Cos'è la modellazione dei dati?

La modellazione dei dati è il processo di analisi e definizione di tutti i diversi tipi di dati raccolti e prodotti dall'azienda, nonché delle relazioni tra tali dati. Usando testo, simboli e diagrammi, i concetti di modellazione dei dati creano rappresentazioni visive dei dati durante l'acquisizione, l'archiviazione e l'uso nell'azienda. Nel momento in cui l'azienda determina come devono essere usati i dati e quando, il processo di modellazione dei dati diventa un esercizio di comprensione e chiarimento dei requisiti dei dati.

Uomo che punta a uno schermo con scritto RENDIMENTO.

Creazione di una struttura per la collaborazione tra i team IT e aziendali.
Esposizione di opportunità per migliorare i processi aziendali definendo le esigenze e gli usi dei dati.
Risparmio di tempo e denaro sugli investimenti IT e di processo grazie a un'adeguata pianificazione.
Riduzione degli errori (e dell'immissione di dati ridondanti soggetti a errori), migliorando l'integrità dei dati.
Aumento della velocità e delle prestazioni del recupero e dell'analisi dei dati pianificando capacità e crescita.
Impostazione e monitoraggio degli indicatori di prestazioni chiave di riferimento personalizzati in base agli obiettivi della tua azienda.

Non si tratta solo di considerare i risultati della modellazione dei dati, ma del modo in cui si ottengono tali risultati.

Esempi di concetti della modellazione dei dati

Ora che sai cos'è la modellazione dei dati e perché è importante, esaminiamo i tre diversi concetti di modellazione di dati come esempi.

Modellazione dei dati concettuale

Un modello di dati concettuale definisce la struttura complessiva dell'azienda e dei dati. Usato per organizzare i concetti aziendali, il modello di dati concettuale viene definito dagli stakeholder aziendali e dai data engineer o dagli architetti. Ad esempio, è possibile avere dati di clienti, dipendenti e prodotti, e ogni bucket di dati, noto come entità, ha relazioni con altre entità. Sia le entità che le relazioni tra entità vengono definite all'interno del modello di dati concettuale.

Modellazione dei dati logica

Un modello di dati logico si basa sul modello di dati concettuale con attributi specifici dei dati all'interno di ogni entità e sulle relazioni tra tali attributi. Ad esempio, il cliente A acquista il prodotto B da Sales Associate C. Questo è il modello tecnico delle regole e delle strutture dei dati, come definito da data engineer, architetti e business analyst, che aiuta a prendere decisioni sul modello fisico richiesto dai dati e dall'azienda.

Modellazione dei dati fisica

Un modello di dati fisici è l'implementazione specifica del modello di dati logico creato da amministratori e sviluppatori di database. Viene sviluppato per uno strumento di database specifico e una tecnologia di archiviazione dei dati e con connettori di dati per fornire i dati in tutti i sistemi aziendali agli utenti in base alle esigenze. Questa è la "cosa" a cui hanno portato gli altri modelli, ovvero l'implementazione effettiva del tuo ambiente di dati .

Come i concetti di modellazione dei dati influiscono sull'analisi

La modellazione dei dati, la data science e l'analisi dei dati vanno tutti di pari passo: è necessario un modello di dati di qualità per ottenere l'analisi dei dati più di impatto per unabusiness intelligence efficace che sarà la base del processo decisionale futuro. Il processo di creazione di un modello di dati comporta l'uso forzato di ogni business unit per esaminare il modo in cui contribuiscono agli obiettivi olistici dell'organizzazione. Inoltre, un modello di dati solido significa prestazioni di analisi ottimizzate, indipendentemente dalla dimensione e dalla complessità del tuo ambiente di dati, o che diventerà.

Con tutti i dati chiaramente definiti, l'analisi esatta dei dati necessari diventa molto più semplice. Poiché sono già state configurate le relazioni tra gli attributi dei dati all'interno del modello di dati, è semplice analizzare e vedere gli effetti quando si modificano i processi, i prezzi o il personale.

Iniziare a usare la modellazione dei dati

Indipendentemente dallo strumento di modellazione dei dati scelto, assicurarsi che sia ad alte prestazioni, intuitivo e facile da gestire in modo che l'azienda ottenga tutti i vantaggi di questa attività aziendale essenziale. Ora che si comprende l'importanza della modellazione dei dati e le operazioni che può essere eseguita automaticamente, si è pronti per il passaggio successivo. Scopri in che modo Microsoft Power BI, una soluzione leader di business intelligence e modellazione dei dati, può aiutarti a ottimizzare l'uso dei dati.

