Modellazione dei dati

Modello concettuale dei dati: Questo modello si concentra su concetti aziendali di alto livello e su come i dati vengono utilizzati in un'organizzazione. Invece di spiegare i dettagli tecnici, questo modello definisce l'ambito di un sistema di dati identificando il tipo e la natura dei dati, gli attributi e le relazioni tra loro. I modelli concettuali dei dati offrono una comprensione condivisa del tuo panorama dei dati sia per persone tecniche sia per persone non tecniche, aiutando a colmare il divario tecnico e a favorire l’allineamento tra i team.

Modello logico dei dati: Questo modello si basa sul modello concettuale dei dati aggiungendo informazioni più dettagliate e tecniche, come una struttura, un'organizzazione e relazioni tra i dati ben definite. Questo modello si concentra sulla rappresentazione dei tuoi dati e su come sono organizzati logicamente, ma non entra nelle specifiche di come quei dati siano archiviati o accessibili, ad esempio in un sistema di gestione di database o in una tecnologia di archiviazione. Questo modello può aiutare designer e sviluppatori a garantire che il design finale del database soddisfi gli obiettivi organizzativi e le esigenze funzionali del team.

Modello fisico dei dati: È una rappresentazione dettagliata di come i dati vengono archiviati, organizzati e gestiti in uno specifico sistema di gestione di database. Questo modello traduce il modello logico dei dati in un progetto tecnico per creare e mantenere un database operativo, ad esempio in SQL Server o in un altro data warehouse. Il modello fisico ottimizza anche le query tramite indicizzazione, definendo il partizionamento delle tabelle o specificando i requisiti di archiviazione.

Componenti chiave della modellazione dei dati

La modellazione dei dati mappa diverse caratteristiche chiave per descrivere come i dati sono organizzati in un sistema, un database o un’applicazione.

Entità: Le entità si riferiscono a oggetti o concetti del mondo reale che contengono dati e devono essere tracciati. Esempi includono informazioni sul cliente, un prodotto, un ordine o una località. Le entità di solito costituiscono la base di qualsiasi modello di dati e sono generalmente strutturate come una tabella in un database relazionale.

Attributi: Sono le caratteristiche specifiche che descrivono o definiscono l'entità. Queste possono essere usate per raggruppare, filtrare o riordinare un dataset, ma non possono essere scomposte ulteriormente. Per esempio, se un'entità è uno dei tuoi prodotti, un attributo può essere lo specifico SKU, la descrizione, il prezzo o la categoria.

Relazioni: Nel modello dei dati, le relazioni indicano i collegamenti tra le entità e i loro attributi e aiutano a garantire che il modello rifletta con precisione le azioni o le dipendenze reali tra le entità. Questa è una caratteristica essenziale di qualsiasi modello per mantenere l'integrità dei dati e supportare le query che coinvolgono più entità. Esistono tre tipi di relazioni gestite dalla modellazione dei dati:

1. Uno-a-uno: Si usa in un modello di dati quando ogni istanza di un’entità è associata esattamente a un’istanza di un’altra entità. Ad esempio, una persona può avere una relazione uno-a-uno con la propria patente di guida.
2. Uno-a-molti: È il tipo di relazione più comune nella modellazione dei dati e indica che un'entità ha più istanze di un'altra entità. Ad esempio, un’entità cliente può essere collegata a più ordini; in questo caso possono esserci molti ordini, ma appartengono a un solo cliente.
3. Molti-a-molti: Si verifica quando più istanze di un’entità sono associate a più istanze di un’altra entità. Questo è il tipo di relazione più complesso e spesso viene mappato su una tabella per tracciare e gestire le relazioni. Un'istituzione educativa può usare questo modello per tracciare studenti e corsi; uno studente può iscriversi a molti corsi, mentre i corsi hanno molti studenti iscritti.

Vincoli: Per garantire che i modelli di dati siano accurati, validi e coerenti, devono rispettare regole o condizioni specifiche su come i dati vengono archiviati, collegati e manipolati. I tipi di vincoli più comuni includono:

• Chiavi primarie identificano in modo univoco ogni record all'interno di una tabella ed evitano duplicati.
• Chiavi esterne stabiliscono e applicano le relazioni tra le tabelle.
• Vincoli di unicità garantiscono che una specifica colonna, o un insieme di colonne, contenga valori unici su tutte le righe.
• Not null constraints richiedono che alcuni campi abbiano un valore, prevenendo inserimenti di dati incompleti.
• Check constraints aiutano a far rispettare le condizioni che ogni valore in una colonna deve soddisfare.

