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.

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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.

Cos’è il Data Modeling e perché è importante?

Il Data Modeling (modello dei dati) è il processo di creazione di una rappresentazione concettuale e logica dei dati all’interno di un sistema informatico. In parole semplici, il data modeling fornisce una struttura organizzativa ai dati, permettendo a sviluppatori e analisti di comprendere come le informazioni sono collegate e interagiscono tra loro. Un modello di dati rappresenta la struttura dei dati, le relazioni tra di essi e le regole che ne regolano l’integrità. Questo modello funge da base per la progettazione e lo sviluppo di database e sistemi informatici.

Il Data Modeling è essenziale per garantire che i sistemi informatici siano progettati in modo efficiente, organizzato e flessibile, consentendo una gestione ottimale dei dati e rispondendo in modo efficace alle esigenze aziendali.

Concetto di modello di dati

Un modello di dati rappresenta la struttura concettuale e logica dei dati in un’organizzazione o in un sistema informatico. È una rappresentazione astratta che descrive il modo in cui i dati sono organizzati e correlati tra loro, e costituisce la base per la progettazione e lo sviluppo di database e applicazioni.

Un modello di dati efficace include:

  • entità: rappresentano gli oggetti o concetti chiave di un sistema, come “Cliente”, “Prodotto” o “Ordine”;
  • attributi: sono le proprietà o le caratteristiche che descrivono un’entità, come “Nome”, “Prezzo” o “Data”.
  • relazioni: definiscono le connessioni e le associazioni tra le diverse entità, come “Cliente-effettua-Ordine” o “Ordine-includes-Prodotto”.

Un modello di dati può essere rappresentato graficamente tramite diagrammi come gli Entity-Relationship Diagram (ERD) o i Class Diagram UML, che forniscono una rappresentazione visiva delle entità, delle loro relazioni e dei loro attributi.

Concetto di modellazione dei dati

La modellazione dei dati (data modeling) è il processo di progettazione, definizione e organizzazione di modelli di dati. Si tratta di un’attività che prevede la creazione di rappresentazioni concettuali e logiche dei dati, necessarie per tradurre i requisiti aziendali in strutture tecniche implementabili.

Obiettivi della modellazione dei dati sono:

  • comprendere i requisiti aziendali: trasformare i requisiti in strutture dati coerenti;
  • standardizzare le definizioni: fornire una rappresentazione comune dei dati utilizzando un linguaggio condiviso;
  • gestione dell’integrità dei dati: definire regole per garantire la coerenza e la qualità dei dati;
  • facilitare lo sviluppo del sistema: creare una base organizzata per la progettazione del database e delle applicazioni;
  • documentazione: fornire documentazione accurata e dettagliata delle strutture dati.

Tipi di modelli dei dati (data model)

Il mondo dell’informatica e della gestione dei dati si affida al processo di data modeling per tradurre le esigenze aziendali in strutture tecniche coerenti. Uno degli aspetti fondamentali di questo processo riguarda la classificazione dei diversi tipi di modelli di dati, ciascuno con il suo specifico livello di astrazione e dettagli. I modelli di dati sono tradizionalmente suddivisi in tre categorie principali: concettuali, logici e fisici. Tuttavia, esistono ulteriori sottotipi che meritano una menzione. Vediamo nel dettaglio ciascuno di essi.

Modello concettuale

Il modello concettuale rappresenta la visione più astratta dei dati. Viene creato per catturare la prospettiva del business e fornire una rappresentazione ad alto livello delle entità fondamentali e delle loro relazioni, senza entrare nei dettagli tecnici.

Un modello concettuale descrive i dati attraverso concetti chiave noti come entità, attributi e relazioni. Le entità rappresentano gli oggetti principali di interesse nel dominio aziendale, come “Cliente”, “Prodotto” o “Ordine”. Gli attributi sono le caratteristiche specifiche di queste entità, ad esempio, “Nome” e “Data di Nascita” per un cliente. Le relazioni identificano i legami tra diverse entità, come “Cliente-effettua-Ordine”.

Un diagramma molto comune per rappresentare il modello concettuale è l’Entity-Relationship Diagram (ERD), ideato da Peter Chen nel 1976. Questo diagramma include entità come rettangoli, attributi come ovale, relazioni come linee tra entità e cardinalità per descrivere il numero di relazioni tra le entità.

Il modello concettuale è utilizzato per facilitare la comunicazione tra stakeholder aziendali e sviluppatori, garantendo che i requisiti aziendali siano correttamente compresi e rappresentati nella progettazione del database.

