Comprendere la modellazione dei dati
Comprendere la modellazione dei dati
In un'epoca in cui i dati sono il bene più prezioso di un'azienda, raccogliere, archiviare e gestire in modo efficiente i dati estesi è fondamentale per garantire un vantaggio competitivo. Ma come fanno le organizzazioni a creare un significato da fonti di dati disparate? Come fanno a sapere quali dati raccogliere e come archiviarli?
La risposta sta nell'efficiente modellazione dei dati, una tecnica che consente agli sviluppatori di visualizzare il loro sistema di gestione dei dati. Li aiuta a capire quali dati devono raccogliere e come identificare le relazioni critiche tra più fonti. Il processo consente ai responsabili delle decisioni di identificare i set di dati rilevanti per un processo decisionale efficace.
Questo post spiegherà la modellazione dei dati, il suo funzionamento, le tecniche, i processi, i vantaggi, le sfide e gli strumenti che possono aiutarvi a semplificare i flussi di lavoro della modellazione.
Che cos'è la modellazione dei dati?
**La modellazione dei dati crea uno schema che rappresenta la struttura dei dati di un'applicazione o di un sistema. Il modello dei dati è un diagramma che illustra le entità dei dati, gli oggetti, le relazioni e gli schemi complessi per la memorizzazione **.
Il modello di dati stabilisce anche le definizioni dei dati, i glossari e altri metadati cruciali per aiutare i diversi stakeholder a estrarre informazioni significative per casi d'uso specifici. Le parti interessate possono includere analisti di dati, sviluppatori e amministratori che analizzano, organizzano e gestiscono l'accesso alle fonti di dati.
Una modellazione dei dati efficiente garantisce l'uso efficace delle risorse di dati da parte dei vari team, favorendo una comprensione condivisa dei dati, eliminando le ridondanze dei dati e riducendo al minimo gli ostacoli amministrativi. Inoltre, consente alle organizzazioni di identificare e risolvere i potenziali ostacoli e i vincoli di progettazione per costruire un sistema di gestione dei dati scalabile.
Come funziona la modellazione dei dati?
Le tecniche per la creazione di un modello di dati possono variare da caso a caso, ma in genere comprendono lo sviluppo di un progetto concettuale, di un quadro logico e di un modello fisico.
Progettazione concettuale
Il progetto concettuale è un'astrazione che visualizza la struttura generale dei dati. Identifica l'ambito del progetto e stabilisce i requisiti di alto livello per la creazione del sistema.
Il modello concettuale traccia anche le entità di dati, le relazioni, le integrazioni e i protocolli di sicurezza rilevanti per le attività di business analytics. Per esempio, il diagramma seguente mostra un modello concettuale semplice di un sistema di database delle vendite.
Modello concettuale.png
L'obiettivo è quello di soddisfare le esigenze di dati dei dirigenti aziendali e di aiutarli a scoprire gli elementi e le relazioni cruciali dei dati per prendere decisioni efficaci basate sui dati.
Struttura logica
Il quadro logico offre maggiori dettagli, includendo tipi di dati, identificatori unici e definizioni. Utilizza notazioni formali per contrassegnare le relazioni tra le entità e consente agli utenti di visualizzare più chiaramente gli attributi e le relazioni dei dati.
Ad esempio, il quadro logico di un database delle vendite può contenere le chiavi primarie che collegano le tabelle dei prodotti e delle vendite.
Logical Framework.png
Il modello logico aiuta anche gli utenti a determinare la natura delle informazioni richieste all'interno di ogni entità di dati e le regole di implementazione delle strutture di dati.
Modello fisico dei dati
Il modello fisico dei dati è l'ultima e più dettagliata rappresentazione di un sistema guidato dai dati. Include uno schema dettagliato che descrive come il sistema memorizzerà le risorse di dati.
Per esempio, il modello fisico dei dati in un sistema di database relazionale consiste nei nomi di ogni tabella, colonna e tipo di dati corrispondente.
Modello fisico dei dati.png
I modelli fisici sono specifici del sistema e cambiano a seconda del tipo di modello che si sta cercando di costruire. La sezione seguente illustra in modo più dettagliato i diversi tipi di modelli di dati.
Tipi di modelli di dati
Con il passare del tempo, i sistemi di gestione dei database (DBMS) sono diventati sempre più complessi a causa dell'aumento dei volumi di dati. La varietà delle architetture dei DBMS ha dato origine a diversi tipi di modelli di dati per aiutare le organizzazioni a progettare i sistemi di gestione in modo più efficiente.
