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

Cos’è la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è il processo di creazione di un modello strutturato che definisce le relazioni logiche e gli attributi dei dati all'interno di un sistema. Serve a organizzare e strutturare i dati in modo che possano essere archiviati, recuperati e analizzati in modo efficiente. Per questo, una buona modellazione dei dati è fondamentale per integrare i dati provenienti da diverse fonti in un sistema di BI e prepararli per analisi e report.

Tipi di modelli di dati

La progettazione dei database parte da un livello di astrazione elevato per poi diventare sempre più concreta. Il modello dei dati si evolve da un modello concettuale a uno logico e infine a uno fisico.

• Modello concettuale dei dati: un modello concettuale dei dati ha un alto livello di astrazione che descrive le entità principali e le loro relazioni, senza entrare nei dettagli tecnici. Viene usato per capire e documentare le esigenze aziendali.
• Modello logico dei dati: un modello logico dei dati approfondisce ulteriormente il modello concettuale, definendo attributi specifici, chiavi primarie e chiavi esterne. È comunque indipendente dalla tecnologia, ma offre una rappresentazione più precisa della struttura dei dati.
• Modello di dati fisico: un modello di dati fisico descrive invece l’implementazione concreta del modello logico in uno specifico sistema di gestione di database (DBMS). Tiene conto di aspetti tecnici come i tipi di dati, gli indici, il partizionamento e le ottimizzazioni 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: per prima cosa, i dati vengono associati a oggetti aziendali concreti, le cosiddette entità. Un’entità rappresenta quindi un oggetto o un concetto chiaramente identificabile in un modello di dati, che contiene informazioni rilevanti. Può trattarsi, ad esempio, di clienti, prodotti o vendite.
2. Identificare gli attributi: ogni entità si distingue dalle altre perché possiede uno o più attributi univoci. Si tratta di proprietà e caratteristiche, come ad esempio il nome, il numero cliente, l’indirizzo o la data. Questi attributi vengono associati alle entità.
3. Definire le relazioni: Successivamente, tramite le chiavi primarie e le chiavi esterne, si definisce come le singole entità e gli attributi sono collegati tra loro, ad esempio quali vendite sono state effettuate da quali clienti. Queste associazioni possono assumere molte forme diverse, come ad esempio 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 si chiama Chiave primaria. Il valore della chiave primaria deve essere unico. Ad esempio, il numero cliente può essere la chiave primaria dell’entità “Cliente”. Una chiave esterna, invece, è un attributo che crea una relazione tra due entità facendo riferimento alla chiave primaria di un’altra entità. Ad esempio, una chiave esterna dell’entità «Ordine» potrebbe fare riferimento al numero 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 stabiliscono come vengono memorizzati, organizzati e recuperati. I tre tipi principali sono il modello relazionale, quello dimensionale e il modello entità-relazione. Altri modelli, meno usati, sono quello gerarchico, quello orientato agli oggetti, quello a rete e quello multivalore.

1. modello di dati relazionale

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

• Indicatori: i valori numerici, come quantità e rendimenti, vengono utilizzati per calcoli matematici, come ad esempio somme o medie.
• Dimensioni: le dimensioni, invece, sono valori testuali o numerici che contengono descrizioni o luoghi e non vengono utilizzati per i calcoli.
  Questi elementi vengono collegati tra loro tramite chiavi o messi in relazione.

Modello di dati bidimensionale

I modelli dimensionali sono più flessibili e incentrati sui dati contestuali. Per questo sono perfetti per le query online e il data warehousing, come spesso si usa nei sistemi di BI. Ecco gli elementi chiave: 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 ad esempio l'ID del prodotto o la data della transazione. Queste informazioni di riferimento si chiamano dimensioni.

Nei modelli dimensionali, le tabelle dei fatti sono tabelle primarie. Questa struttura permette di eseguire ricerche veloci, poiché i dati relativi a una determinata attività vengono memorizzati insieme. Tuttavia, la mancanza di collegamenti relazionali può rendere difficile l'utilizzo dei dati e la struttura dei dati è legata alla funzione aziendale che li genera e li utilizza. Questo può complicare la combinazione di dati provenienti da sistemi diversi.
Due schemi di modellazione dimensionale particolarmente diffusi sono lo schema a stella e lo schema a fiocco di neve. In uno schema a stella, una tabella dei fatti centrale è collegata direttamente a diverse tabelle dimensionali. Questa struttura è semplice ed efficiente per le query, poiché tutte le dimensioni hanno un solo collegamento con la tabella dei fatti. Lo schema è quindi facile da capire e si presta bene ad analisi e report semplici. Lo schema a fiocco di neve è un’estensione dello schema a stella, in cui le dimensioni vengono ulteriormente normalizzate, cioè le ridondanze vengono ridotte al minimo. A tal fine, le tabelle delle dimensioni vengono suddivise in diverse tabelle collegate tra loro, il che rende 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 rappresenta graficamente le strutture dei dati aziendali. Usa simboli per le entità, le attività e le funzioni, oltre a linee per indicare relazioni, collegamenti e dipendenze. Un modello ER funge da base per la creazione di database relazionali, in cui ogni riga rappresenta un’entità e i campi contengono gli attributi. Le singole tabelle, a loro volta, sono collegate tramite chiavi.

Conclusione

La modellazione dei dati è alla base di tutte le attività di BI. Una modellazione dei dati ben progettata garantisce che i dati siano coerenti, accurati e facilmente accessibili. Migliora la qualità e l’integrità dei dati e assicura che questi soddisfino le esigenze aziendali. I dati, organizzati in modo così efficiente, possono essere facilmente recuperati e analizzati, consentendo un utilizzo ottimale per le decisioni aziendali basate sui dati. Nonostante le sfide e la complessità che la modellazione dei dati comporta, essa è quindi indispensabile per trarre il massimo vantaggio dalle iniziative di BI.
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