La modellazione dei dati: una base indispensabile per analisi precise dei dati

Che cos’è la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è il processo di creazione di un modello strutturato di dati che definisce le relazioni logiche e gli attributi dei dati in un sistema.
Viene utilizzata per organizzare e strutturare i dati in modo che possano essere archiviati, recuperati e analizzati in modo efficiente.
Una buona modellazione dei dati è quindi fondamentale per integrare i dati provenienti da varie fonti in un sistema di BI e prepararli per le analisi e i report.

Tipi di modelli di dati

La progettazione dei database inizia con un alto livello di astrazione e poi diventa sempre più concreta.
Il modello dei dati si sviluppa da un modello concettuale a un modello logico e poi fisico.

• Modello concettuale dei dati: un modello concettuale dei dati ha un alto livello di astrazione che descrive le entità più importanti e le loro relazioni senza preoccuparsi dei dettagli tecnici.
  Viene utilizzato per comprendere e documentare i requisiti aziendali.
• Modello logico dei dati: un modello logico dei dati dettaglia ulteriormente il modello concettuale definendo attributi specifici e chiavi primarie ed esterne.
  È sempre indipendente dalla tecnologia, ma fornisce una rappresentazione più precisa della struttura dei dati.
• Modello fisico dei dati: un modello fisico dei dati, invece, descrive l’implementazione concreta del modello logico in uno specifico sistema di gestione di database (DBMS).
  Prende in considerazione aspetti tecnici come i tipi di dati, gli indici, il partizionamento e l’ottimizzazione delle prestazioni.

Il processo di modellazione dei dati

Per modellare i dati nel modo più ottimale possibile, spesso si segue un processo iterativo, il cui flusso di lavoro è di solito simile a questo:

1. Identificare le entità: In primo luogo, i dati vengono assegnati a specifici oggetti aziendali, noti come entità.
   Un’entità rappresenta quindi un oggetto o un concetto chiaramente identificabile in un modello di dati che memorizza informazioni rilevanti.
   Può trattarsi di clienti, prodotti o vendite, ad esempio.
2. Identificare gli attributi: Ogni entità può essere distinta dalle altre perché possiede uno o più attributi unici.
   Si tratta di proprietà e caratteristiche come il nome, il numero di cliente, l’indirizzo o la data.
   Questi attributi vengono assegnati alle entità.
3. Definire le relazioni: Le chiavi primarie e le chiavi esterne vengono poi utilizzate per definire come le singole entità e gli attributi sono collegati tra loro, ad esempio quali vendite sono state effettuate da quali clienti.
   
   Questi legami possono assumere diverse forme, come relazioni uno-a-uno, uno-a-molti o molti-a-molti. Un attributo o una combinazione di attributi che identifica in modo univoco un’entità è chiamato chiaveprimaria.
   Il valore della chiave primaria deve essere unico.
   Ad esempio, un numero di cliente può essere la chiave primaria dell’entità “cliente”.
   Al contrario, una chiave esterna è un attributo che stabilisce una relazione tra due entità facendo riferimento alla chiave primaria di un’altra entità.
   Ad esempio, una chiave esterna dell’entità “Ordine” può fare riferimento al numero del cliente per indicare quale cliente ha effettuato l’ordine.

Tecniche e metodi di modellazione dei dati

Le tecniche di modellazione dei dati definiscono la struttura logica dei dati e determinano il modo in cui vengono archiviati, organizzati e recuperati.
I tre tipi più importanti sono i modelli di dati relazionali, dimensionali e di relazione tra entità.
Altri modelli meno utilizzati sono quelli gerarchici, orientati agli oggetti, di rete e multivalore.

1. modello di dati relazionale

Il modello di dati relazionale è la più antica delle tre tecniche di modellazione dei dati, ma è ancora molto utilizzata.
Memorizza i dati in record con formati fissi e in tabelle con righe e colonne.
Questo modello di dati ha due elementi:

• Cifre chiave: I valori numerici, come le quantità e i rendimenti, sono utilizzati per i calcoli matematici, come i totali o le medie.
• Dimensioni:
  Le dimensioni, invece, sono valori testuali o numerici che contengono descrizioni o posizioni e non sono utilizzate per i calcoli. Questi elementi sono collegati tra loro con delle chiavi.

Modello di dati bidimensionale

I modelli dimensionali sono più flessibili e si concentrano sui dati contestuali.
Sono quindi ideali per le query online e per il data warehousing, come spesso avviene nei sistemi di BI.
Ecco gli elementi più importanti di fatti e dimensioni:

• Fatti: I fatti sono elementi di dati importanti come i volumi delle transazioni.
• Dimensioni: I fatti sono collegati a informazioni di riferimento come l’ID del prodotto o la data della transazione.
  Queste informazioni di riferimento sono chiamate dimensioni.

Nei modelli dimensionali, le tabelle dei fatti sono una tabella primaria.
Questa struttura consente di effettuare query rapide in quanto i dati di un’attività specifica sono archiviati insieme.
Tuttavia, la mancanza di legami di relazione può rendere difficile l’utilizzo dei dati e la struttura dei dati è legata alla funzione aziendale che genera e utilizza i dati.

Due schemi di modellazione dimensionale particolarmente utilizzati sono lo schema a stella e lo schema a fiocco di neve.
In uno schema a stella, una tabella centrale di fatti è direttamente collegata a diverse tabelle di dimensioni.
Questa struttura è semplice ed efficiente per le query, poiché tutte le dimensioni hanno una sola connessione alla tabella dei fatti.
Questo rende lo schema facile da capire e adatto a semplici analisi e report.
Lo schema a fiocco di neve è un’estensione dello schema a stella in cui le dimensioni sono ulteriormente normalizzate, cioè le ridondanze sono ridotte al minimo.
A tal fine, le tabelle delle dimensioni vengono suddivise in diverse tabelle collegate, rendendo la struttura più complessa.
Questo può migliorare l’integrità dei dati, ma anche aumentare la complessità delle query.

3. modello entità-relazione (modello ER)

Il modello ER visualizza graficamente le strutture dei dati aziendali.
Utilizza simboli per entità, attività e funzioni e linee per relazioni, connessioni e dipendenze.
Un modello ER serve come base per la struttura dei database relazionali: ogni riga contiene un’entità e i campi contengono gli attributi.
Le singole tabelle sono a loro volta collegate da chiavi.

Conclusione

La modellazione dei dati costituisce la base di tutte le attività di BI.
Una modellazione dei dati ben studiata permette ai dati di essere coerenti, accurati e facilmente accessibili.
Migliora la qualità e l’integrità dei dati e garantisce che i dati soddisfino i requisiti aziendali.
I dati organizzati in modo efficiente possono essere facilmente recuperati e analizzati in modo da essere utilizzati in modo ottimale per prendere decisioni aziendali basate sui dati.

Nonostante le sfide e la complessità associate alla modellazione dei dati, questa è essenziale per cogliere tutti i benefici delle iniziative di BI. Noi di Parm AG, tuttavia, siamo consapevoli che la mancanza di personale qualificato e l’elevata complessità della modellazione dei dati rappresentano una sfida importante per molte aziende.
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