Scopri di più su Power BI

Come scegliere uno strumento di modellazione dei dati

La buona notizia è che uno strumento di business intelligence di qualità includerà tutti gli strumenti di modellazione dei dati necessari, ad eccezione dei prodotti software e dei servizi specifici che si sceglie di creare il modello fisico. È quindi possibile scegliere quello più adatto alle esigenze aziendali e all'infrastruttura esistente. Porre a se stessi queste domande sulle procedure consigliate per la modellazione dei dati durante la valutazione di uno strumento di analisi dei dati per il potenziale di modellazione e analisi dei dati.

Lo strumento di modellazione dei dati è intuitivo?

Il team tecnico che implementa il modello di dati potrebbe essere in grado di gestire qualsiasi strumento generato. Ma i tuoi business e gli utenti di analisi quotidiane, in pratica l'azienda nel suo complesso, non otterranno benefici ottimali dal tuo strumento di modellazione dei dati se non è facile da usare. È necessario uno strumento di modellazione dei dati con un'esperienza utente intuitiva e semplice che possa aiutare il team con la condivisione di storie basate sui dati e le dashboard dei dati.

Quali prestazioni offre lo strumento di modellazione dei dati?

Un altro attributo importante è rappresentato dalle prestazioni, ovvero la velocità e l'efficienza, che si traducono nella possibilità di mantenere l'azienda in esecuzione senza problemi durante l'esecuzione delle analisi da parte degli utenti. Il modello di dati pianificato migliore non è davvero il migliore se non può funzionare sotto lo stress di condizioni reali, che si prevede comportino la crescita aziendale e l'aumento dei volumi di dati, recupero e analisi.

Lo strumento di modellazione dei dati richiede manutenzione?

Se ogni modifica al modello di business richiede modifiche complesse al modello di dati, l'azienda non otterrà i risultati migliori da tale modello o dalle analisi associate. Cerca uno strumento di modellazione dei dati che semplifica la manutenzione e gli aggiornamenti, in modo che l'azienda possa passare in base alle esigenze, pur avendo accesso ai dati più aggiornati.

Questo strumento di modellazione dei dati garantisce la protezione dei dati?

Le normative governative richiedono la protezione dei dati dei clienti, ma l'azienda richiede la protezione di tutti i dati come risorsa utile. Assicurati che gli strumenti di modellazione dei dati scelti dispongano di misure di sicurezza avanzate predefinite, inclusi i controlli per concedere l'accesso a coloro che ne hanno bisogno e bloccare quelli che non lo hanno fatto.

Domande frequenti

Qual è la considerazione più importante nella modellazione dei dati?

La considerazione più importante nella modellazione dei dati è la creazione di una base per un database in grado di caricare, recuperare e analizzare rapidamente volumi di dati di grandi dimensioni. Un concetto di modellazione dei dati efficace richiede il mapping dei dati aziendali, la connessione delle relazioni tra tali dati e la comprensione del modo in cui vengono usati i dati.

Con quale frequenza deve essere sottoposto a training un modello di dati?

La frequenza con cui un modello di dati deve essere sottoposto a training varia in base al modello e al problema che risolve. Ciò significa sottoporre a training il modello ogni giorno, ogni settimana o con cadenza diversa, ad esempio ogni mese oppure ogni anno, in base alla frequenza con cui variano i set di dati di training, se le prestazioni del modello hanno perso di efficacia e ad altre considerazioni.

Che cosa si intende per convalida di un modello di dati?

Convalidare un modello di dati significa confermare che il modello di dati è strutturato correttamente e può svolgere lo scopo previsto. Un efficace strumento di modellazione dei dati facilita il processo di convalida con messaggi automatizzati che richiedono agli utenti di correggere gli errori, ordinare le query e ottimizzare le opzioni di archiviazione per la riduzione dei dati.

Quali sono i tre concetti chiave della modellazione dei dati?

Esistono tre concetti di modellazione dei dati: modellazione concettuale dei dati, modellazione logistica dei dati e modellazione fisica dei dati. Dal concetto astratto a quello discreto, i concetti di modellazione dei dati creano un progetto su come sono organizzati e gestiti i dati in un' organizzazione.

Contatta il team addetto alle vendite

Avvia una chat con un addetto alle vendite

Disponibile da lunedì a venerdì 9-17.

Chatta ora

Richiedi di venire contattato

Fatti contattare da un esperto delle vendite di Power BI.

Invia una richiesta

Chiama il team addetto alle vendite