È oramai riconosciuto che non si possa diventare un’organizzazione Data Driven senza avere una solida struttura di Data Governance.
Tuttavia molte organizzazioni hanno fatto esperienza di quanto possa essere non banale arrivare a tale traguardo; in molti hanno speso tempo e denaro nel tentativo di armonizzare i dati su diverse piattaforme, in attività di data cleaning, caricamento dei metadati, conversioni di codice, definizione di Business Dictionary, monitoraggio delle trasformazioni dei dati e così via, magari senza neppure arrivare ai risultati sperati.
In che modo, quindi, un’azienda può implementare efficacemente la governance dei dati, documentando e applicando regole e processi aziendali, analizzando l’impatto delle modifiche e conducendo audit quando si verifica qualche problema nella gestione dei dati?
La risposta sta nella creazione di un sistema Data Governance automatico, basato sui metadati che operi in tempo reale, garantendo un’elevata qualità del dato che sarà poi utile per tutti, dai Data Scientist agli Architetti, dagli Analisti ai C-level.
Il primo step per la realizzazione di questo sistema è il Data Modeling.
Il Data Modeling è il processo di creazione di un modello dati, ovvero il processo di creazione di una rappresentazione concettuale, logica e fisica dei dati, delle associazioni e delle regole che li caratterizzano.
Trattare i dati come un asset strategico
Per decenni, il Data Modeling ha rappresentato il metodo di riferimento per progettare e implementare nuovi database relazionali e per supportare lo sviluppo di applicazioni. Oggi, la sua rilevanza per il business aziendale è aumentata, perché le aziende si trovano a dover gestire molti più dati, strutturati e non, e molte più sorgenti; ciò aumenta la complessità dei sistemi coinvolti e, quindi, l’utilizzo di strumenti grafici per la modellazione, può aiutare a minimizzare l’entropia che con il tempo tende a caratterizzare questo tipo di ambienti.
Pertanto, il Data Modeling rappresenta un passaggio fondamentale per le aziende che, volendo ottenere un vantaggio competitivo, hanno compreso la necessità di trattare i dati come un asset strategico su cui basare il processo decisionale.
Il valore del Data Modeling
I vantaggi nel perseguire questo approccio sono molteplici.
Il Data Modeling consente, innanzitutto, di automatizzare attività lunghe e complesse rendendo più efficaci le operazioni di progettazione, standardizzazione e implementazione del database e migliora le attività di gestione grazie all’utilizzo di automatismi che intercettano le variazioni negli ambienti dati sottostanti e consento di confrontare più versioni del medesimo ambiente dati.
Abilita, inoltre, lo sviluppo in modalità “collaborativa”: la modellazione dati, oltre a quella logica e fisica, crea una rappresentazione concettuale dei dati, ciò consente ai diversi gruppi aziendali di collaborare nella costruzione dei modelli, pur non avendo competenza specifiche; tutto questo garantisce l’aderenza dei dati alla visione di business dell’organizzazione, la conformità alle normative e l’aderenza alle policy aziendali.
Da un punto di vista più tecnico, il data modeling garantisce coerenza nella naming convention, nell’uso di valori predefiniti, nella semantica e nella sicurezza, ovvero consente di standardizzare le soluzioni aziendali, garantendo al contempo la qualità dei dati.
Favorire il time to market
La migliore gestione dei dati, ottenuta grazie a pratiche di Data Modeling, favorisce anche il processo di innovazione e accelera il time- to market: esigenze sempre più sentite nell’attuale era digitale che obbliga le aziende a dover costantemente rilasciare nuovi prodotti.
Il Data Modeling consente infatti di ridurre i costi di gestione dei dati, di ottimizzare l’innovazione e di mitigare i rischi associati alle iniziative data-driven complesse, eliminando i silos tecnologici e organizzativi, implementando design riutilizzabili e analisi standard, governando la modellazione dei dati e la definizione dei processi.
Data modeling: il fondamento per Data Governance e Big Data Analytics
Il Data Modeling è il primo passo per la corretta governance dei dati, corrisponde al momento in cui il dato viene inserito in un modello aderente alla vision aziendale, ovvero coincide con il momento in cui entra nel data lifecycle. La creazione del modello concettuale è il primo step per la data collaboration, elemento fondamentale per una vera organizzazione data driven. L’automazione della gestione dei processi di change all’interno dei modelli dati favorisce la disponibilità in tempo reale di metadati sempre aggiornati e utili a tutte le aree aziendali
Dati questi presupposti, è chiaro quindi che un buon data modeling è il fondamento per una buona Data Governance.
L’era del processo decisionale basato sui dati, a tutti i livelli della gerarchia organizzativa, richiede che ogni applicazione e strumento di Analytics sia sostenuto da un modello dati universalmente accessibile e accettato. La fiducia nella governance dei dati, nella loro affidabilità, nelle iniziative legate alle Big Data analytics può arrivare solo da fondamenta solide quali sono quelle che un corretto Data Modeling garantisce.