Nel complesso, questi vincoli assicurano che la struttura del database sia allineata ai casi d’uso reali previsti e porti ad analisi significative.

Metadati: I metadati sono, in sostanza, “dati sui dati.” Svolge un ruolo cruciale nella modellazione efficace dei dati, fornendo contesto e documentazione essenziali per le strutture dei tuoi dati. Questo include informazioni come le definizioni dei dati, la tracciabilità dei dati, i sistemi di origine, le frequenze di aggiornamento, le metriche di qualità dei dati e le regole aziendali che definiscono come i dati devono essere interpretati e usati. Nel data modeling, i metadati aiutano a garantire che entità, attributi e relazioni siano documentati e compresi correttamente tra team e sistemi diversi. I metadati supportano anche le iniziative di governance dei dati tracciando la proprietà dei dati, i permessi di accesso e i requisiti di conformità. Metadati ben gestiti consentono una migliore manutenzione dei modelli di dati, facilitano l'analisi di impatto quando servono modifiche e aiutano a prevenire l'interpretazione errata degli elementi di dati. Gli strumenti moderni di modellazione dei dati includono spesso repository di metadati che acquisiscono e mantengono automaticamente queste informazioni, semplificando la comprensione di come i dati fluiscono nella tua organizzazione e garantendo che i tuoi modelli rimangano accurati e utili nel tempo.

Sfide nella modellazione dei dati

La modellazione dei dati può essere un compito complesso. Una delle principali difficoltà è scegliere il modello dati giusto e assicurarsi che rifletta con precisione le entità e le relazioni del mondo reale. Questo richiede che un’organizzazione abbia un’idea chiara sia dei requisiti di business sia dei dati.

Un’altra sfida comune è gestire la complessità dei dati, soprattutto quando si lavora con dataset di grandi dimensioni o sistemi che coinvolgono più fonti di dati. L'integrazione di dati da varie fonti porta spesso a incoerenze o discrepanze nel modo in cui i dati sono strutturati o rappresentati. Sebbene un lakehouse possa ridurre parte della complessità legata alla raccolta e all’archiviazione dei dati, ogni modello deve prevedere un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) accurato per rimuovere dati duplicati o mancanti.

Qualsiasi modello di dati deve essere agile e reattivo ai cambiamenti delle esigenze di business, delle tendenze di mercato e degli aggiornamenti tecnologici, mantenendo al contempo l’integrità dei dati. Ciò richiede test e manutenzione continui dei dataset, oltre a revisioni periodiche per assicurare che i modelli restino allineati agli obiettivi di business e agli standard di governance.

Proliferazione e degradazione dei modelli: Una sfida importante nelle architetture dati tradizionali è la proliferazione di molteplici modelli di dati scollegati tra diversi sistemi. Le organizzazioni spesso si ritrovano con modelli separati per i processi ETL, gli strumenti di business intelligence, i data warehouse e le piattaforme di analytics, con definizioni incoerenti, logiche duplicate e risultati in conflitto. Col tempo, questi modelli disparati divergono perché i vari team apportano modifiche in modo isolato, creando un panorama dati frammentato in cui la stessa metrica di business può essere calcolata in modo diverso nei vari sistemi. Questa degradazione dei modelli mina la fiducia nei dati e aumenta il carico di manutenzione, mentre i team cercano di mantenere sincronizzate più versioni. Un’architettura lakehouse unificata affronta questa sfida offrendo un unico sistema che serve sia i carichi di lavoro di business intelligence (BI) sia quelli ETL, eliminando la necessità di modelli di dati separati. Con una fonte unica e autorevole di verità, le organizzazioni possono mantenere una logica di business coerente, definizioni dei dati unificate e una governance centralizzata in tutti i casi d'uso analitici. Questo approccio non solo riduce la complessità e i costi di manutenzione, ma assicura anche che utenti di business, ingegneri dei dati e data scientist lavorino sullo stesso modello dati, creando allineamento e fiducia in tutta l’organizzazione e riducendo i tempi per ottenere insight.

Modellazione dei dati per l’integrazione di AI e BI

La convergenza tra AI e BI ha trasformato il modo in cui le organizzazioni affrontano la modellazione dei dati. I modelli dati tradizionali erano progettati soprattutto per supportare report e analisi, ma l’integrazione di funzionalità di AI richiede un approccio più sofisticato, in grado di servire sia le query BI strutturate sia i requisiti di dati complessi degli algoritmi di machine learning (ML).

