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2024-07-12
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Nel vasto ambito della governance dei dati aziendali, il primo e fondamentale passo è comunicare chiaramente la necessità di governance dei dati. Ciò include avere una chiara comprensione e registrazione dei tipi di dati conservati dall'azienda, dove sono archiviati e le specifiche dell'attuale gestione dei dati. Comprendere il patrimonio di dati di un'organizzazione è la base per sviluppare un'efficace strategia di governance dei dati. Le aziende devono identificare e inventariare tutti i tipi di risorse di dati, inclusi i dati strutturati e non strutturati, e il modo in cui vengono distribuiti all'interno dell'organizzazione.
In questo contesto, l’importanza dei modelli di dati è diventata sempre più evidente.Il modello di dati funge da strumento per descrivere la struttura dei dati e la relazione tra i dati.governance dei dati Fornisce quadro e regole di base. La governance dei dati è il processo volto a garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati e si basa su modelli di dati per raggiungere questi obiettivi.
Questo articolo mira a esplorare la relazione tra modelli di dati e governance dei dati e come migliorare le capacità di gestione dei dati di un'azienda attraverso una progettazione efficace dei modelli di dati e pratiche di governance dei dati. Introdurremo innanzitutto i concetti e i componenti di base dei modelli di dati, nonché l'importanza dei modelli di dati. Discuteremo in modo approfondito il ruolo dei modelli di dati nella governance dei dati, incluso come utilizzare i modelli di dati per supportare la gestione dei metadati, la gestione della qualità dei dati, garantire la sicurezza e la conformità dei dati, ecc.
Attraverso la discussione in questo articolo, speriamo di aiutare i lettori a comprendere meglio l'importanza dei modelli di dati e della governance dei dati e il modo in cui dipendono e si promuovono a vicenda per portare avanti congiuntamente la strategia dei dati dell'azienda.
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Un modello di dati sta ai dati come un modello architettonico sta ad un edificio. Fornisce una descrizione dettagliata delle caratteristiche dei dati. In breve, un modello di dati è un insieme di simboli standardizzati e di facile comprensione utilizzati per esprimere la struttura e le relazioni dei dati per facilitare l'implementazione e il funzionamento dei sistemi informatici. Questi modelli forniscono un quadro chiaro per la governance, l’analisi e l’applicazione dei dati, garantendo che i dati vengano compresi e utilizzati in modo ordinato e coerente.
Il modello dei dati cattura in modo completo tutti gli aspetti dei dati attraverso tre elementi fondamentali, vale a dire la struttura dei dati, le operazioni sui dati e i vincoli sui dati.
La struttura dei dati descrive principalmente gli aspetti statici del sistema, coprendo la classificazione dei dati, gli attributi, le caratteristiche e le interrelazioni tra diverse entità di dati. In quanto pietra angolare del modello dei dati, svolge un ruolo cruciale nel definire l'essenza del modello dei dati. Nel contesto dei sistemi di database, il nome di un modello di dati è spesso correlato al tipo della sua struttura di dati. Ad esempio, "modello gerarchico" e "modello relazionale" corrispondono rispettivamente a strutture di dati gerarchiche e relazionali.
Le operazioni sui dati coinvolgono gli aspetti dinamici del sistema, tra cui l'aggiunta, l'aggiornamento, l'eliminazione e il recupero dei dati. Un modello dati completo deve definire chiaramente il significato specifico di queste operazioni, la sintassi operativa, le regole e il linguaggio di programmazione o il linguaggio di query utilizzato per implementare queste operazioni.
I vincoli sui dati rappresentano un insieme di regole di integrità che limitano i dati e le relative relazioni nel modello dati. Queste regole garantiscono l'accuratezza, la legalità e la coerenza dell'archiviazione dei dati e delle modifiche allo stato del modello di dati. Ad esempio, garantire che il numero cliente in una tabella nel database sia univoco o che il campo del nome non possa essere vuoto sono esempi di regole di integrità. Attraverso questi vincoli è possibile mantenere la qualità dei dati e la coerenza del modello dati.
Un modello di dati è uno strumento che descrive concettualmente gli oggetti dati, le relazioni tra loro e le regole ad essi associate. In base ai diversi requisiti applicativi e ai livelli di astrazione, i modelli di dati possono essere suddivisi nelle seguenti tre tipologie principali:
I modelli concettuali mirano a catturare ed esprimere concetti aziendali chiave e le loro relazioni reciproche, come clienti, fornitori, prodotti, contratti, canali di distribuzione e processi di produzione. Il suo obiettivo principale è costruire un quadro che rifletta il livello concettuale del business, chiarendo entità, attributi e relazioni tra loro. Il modello concettuale si concentra sull'espressione della logica aziendale e descrive in dettaglio le entità oggetto corrispondenti ai concetti aziendali e le loro reciproche relazioni per facilitare la comprensione e l'analisi da parte del personale aziendale e degli sviluppatori di sistema.
