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Che cos'è un Modello di dati?

I modelli di dati sono rappresentazioni visive di elementi di dati aziendali e delle connessioni tra loro. Contribuendo a definire e a strutturare i dati nel contesto di procedure aziendali rilevanti, i modelli supportano lo sviluppo di sistemi di informazioni efficaci. Permettono alle aziende e alle risorse tecniche di decidere collaborativamente come saranno archiviati i dati, come vi si avrà accesso, come verranno condivisi, aggiornati, archiviati e sfruttati in un'organizzazione.
Che cos'è un Modello di dati?
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I modelli di dati ricoprono un ruolo fondamentale nel riunire tutti i segmenti di un'azienda

Qual è lo scopo di un Modello di dati?

I modelli di dati giocano un ruolo nel riunire tutti i segmenti di un'azienda: IT, analisti aziendali, management e altri; il tutto per progettare cooperativamente sistemi di informazione (e i database su cui si basano).

Questi sistemi richiedono dati definiti e formattati correttamente, i modelli offrono una visione chiara su quali dati sono necessari e come devono essere strutturati per supportare i processi aziendali desiderati.

Determinando esplicitamente la struttura dei tuoi dati, questi modelli supportano una varietà di casi d'uso, come l'elaborazione di database, la progettazione di sistemi di informazione e lo sviluppo di processi a supporto di uno scambio di dati coerente e pulito.

È di fondamentale importanza anche comprendere i tre tipi diversi di modelli di dati. Ciascuno avrà uno scopo diverso mentre lavori attraverso il processo di elaborazione dei dati.

Quali sono i diversi tipi di modelli di dati?

In base al punto in cui ti trovi nella procedura di elaborazione dei dati, probabilmente userai uno di questi tre tipi di modelli di dati. Solitamente ci rendiamo conto che le aziende traggono vantaggio da tutti e tre, a seconda dei problemi che stanno cercando di risolvere. Pertanto ci piace vedere ciascuno di essi come una "fase" del processo di elaborazione dei dati, invece che identificarli come un "tipo" distinto di modello di dati.
Modelli di dati concettuali

Modelli di dati concettuali

Conosciuti anche come modelli di dominio, i modelli di dati concettuali esplorano nel dettaglio le strutture aziendali e i concetti statici di livello elevato. Sono usati più frequentemente durante l'avvio di un nuovo progetto, quando i concetti di livello elevato e i requisiti iniziali sono codificati. Spesso sono creati come precursori o alternative alla fase successiva: i modelli di dati logici.
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Modelli di dati logici

Modelli di dati logici

Dopo che il dominio del problema e i concetti iniziali sono resi più chiari tramite l'elaborazione dei dati concettuali, è giunto il momento di andare più nello specifico con un modello di dati logici. Che tu stia guardando tramite il filtro di un solo progetto o di tutta l'azienda, questi modelli chiariscono le varie entità logiche (tipi di classi di dati) con cui stai lavorando, gli attributi di dati che definiscono queste entità e le relazioni tra essi.
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Modelli di dati fisici

Modelli di dati fisici

Quando giungi alla fase dell'elaborazione dei dati fisici, è il momento di arrivare al nocciolo della questione. Questi modelli sono usati per progettare lo schema interno di un database. Questo include tutte le varie tabelle, le colonne su di esse e le loro relazioni. Questi modelli saranno tradotti direttamente in una progettazione di un database di produzione, che supporterà uno sviluppo futuro di sistemi di informazioni. I modelli di dati fisici solitamente sono usati per progettare tre tipi di database: relazionali per database relazionali tradizionali, documenti per database NoSQL e JSON e dimensionali per aggregazione e archivi di dati di business intelligence come data warehouse e data mart.
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Infine, tutti e tre questi modelli possono e devono lavorare indipendentemente dagli altri. Ma con il maturare del tuo progetto, i migliori risultati arriveranno dalla naturale progressione attraverso questi tre modelli. Ovviamente deve essere mantenuta la coerenza tra i modelli a livello strutturale. Regolare il formato di una tabella/colonna su un modello fisico, per esempio, non dovrebbe modificare il modello concettuale iniziale in nessun modo significativo.

Sfruttando tutti e tre questi modelli, le aziende possono essere sicure che i loro progetti non perderanno di vista gli obiettivi iniziali, ma manterranno la flessibilità necessaria per risolvere cambiamenti imprevisti nei requisiti o nei parametri.

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