Modello logico

Il modello logico aggiunge un livello di dettaglio rispetto a quello concettuale, rappresentando le strutture dati in modo più specifico. Traducendo le entità in tabelle, gli attributi in colonne e le relazioni in chiavi esterne, fornisce una visione più dettagliata delle informazioni. Nonostante ciò, non include ancora dettagli fisici come gli indici o le partizioni.

In un modello logico, vengono definiti con precisione:

– tipi di dati per ogni attributo, come interi, stringhe o date;

– vincoli di integrità, come chiavi primarie e chiavi esterne;

– cardinalità delle relazioni, ad esempio, uno-a-uno, uno-a-molti o molti-a-molti.

Il modello logico viene spesso utilizzato come passaggio intermedio tra il modello concettuale e quello fisico. Il diagramma ER rimane uno strumento utile anche in questa fase, ma può essere sostituito da diagrammi UML di classe. Questo tipo di modello serve per verificare che il design sia corretto dal punto di vista logico prima di procedere all’implementazione fisica.

Modello fisico

Il modello fisico rappresenta l’implementazione pratica del modello logico in un sistema di gestione di database specifico (DBMS). In questa fase, le tabelle, le colonne e le relazioni del modello logico vengono tradotte in oggetti fisici effettivi, con dettagli tecnici quali indici, partizioni e trigger.

Il modello fisico definisce:

– tipi di dati specifici del DBMS, come VARCHAR, INTEGER, DATE;

– indici per ottimizzare le prestazioni delle query;

– partizionamento delle tabelle per migliorare la gestione dei dati;

– vincoli come UNIQUE, NOT NULL e CHECK;

– regole di integrità referenziale tramite le chiavi esterne;

– trigger per eseguire azioni automatiche basate su eventi.

Un esempio di modello fisico potrebbe includere il codice SQL per la creazione delle tabelle e degli indici, come ad esempio:

Il modello fisico, dunque, è essenziale per l’implementazione pratica del database e per l’ottimizzazione delle prestazioni.

Strumenti e processo del data modeling: le tecniche

Il data modeling è un processo critico per l’organizzazione dei dati aziendali e la progettazione di database strutturati e funzionali. Implica l’uso di strumenti specializzati e una metodologia ben definita per trasformare i requisiti aziendali in strutture di dati coerenti, ottimizzate e documentate.

Il primo passo del processo di data modeling è l’analisi dei requisiti aziendali. Questa fase coinvolge la raccolta e la comprensione delle esigenze dei vari stakeholder, comprese le aspettative di business e i requisiti funzionali. Gli analisti lavorano a stretto contatto con i rappresentanti delle diverse unità aziendali per identificare le entità chiave, le relazioni e gli attributi necessari per il modello concettuale. Durante questa fase vengono utilizzati strumenti di analisi come diagrammi di flusso e mappe concettuali per comprendere meglio i flussi di dati.

La modellazione concettuale, come accennato nel precedente paragrafo, è una rappresentazione astratta dei dati che fornisce una visione generale degli oggetti principali del dominio aziendale. L’obiettivo di questa fase è creare un Entity-Relationship Diagram (ERD) o un diagramma UML che catturi le entità chiave, i loro attributi e le relazioni tra di esse.

Gli strumenti di modellazione concettuale, come Erwin Data Modeler, aiutano a creare rappresentazioni grafiche delle entità e delle loro relazioni, garantendo che gli analisti abbiano un quadro chiaro dei requisiti. In questa fase, vengono definite anche le regole di business come vincoli di integrità e vincoli di cardinalità.

Come abbiamo dettagliato in precedenza, la modellazione logica aggiunge dettagli alla struttura concettuale, fornendo una rappresentazione più specifica delle entità in termini di tabelle e relazioni. In questa fase, si sviluppano tabelle relazionali con attributi dettagliati e tipi di dati. Inoltre, vengono definiti vincoli come chiavi primarie e chiavi esterne per mantenere l’integrità referenziale.

La modellazione fisica, infine, rappresenta la fase di traduzione del modello logico in strutture implementabili su un DBMS specifico. In questa fase vengono scelti i tipi di dati fisici in base al DBMS (ad esempio, VARCHAR o TEXT per le stringhe), vengono definiti indici per ottimizzare le query, si stabiliscono partizionamenti e si implementano trigger.

La verifica e la validazione sono fasi fondamentali per garantire che il modello di dati sia coerente con i requisiti iniziali e che tutte le regole di business siano implementate correttamente. Questa fase coinvolge la revisione del modello da parte di esperti di business e tecnici per identificare eventuali discrepanze o errori.

