma offre anche un vantaggio competitivo nell'ambiente aziendale odierno basato sui dati.

La modellazione dei dati, eseguita da un data modeler, include numerose applicazioni pratiche in diversi settori. Ad esempio, nel settore sanitario, i modelli di dati possono aiutare a gestire le cartelle cliniche dei pazienti, tenere traccia delle anamnesi e analizzare i risultati del trattamento. Nella finanza i modelli di dati vengono utilizzati per gestire le transazioni, tenere traccia delle prestazioni finanziarie e soddisfare i requisiti normativi.

Nel commercio elettronico i modelli di dati sono essenziali per la gestione dei cataloghi di prodotti, il monitoraggio dell'inventario e l'analisi del comportamento dei clienti. Questi strumenti aiutano a personalizzare le esperienze dei clienti integrando dati provenienti da diverse fonti, come la cronologia degli acquisti e il comportamento di navigazione.

Inoltre, la modellazione dei dati supporta la business intelligence fornendo un quadro strutturato per l'analisi dei dati. Consente alle aziende di creare data warehouse e data lake in grado di essere interrogati in modo efficiente, fornendo informazioni sulle prestazioni e i trend aziendali.

Man mano che la tecnologia si evolve, la modellazione dei dati diventa sempre più critica. Con la crescita dei Big Data e dell’IoT (Internet of Things), le aziende dovranno gestire grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. La modellazione dei dati svolgerà un ruolo chiave nell'organizzazione efficace di questi dati, garantendo che possano essere analizzati e utilizzati per fornire informazioni aziendali.

Inoltre, i progressi nell’IA e nel Machine Learning si integreranno maggiormente con la modellazione dei dati. L’IA può aiutare ad automatizzare parti del processo di modellazione dei dati, ad esempio identificare modelli in dataset di grandi dimensioni o suggerire strutture di dati ottimali basate su modelli di utilizzo. Questa integrazione renderà la modellazione dei dati più efficiente e accessibile a una più ampia gamma di utenti.

In sintesi, la modellazione dei dati è un elemento fondamentale della gestione moderna dei dati. La sua importanza va oltre la progettazione di database per supportare la strategia aziendale, la governance della data science e l’analisi. Man mano che il volume e la complessità dei dati aumentano, il ruolo della modellazione dei dati diventerà sempre più importante per aiutare le aziende a trarre il massimo valore dalle proprie risorse di dati.

Nonostante i vantaggi offerti dalla tecnologia Data Science, la modellazione dei dati si trova ad affrontare diverse sfide. Una delle sfide principali consiste nel garantire che i modelli di dati rimangano pertinenti e aggiornati man mano che le esigenze aziendali si evolvono. A tale scopo sono necessari interventi di manutenzione e aggiornamenti continui che riflettano le modifiche apportate alle origini dati, ai processi aziendali o ai requisiti normativi.

Un'altra sfida è rappresentata dalla necessità di bilanciare la complessità dei modelli di dati con la semplicità e l'usabilità. I modelli complessi possono acquisire relazioni dettagliate, ma possono essere difficili da comprendere e gestire. D'altro canto, i modelli eccessivamente semplificati potrebbero non acquisire le sfumature critiche dei dati.

Inoltre, l'ingegneria della modellazione dei dati richiede una collaborazione significativa tra stakeholder, che può essere difficile in organizzazioni di grandi dimensioni o distribuite. Garantire che tutti gli stakeholder siano allineati sulle definizioni e i requisiti dei dati è fondamentale per il successo delle iniziative di modellazione dei dati.

In conclusione, la modellazione dei dati è una disciplina critica della data science che è alla base di una gestione e analisi dei dati efficaci.

La progettazione della modellazione dei dati non consiste solo nella creazione di diagrammi, ma anche nella comprensione approfondita dei processi aziendali e dei flussi di dati. Un modello dei dati efficace richiede la collaborazione tra i team IT e gli stakeholder aziendali per garantire che il modello di dati rifletta accuratamente le esigenze aziendali. Questa collaborazione consente di identificare le entità di dati chiave, i relativi attributi e le relazioni, essenziali per la progettazione di database che supportano le operazioni aziendali in modo efficiente.

Inoltre, la modellazione dei dati svolge un ruolo cruciale nella governance dei dati. Definendo strutture e relazioni dei dati chiare, le aziende possono applicare gli standard dei dati e garantire la conformità ai requisiti normativi. Questo aspetto è particolarmente importante in settori come la finanza e l’assistenza sanitaria, in cui la privacy e la sicurezza dei dati sono fondamentali.

Oltre a svolgere un ruolo importante nella progettazione di database, la modellazione dei dati è essenziale anche per i progetti di integrazione e migrazione dei dati. Quando si integrano dati provenienti da più origini, un modello ben progettato garantisce la coerenza e la compatibilità dei dati tra i diversi sistemi. In questo modo è possibile ridurre la complessità e i rischi associati all'integrazione dei dati, rendendo più semplice l'unione di dati provenienti da diverse origini in una visualizzazione unificata.