Architettura dei dati unificata per AI/BI: La modellazione dei dati moderna deve soddisfare le esigenze sia di BI sia di AI. I sistemi di BI richiedono in genere dati altamente strutturati e normalizzati per report e dashboard coerenti, mentre le applicazioni di AI hanno spesso bisogno di insiemi di dati flessibili e ricchi di caratteristiche in grado di gestire sia dati strutturati sia non strutturati. Un modello dati ben progettato colma questo divario creando un’architettura unificata che supporta entrambi i casi d’uso senza compromettere prestazioni o integrità dei dati.

Feature engineering e preparazione del modello: I modelli di dati in un ambiente AI/BI devono essere progettati tenendo presente il feature engineering. Questo significa strutturare i dati non solo per le tradizionali dimensioni e misure di reporting, ma anche per creare caratteristiche significative che gli algoritmi di apprendimento automatico possano sfruttare. Il modello dovrebbe facilitare la creazione di dataset di addestramento, supportare la normalizzazione dei dati per gli algoritmi di ML e abilitare un'estrazione efficiente delle caratteristiche, mantenendo l'integrità referenziale necessaria per la reportistica aziendale.

Integrazione di dati real-time e storici: Le applicazioni AI spesso richiedono elaborazione dei dati in tempo reale per analisi predittive e decisioni automatiche, mentre i sistemi BI hanno bisogno di dati storici per l’analisi delle tendenze e il monitoraggio delle prestazioni. I modelli di dati devono essere progettati per gestire sia l'elaborazione batch per i report BI storici sia l'elaborazione in streaming per previsioni AI in tempo reale. La doppia funzionalità garantisce che gli utenti aziendali possano accedere a report tradizionali, mentre i data scientist possono distribuire modelli che rispondono a condizioni che cambiano in tempo reale.

Governance e tracciabilità dei dati nei flussi di lavoro AI/BI: Man mano che i dati attraversano sia i flussi di AI sia quelli di BI, mantenere la governance dei dati diventa sempre più complesso. I modelli dati devono includere un tracciamento robusto della provenienza (lineage) che mostri come i dati si spostano dai sistemi sorgente, attraverso i processi di trasformazione, fino alle dashboard BI e all’addestramento dei modelli di AI. Questa trasparenza è fondamentale per garantire la qualità dei dati e la conformità normativa e per creare fiducia sia nei report aziendali tradizionali sia negli approfondimenti basati sull'AI.

Integrare funzionalità di AI e BI in un’unica piattaforma richiede modelli dati più flessibili e completi rispetto agli approcci tradizionali. Questi modelli devono coprire l’intero spettro delle esigenze analitiche, dalla reportistica descrittiva alla modellazione predittiva.

Modellazione dei dati su Databricks

data warehouse

I modelli di dati tradizionali usano un data warehouse, strutturato e ottimizzato per archiviare e interrogare dati elaborati, puliti e organizzati. I data warehouse in genere gestiscono dati strutturati e sono progettati per garantire integrità e coerenza dei dati. Un approccio ampiamente usato è lo schema a stella. Questo modello di progettazione consiste in una tabella dei fatti centrale circondata da tabelle delle dimensioni, permettendo query e analisi efficienti dei dati transazionali. Le caratteristiche principali dello schema a stella includono tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni.

Gli utenti possono implementare uno schema a stella in Databricks SQL adottando alcune di queste buone pratiche:

• Usa tabelle Delta Lake gestite sia per le tabelle di fatto sia per quelle di dimensione
• Implementa chiavi surrogate usando colonne Generated as Identity o valori hash
• Usa Liquid Clustering basato sugli attributi filtrati più spesso per migliorare le prestazioni delle query
• Definire vincoli appropriati (ad es., chiave primaria, chiave esterna) per garantire l'integrità dei dati e l'ottimizzazione delle query
• Sfrutta funzionalità di Delta Lake come Time Travel per accedere ai dati storici
• Documenta tabelle e colonne usando commenti e tag per una migliore governance dei dati

Databricks SQL utilizza l'architettura lakehouse dei dati per gestire un'ampia gamma di dati strutturati e non strutturati. Questo offre una piattaforma aperta e unificata per acquisire, trasformare, interrogare, visualizzare ed erogare dati. Il vantaggio principale è poter usare cloud diversi, piattaforme diverse e formati diversi.