Gli strumenti di data modeling solitamente offrono funzionalità per la validazione automatica dei modelli rispetto alle regole aziendali, mentre altre piattaforme consentono il confronto tra il modello logico e quello fisico per rilevare incongruenze. La documentazione viene rivista e, se necessario, vengono apportate modifiche ai modelli.

Una volta implementato, il modello di dati deve essere continuamente monitorato e ottimizzato. L’ottimizzazione coinvolge il miglioramento delle prestazioni tramite l’uso di indici, query tuning e partizionamento. La manutenzione del modello implica l’aggiornamento delle strutture di dati per adattarsi ai nuovi requisiti aziendali. Strumenti come Erwin Data Modeler facilitano la manutenzione grazie alla “capacità di versionamento dei modelli” e alla “generazione automatica di script” per modificare le tabelle.

Tecniche di Data Modeling

Oltre alla tradizionale classificazione in modelli concettuali, logici e fisici, esistono altri tipi di modelli di dati che meritano di essere menzionati perché hanno a che fare, più nello specifico, con le tecniche di data modeling.

Modellazione Relazionale

La modellazione relazionale è una delle tecniche più utilizzate e si basa sui principi del modello relazionale proposto da Edgar F. Codd. Organizza i dati in tabelle correlate tra loro tramite chiavi esterne. Ogni tabella rappresenta un’entità con attributi come colonne e record come righe. Il linguaggio SQL è utilizzato per manipolare e interrogare i dati.

Modellazione orientata agli oggetti

La modellazione orientata agli oggetti combina i concetti del modello relazionale con quelli della programmazione a oggetti. Le entità sono trattate come oggetti con attributi e metodi. Questa tecnica è particolarmente utile per applicazioni complesse che richiedono l’ereditarietà e il riutilizzo dei dati. Database come PostgreSQL e MongoDB supportano la modellazione orientata agli oggetti.

Modellazione documentale

La modellazione documentale organizza i dati in documenti JSON o XML. Ogni documento rappresenta un’entità e può contenere sotto-documenti e array. Questa tecnica è utilizzata nei database NoSQL come MongoDB e Couchbase. È ideale per dati semi-strutturati e flessibili che non richiedono uno schema rigido.

Modellazione gerarchica

La modellazione gerarchica rappresenta i dati in una struttura ad albero, con relazioni padre-figlio. Ogni entità figlio ha un solo genitore, rendendo la struttura altamente organizzata ma rigida. È stata storicamente utilizzata nei DBMS mainframe come IMS di IBM e nei file system.

Modellazione a grafi

La modellazione a grafi rappresenta le entità come nodi e le relazioni come archi. È particolarmente utile per applicazioni che richiedono la gestione di relazioni complesse come i social network. Database come Neo4j e OrientDB supportano questo tipo di modellazione, che può essere visualizzata tramite diagrammi di grafi.

Modellazione colonnare

La modellazione colonnare organizza i dati per colonne anziché per righe, ottimizzando le query che coinvolgono grandi quantità di dati. È utilizzata nei database NoSQL come Apache Cassandra e HBase, ed è ideale per le applicazioni di analisi dei dati.

I vantaggi del data modeling

Il data modeling offre numerosi benefici che contribuiscono a migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali. Un vantaggio chiave è l’organizzazione strutturata dei dati, che consente una gestione più efficiente e un accesso rapido alle informazioni critiche. Attraverso la standardizzazione delle definizioni e delle regole di business, il data modeling migliora la comunicazione tra i diversi team e stakeholder, garantendo che i requisiti aziendali siano tradotti correttamente in strutture tecniche.

La modellazione dei dati aumenta la qualità e l’integrità dei dati, implementando vincoli e regole che assicurano la coerenza delle informazioni. Questa struttura organizzativa facilita la creazione di database ottimizzati e orientati alle prestazioni, migliorando significativamente la velocità e l’efficienza delle query.

Un altro vantaggio è la riduzione dei costi di sviluppo e manutenzione, poiché un modello ben progettato minimizza errori e discrepanze fin dalle prime fasi del progetto. Questo si traduce in un risparmio sui costi e una mitigazione dei rischi legati alle modifiche strutturali.

Il data modeling supporta anche la flessibilità e la scalabilità, consentendo alle aziende di adattare facilmente il proprio sistema dati a nuovi requisiti e volumi crescenti. Infine, la documentazione completa fornita dalla modellazione dei dati crea una base solida per la manutenzione e l’aggiornamento continuo dei sistemi informatici.

In conclusione, il data modeling è un processo fondamentale per qualsiasi azienda che desideri ottenere una gestione efficiente dei dati, migliorare la comunicazione tra i team e garantire una progettazione ottimizzata e scalabile dei propri sistemi informativi.

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