Sebbene i tipi di modelli siano ancora in evoluzione, alcuni tipi popolari includono modelli di dati gerarchici, relazionali, di entità e relazioni, orientati agli oggetti e dimensionali.
Modelli di dati gerarchici
Il modello di dati gerarchico organizza i dati in una struttura ad albero di tipo uno-a-molti, con un singolo genitore collegato a più record figli.
Modello gerarchico.png
L'IBM Information Management System (IMS) è stato il primo a utilizzare la struttura gerarchica introdotta nel 1966. Sebbene questo modello sia oggi molto raro, viene ancora utilizzato per organizzare i dati nei file XML (Extensible Markup Language) e nei sistemi informativi geografici (GIS).
Modelli di dati relazionali
I modelli di dati relazionali, introdotti dal ricercatore IBM Edgar F. Codd nel 1970, sono più versatili delle strutture gerarchiche. Organizzano i dati in tabelle con righe e colonne, rendendo più gestibile la scoperta di più elementi di dati e relazioni.
| ID | Nome | Indirizzo |
| 125 | Nome 1 | Indirizzo 1 |
| 236 | Nome 2 | Indirizzo 2 |
Tabella: Modello relazionale
I modelli relazionali consentono agli utenti di unire più tabelle in base alle chiavi primarie e di ridurre la complessità dei dati. Il linguaggio SQL (Structured Query Language) è utilizzato principalmente per manipolare e analizzare i dati nei database relazionali.
Modelli di dati Entità-Relazioni
I modelli ER (Entity-Relationship) organizzano gli attributi dei dati in base alle entità e mappano le relazioni tra più entità.
Per esempio, in un DBMS di vendita, un cliente è un'entità i cui attributi possono includere il nome, l'indirizzo, i dettagli di contatto e altre caratteristiche. L'entità cliente può essere correlata all'entità prodotto attraverso gli articoli acquistati da un determinato cliente.
ER Model.png
La struttura è più dinamica rispetto ai modelli relazionali, in quanto aiuta a catturare e analizzare i dati basati sulle transazioni in modo più efficiente.
Modelli di dati orientati agli oggetti
I modelli di dati orientati agli oggetti sono diventati popolari con la programmazione orientata agli oggetti, che organizza gli oggetti di dati in base ai loro attributi.
Gli oggetti di dati con attributi simili vengono raggruppati in classi. I programmatori possono creare nuove classi che possono ereditare gli attributi delle classi precedenti.
Modello di dati orientato agli oggetti- .png
Modello dei dati orientato agli oggetti: Gli oggetti CIRCOLO, RETTANGOLO e TRIANGOLO ereditano dall'oggetto FORMA ___. Ogni forma ha i suoi attributi.
Per esempio, in un modello di dati orientato agli oggetti, i dati dei clienti e dei dipendenti possono appartenere alla stessa classe in quanto hanno attributi identici, come nome, indirizzo e informazioni di contatto. Questo differisce dai modelli ER, dove clienti e dipendenti sono entità separate.
Modelli di dati dimensionali
I modelli di dati dimensionali organizzano le entità dei dati come dimensioni collegate a schede, migliorando l'analisi nei data warehouse e nei mart. Un factsheet contiene dati sugli eventi, mentre le dimensioni contengono informazioni sulle entità che compaiono in questi eventi.
Modello di dati dimensionale - .jpg
Modello dei dati dimensionali: La scheda informativa sulle vendite si riferisce a più dimensioni delle entità che vi compaiono.
Ad esempio, una scheda informativa può essere una tabella che registra le transazioni quotidiane di più clienti. Tuttavia, gli utenti possono trovare ulteriori informazioni su ciascun cliente o prodotto nelle tabelle di dimensione che memorizzano i dati relativi ai clienti o ai prodotti.
Lo schema a stella è una famosa struttura di dati dimensionali in cui un singolo factsheet è collegato a più dimensioni. Una variante più complessa è la struttura a fiocco di neve, in cui numerose tabelle di dimensioni sono collegate a diversi fogli di dati.
Confronto con la progettazione di database e l'ingegneria dei dati
Sebbene la progettazione di database e l'ingegneria dei dati siano concetti simili, differiscono dalla modellazione dei dati per alcuni aspetti.
La modellazione dei dati è la fase iniziale della costruzione di un database. La progettazione del database è un processo meno astratto che determina i requisiti per l'implementazione del modello di dati. Gli sviluppatori considerano la struttura di database più ottimale per migliorare la scalabilità e l'integrità dei dati. Ad esempio, può includere la scelta delle chiavi primarie, le tecniche di indicizzazione e la progettazione dello schema.