Sfruttare ERD e la tracciabilità dei dati per una modellazione dei dati efficace

La modellazione dei dati moderna richiede più della semplice comprensione delle singole tabelle e delle loro strutture. Richiede anche una visione completa di come le entità dei dati si relazionano tra loro e di come le informazioni fluiscono all'interno della tua organizzazione. I Diagrammi Entità-Relazioni (ERD) e la tracciabilità dei dati offrono questa visione d’insieme, permettendo agli architetti dei dati di prendere decisioni informate quando progettano nuovi modelli di dati o ottimizzano quelli esistenti.

ERDs per un’architettura dati visiva: ERDs fungono da schema visivo della tua architettura dati, illustrando le relazioni di chiave primaria e chiave esterna tra le tabelle in un formato di grafico intuitivo. Questi diagrammi aiutano chi modella i dati a comprendere il panorama dei dati esistente prima di progettare nuove strutture, assicurando che i nuovi modelli siano allineati alle relazioni già stabilite e mantengano l’integrità referenziale. Visualizzando come le entità si collegano, gli ERDs rivelano schemi di utilizzo dei dati, identificano possibili aree di ottimizzazione e aiutano a prevenire la creazione di strutture dati ridondanti o in conflitto.

Data lineage come base della modellazione: Il data lineage traccia il percorso dei dati dalla loro origine, attraverso varie trasformazioni, fino alla destinazione finale, offrendo visibilità su come i dati fluiscono in un sistema. Queste informazioni sono preziose nella progettazione dei modelli di dati perché mostrano quali sorgenti alimentano tabelle specifiche, come i dati vengono trasformati lungo il percorso e quali sistemi a valle dipendono da determinate strutture dati. Comprendere queste dipendenze consente ai progettisti dei modelli di prendere decisioni informate sui cambiamenti di schema, individuare opportunità di consolidamento e assicurare che i nuovi modelli supportino i flussi di lavoro analitici esistenti.

Unity Catalog: gestione centralizzata dei metadati: Databricks Unity Catalog è un repository completo di metadati che acquisisce e mantiene automaticamente sia le relazioni ERD sia le informazioni sulla tracciabilità dei dati. Con Catalog Explorer, gli utenti possono accedere facilmente agli ERD di qualsiasi tabella con vincoli di chiave esterna, visualizzando le relazioni a colpo d’occhio e capendo come le entità dati si collegano nella loro architettura lakehouse. Questo approccio centralizzato alla gestione dei metadati garantisce che le decisioni di modellazione dei dati si basino su informazioni complete e aggiornate sulle strutture e le dipendenze dei dati esistenti.

Decisioni di data modeling più informate: Combinando la visualizzazione ERD con un tracciamento completo della data lineage, le organizzazioni possono affrontare il data modeling con una comprensione completa del proprio ecosistema dati esistente. Questa conoscenza consente a chi progetta i modelli di disegnare schemi che sfruttano le relazioni esistenti, evitano duplicazioni inutili e assicurano che i nuovi modelli si integrino senza problemi con i flussi di dati già definiti. Il risultato è un'architettura dati più coesa e manutenibile, che supporta sia le esigenze analitiche attuali sia la crescita futura.

Questo approccio integrato alla modellazione dei dati, supportato dalle funzionalità di gestione dei metadati di Unity Catalog, trasforma la modellazione dei dati da attività isolata a iniziativa strategica che considera l'intero ecosistema dei dati.

Sfruttare la Databricks Data Intelligence Platform

Databricks SQL è il data warehouse intelligente basato sulla Databricks Data Intelligence Platform. Rappresenta un cambio di paradigma nel data warehousing verso l’architettura lakehouse dei dati, combinando il meglio dei data warehouse tradizionali con la flessibilità e la scalabilità dell’architettura cloud moderna, aggiungendo al contempo la potenza dell’intelligenza artificiale. Questo potenzia le funzionalità di Databricks Data Intelligence Platform, facilitando la trasformazione e l’analisi dei dati per un’ampia gamma di utenti: dagli analisti di business intelligence e dagli architetti dei dati agli ingegneri dei dati.

Basato su un lakehouse ben progettato, gli utenti di Databricks SQL possono:

• Cura i dati e offri dati affidabili come prodotto (DaaP)
• Elimina i silos di dati e riduci al minimo lo spostamento dei dati
• Democratizzare la creazione di valore con un'esperienza self-service
• Adotta una strategia di governance dei dati a livello aziendale
• Promuovi l’uso di interfacce aperte e formati aperti
• Progetta per scalare e ottimizza prestazioni e costi