Il Data Modeling è un processo che consente alle organizzazioni di scoprire, progettare, visualizzare, standardizzare e distribuire asset di dati di alta qualità attraverso un’interfaccia grafica intuitiva.

Il valore dei dati e il modo in cui vengono utilizzati all’interno delle aziende è cambiato nel corso degli anni, anche il Data Modeling è cambiato di conseguenza: nel contesto moderno, la modellazione dei dati, oltre a ciò che è stato finora, diventa anche funzionale alla Data Governance.

Se il Data Modeling, infatti, è sempre stato visto come il modo migliore per comprendere le origini dei dati e automatizzare gli standard di progettazione, la modellazione moderna va ben oltre questi domini per accelerare e garantire il successo complessivo della Data Governance. Oltre a mantenere il business conforme alle normative vigenti, la Data Governance e il Data Modeling promuovono anche l’innovazione: ad esempio le aziende che vogliono portare avanti iniziative di intelligenza artificiale (AI) non andranno molto lontano se non posso garantire dati di qualità e modelli di dati ben definiti.

Con il giusto approccio di DM e DG è infatti possibile promuovere coesione, coerenza, qualità dei dati e quindi anche il successo delle data strategy aziendali.

 

Il Modern Data Modeling è un elemento fondamentale per la gestione dei dati aziendali

Esatto! Questo è un effetto dello stretto legame tra Data Modeling e Data Governance. Impostare il modeling nella forma più adatta alla tua azienda semplifica e ottimizza tutti i processi e le attività:

  • ? mitiga la complessità dei dati,
  • ? aumenta la collaborazione e l’alfabetizzazione,
  • ? aiuta a scoprire le connessioni tra diversi elementi di dati, quindi consente di accelerare la data governance e gli sforzi di intelligence,
  • ? garantisce l’integrità dei dati e la loro qualità e veridicità ,
  • ? porta alla creazione di un’architettura dei dati utile, agile e governabile che semplifica la gestione del ciclo di vita, progettazione e manutenzione dei dati.

 

La modellazione diventa così anche il fulcro della vera collaborazione all’interno della tua organizzazione perché fornisce una fonte visiva di verità sui dati che tutti possono (e devono) seguire per conformarsi ai requisiti di governance.

 

Nelle aziende moderne sia il business, sia l’IT sono proprietari di processi di modellazione dei dati e degli stessi modelli di dati. Gli analisti aziendali e altri utenti esperti iniziano a comprendere la complessità dei dati perché possono cogliere i termini e contribuire a rendere i dati della loro organizzazione accurati e completi, e la modellazione diventa sempre più importante agli occhi degli utenti aziendali.

Portare i dati nell’azienda e renderli di facile accesso e comprensione aumenta il valore delle risorse di dati, fornendo un ritorno sull’investimento e un ritorno sull’opportunità. Ma nessuno dei due sarebbe possibile senza il Data Modeling come spina dorsale della gestione di dati, metadati e come base di una corretta Data Governance.

 

Quindi… qual è il giusto approccio alla modellazione dei dati?

Non esiste in assoluto un modo”giusto” o uno “sbagliato” di fare Data Modeling, in ogni realtà aziendale i dati hanno forme e volumi diversi, e anche il DM deve essere diverso per adattarsi al meglio. In generale però possiamo dire che un approccio al Data Modeling è giusto quando, adattandosi bene al contesto aziendale, permette di rendere disponibili i dati giusti al momento giusto alle persone giuste.

In questo senso è chiaro come il successo aziendale al giorno d’oggi sia strettamente legato a strategie di tipo data-driven e come, al contrario, le aziende che guardano al DM senza pensare ai processi aziendali, alle piattaforme e alle soluzioni necessarie si rendano rapidamente conto che i dati, trattati in questo modo, creano molto rumore senza però essere realmente informativi, e quindi spesso portano ad intuizioni e decisioni non corrette.

 

Tirando le somme quindi c’è un’unica best practise, universale e sempre vera, ed è che le: è fondamentale affidarsi ad esperti del settore perché l’approccio giusto al Data Modeling non è definibile a priori, ma dipende dal contesto.

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