L'ingegneria dei dati è un concetto più ampio che comprende lo sviluppo di pipeline di dati automatizzate per elaborare, trasformare e spostare i dati tra più piattaforme. Un modello di dati efficiente può aiutare a costruire un solido progetto di database, aiutando gli sviluppatori a semplificare i flussi di lavoro dell'ingegneria dei dati.
Processo di modellazione dei dati
La progettazione di un modello di dati richiede il contributo di più parti interessate per comprendere l'ambito, gli obiettivi e i vincoli di risorse del sistema di database.
Gli esperti di dati devono selezionare il tipo di modello di dati appropriato per rappresentare la struttura dei dati necessaria per un particolare caso d'uso. Devono inoltre determinare i simboli e le convenzioni notazionali pertinenti per costruire il modello.
Sebbene i flussi di lavoro per la modellazione dei dati possano variare a seconda delle esigenze aziendali e della natura dei dati, l'elenco seguente offre alcune fasi per la progettazione di un modello.
Identificazione delle entità: Il primo passo consiste nell'identificare le entità rilevanti che i dati devono includere. Le entità devono essere reciprocamente esclusive e devono costituire la base della progettazione concettuale del modello.
Identificazione degli attributi**: gli sviluppatori devono identificare gli attributi unici di ogni entità. Per esempio, in un database con i dati bancari dei clienti, i "conti bancari" possono essere un'entità separata con attributi unici come la natura del conto, il numero di conto, la data di creazione, l'importo iniziale depositato, ecc.
Relazioni tra entità: Mappare le relazioni tra più entità. Ad esempio, l'entità "conto bancario" può essere correlata all'entità "cliente", con ogni cliente che ha un altro conto.
Assegnazione di chiavi primarie:** Gli sviluppatori devono assegnare chiavi univoche alle entità per rappresentare formalmente le loro relazioni. Ad esempio, il numero di conto può essere una chiave primaria che mette in relazione l'entità "clienti" con l'entità "conti bancari".
Dopo aver identificato tutte le entità, gli attributi e le relazioni con le chiavi primarie, gli sviluppatori possono determinare il modello di dati appropriato e finalizzare il progetto che meglio soddisfa le esigenze aziendali.
Vantaggi della modellazione dei dati
Un modello di dati è la spina dorsale di un sistema di gestione dei dati efficace. Consente a più stakeholder di utilizzare le risorse di dati per scoprire preziose intuizioni per il processo decisionale strategico.
L'elenco che segue evidenzia alcuni vantaggi di un modello di dati efficace.
Un modello di dati aiuta a comunicare più facilmente il flusso di dati e i concetti alle parti interessate.
Documentazione coerente:** Poiché il modello di dati fornisce una visualizzazione standardizzata della struttura complessiva dei dati, la documentazione è più coerente e consente una progettazione più solida del sistema.
Con una comprensione condivisa dei dati, i team di più settori possono collaborare più efficacemente ai progetti.
Una migliore qualità dei dati: un modello ben progettato garantisce l'integrità dei dati tra le varie fonti e consente agli utenti di sviluppare flussi di lavoro di analisi dei dati rapidi ed efficienti.
Sfide della modellazione dei dati
Sebbene la modellazione dei dati offra molteplici vantaggi, comporta alcune sfide di implementazione. La comprensione di questi ostacoli e dei modi per superarli può aiutare le organizzazioni a realizzare più rapidamente i vantaggi della modellazione dei dati.
Di seguito sono elencate alcune sfide che gli sviluppatori possono incontrare durante la progettazione di un modello di dati.
I moderni DBMS devono essere dinamici e rispondere alle mutevoli esigenze aziendali e alla crescente varietà dei dati. Tuttavia, prevedere i cambiamenti futuri è complesso e comporta notevoli speculazioni. La scomposizione dei modelli in componenti più piccoli e l'utilizzo di standard industriali possono contribuire a mitigare questi problemi.
Convincere il team esecutivo dei vantaggi di un modello di dati può essere noioso. La conversazione può diventare troppo astratta per gli utenti aziendali. Per assicurarsi il sostegno, i team che si occupano di dati devono rivolgersi al top management con obiettivi chiari e in linea con la missione e la visione generale dell'azienda.
La progettazione di un modello di dati è un processo iterativo che può richiedere modifiche dell'ambito e degli obiettivi. Tuttavia, modifiche frequenti possono portare il progetto fuori strada e aumentare i costi di sviluppo. Identificare e coinvolgere le parti interessate fin dall'inizio e ottenere un feedback regolare può aiutare a superare questi problemi.
Strumenti di modellazione dei dati
Gli sviluppatori possono utilizzare strumenti di modellazione dei dati per creare rapidamente progetti più efficienti. Sebbene diversi fornitori offrano soluzioni di modellazione dei dati, la scelta di quella più adatta alle vostre esigenze aziendali richiede tempo e impegno. L'elenco che segue evidenzia alcuni strumenti popolari che possono aiutare a semplificare la ricerca.
**Aiuta a creare schemi dettagliati e a progettare visualizzazioni che supportano più sistemi di database. È dotato di un sistema di controllo delle versioni e consente agli utenti di creare modelli di dati a partire da strutture di dati esistenti.
DbSchema: Presenta un'interfaccia utente intuitiva che consente agli utenti di interagire con i modelli di dati e di costruire query in modo visivo senza utilizzare il codice.
ER/Studio: Supporta diversi sistemi di database, comprese le strutture relazionali e dimensionali. Offre strumenti di collaborazione che consentono ai team di comprendere i dati in modo più efficace attraverso flussi di attività e discussioni.
Domande frequenti sulla modellazione dei dati
- **Qual è la differenza tra la modellazione dei dati e la progettazione del database?
La modellazione dei dati si riferisce all'identificazione delle entità dei dati, degli attributi e delle relazioni tra le diverse entità. Contribuisce a creare la struttura generale di come un database memorizzerà queste entità e come gli utenti possono sfruttare le relazioni per eseguire analisi.
La progettazione del database avviene dopo la finalizzazione del modello di dati e comporta l'implementazione del modello di dati in un sistema di gestione di database (DBMS). Comprende le tecniche di indicizzazione, i nomi degli schemi e le strutture di archiviazione.
- **Che cos'è la normalizzazione nella modellazione dei dati?
La normalizzazione organizza i dati in gruppi per eliminare le ridondanze e migliorare la coerenza dei dati. Ad esempio, si consideri la seguente tabella in un DBMS relazionale:
| Cliente | Articolo acquistato | Prezzo |
| A | Telefono | 200 dollari |
| B | Computer | $1500 |
| C | Caricabatterie | $50 |
| D | Telefono | $200 |
In questo caso, l'utente rimuoverà il prezzo di un articolo se vuole eliminare il record di un particolare cliente. La normalizzazione separa i dati dei clienti dalle informazioni sui prezzi creando due tabelle.
Questo processo garantisce che i dati rimangano coerenti e che l'utente possa manipolare i dati in modo più flessibile senza modificare la struttura generale delle informazioni.
- **Come si progettano i modelli di dati per i dati non strutturati?
I [dati non strutturati] (https://zilliz.com/glossary/unstructured-data) comprendono immagini, video e testi. I modelli per i dati non strutturati richiedono tecniche diverse, poiché la loro rappresentazione è più complessa degli schemi tradizionali.
Gli sviluppatori possono utilizzare database vettoriali per memorizzare e sviluppare modelli di dati per insiemi di dati non strutturati. I database utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale (AI) per convertire i campioni di dati in embeddings, rappresentazioni vettoriali di ciascun punto di dati. Ogni elemento del vettore corrisponde a un particolare attributo del campione di dati.
Una volta che i campioni sono in forma vettoriale, gli utenti possono calcolare metriche di similarità per valutare la somiglianza tra diversi punti di dati. Possono utilizzare i punteggi di somiglianza per organizzare i dati in gruppi e sviluppare modelli che rappresentino le relazioni tra di essi.
- **Quali sono alcuni errori comuni da evitare nella modellazione dei dati?
Gli sviluppatori spesso complicano eccessivamente il modello e non riescono a coinvolgere le parti interessate nella fase di progettazione. Inoltre, l'inclusione di entità di dati non necessarie e la mancata considerazione dei vincoli di performance sono errori frequenti che riducono l'efficienza del modello di dati.
- **Come si sceglie il giusto strumento di modellazione dei dati?
Quando si investe in una soluzione di modellazione dei dati, è necessario considerare i seguenti fattori:
Facilità d'uso
Sistemi di database supportati
Caratteristiche di visualizzazione
Strumenti di collaborazione
Scalabilità
Prezzo
Risorse correlate
Per saperne di più sulle tecniche di gestione e modellazione dei dati non strutturati, consultate i seguenti articoli.
- Che cos'è la modellazione dei dati?
- Come funziona la modellazione dei dati?
- Tipi di modelli di dati
- Modelli di dati dimensionali
- Confronto con la progettazione di database e l'ingegneria dei dati
- Processo di modellazione dei dati
- Vantaggi della modellazione dei dati
- Sfide della modellazione dei dati
- Strumenti di modellazione dei dati
- Domande frequenti sulla modellazione dei dati
- Risorse correlate
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