I tre componenti fondamentali che compongono il modello concettuale includono:
Prendendo come esempio l'attività di vendita, i clienti e i prodotti possono essere considerati come due entità diverse; il tipo di cliente, il nome del cliente e l'indirizzo di consegna sono attributi dell'entità del prodotto, il nome del prodotto e il prezzo del prodotto sono attributi dell'entità prodotto; e il comportamento di vendita costituisce una relazione tra clienti e prodotti.
Nel processo di costruzione di un modello concettuale, è innanzitutto necessario chiarire la portata del sistema e gli oggetti chiave coinvolti. Il lavoro di progettazione di solito inizia con un'area tematica selezionata e i dettagli strutturali specifici del database di solito non vengono affrontati durante la fase di modellazione del modello concettuale.
Stabilendo concetti e ambiti aziendali di base, i modelli concettuali forniscono una terminologia e definizioni condivise per tutti i partecipanti, formando una base linguistica comune.
Il modello concettuale viene utilizzato per definire l'ambito della modellazione, determinare il tema della costruzione, individuare le principali relazioni commerciali e costruire la struttura del modello logico dei dati.
Si tratta di una raccolta di concetti perfezionati dai designer sulla base di una comprensione approfondita delle esigenze degli utenti e dei settori aziendali, dopo l'analisi e la sintesi, per descrivere le esigenze aziendali degli utenti. Il modello concettuale non dipende da un sistema informativo specifico. È una struttura concettuale indipendente dal personale informatico e riflette esclusivamente le esigenze informative.
Non solo ha forti capacità di espressione semantica e può esprimere direttamente varie conoscenze semantiche nelle applicazioni, ma dovrebbe anche essere progettato per essere conciso, chiaro e facile da comprendere. Nella pianificazione della governance dei dati, i modelli concettuali vengono spesso utilizzati per pianificare argomenti di governance dei dati e aiutare a risolvere gli oggetti di business e le loro relazioni reciproche.
Il modello logico è una rappresentazione completa dei requisiti di dati dell'azienda e descrive in dettaglio le entità dei dati e le loro interrelazioni, attributi, definizioni, descrizioni ed esempi. Il modello logico si concentra maggiormente sui dettagli di implementazione del sistema. A volte, per semplificare la progettazione del sistema, più entità possono essere unite in un'entità comune.
Tuttavia, il modello logico è ancora indipendente dalla progettazione specifica del sistema di database. Fornisce un livello di astrazione per la progettazione fisica del database, ma non può essere utilizzato direttamente nello sviluppo effettivo del database. Il modello logico è un passaggio intermedio nella transizione alla progettazione del database fisico. Assicura la coerenza e la standardizzazione della progettazione e pone le basi per la successiva implementazione del database.
Il modello logico può catturare ed esprimere con precisione le esigenze specifiche del dipartimento aziendale e fornisce una guida chiave per l'implementazione del sistema a livello fisico.
Il suo ruolo principale è quello di rappresentare il progetto dell'architettura dei dati dell'azienda attraverso le entità e le loro interrelazioni. L'obiettivo principale della progettazione di un modello logico è creare un modello dell'architettura dei dati aziendali e guidare lo sviluppo e la costruzione del sistema. Inoltre, il modello logico è progettato utilizzando termini aziendali, quindi diventa un ponte di comunicazione tra il personale aziendale e il personale tecnico e uno strumento efficace per la comunicazione tra entrambe le parti.
Attraverso modelli logici, i team tecnici possono comprendere meglio i requisiti aziendali e tradurli in parte della progettazione del sistema, mentre i team aziendali possono garantire che i loro requisiti si riflettano accuratamente nell'implementazione tecnica.
Il modello fisico fornisce un livello concreto di astrazione per la progettazione del database e contiene informazioni dettagliate sui metadati fondamentali per creare la struttura visiva del database. Il modello fisico consente ai progettisti di pianificare in dettaglio i vari componenti di un database, comprese le chiavi di colonna, i vincoli di integrità dei dati, gli indici, i trigger e altre funzionalità relative al sistema di gestione del database (DBMS). Attraverso il modello fisico, gli sviluppatori possono modellare e ottimizzare le caratteristiche fisiche del database prima dell'effettiva distribuzione del database per garantire che le prestazioni e l'efficienza del database possano soddisfare i requisiti specifici del sistema.
Rispetto al modello logico, il modello fisico fa un ulteriore passo avanti: descrive in dettaglio le relazioni specifiche tra le tabelle, come l'associazione di chiavi primarie e chiavi esterne, la creazione di indici, ecc. Nel modello fisico, alle colonne di ciascun elemento di dati vengono assegnati attributi quali tipo di dati specifico, lunghezza, valore predefinito, vincoli, configurazione di archiviazione e autorizzazioni di accesso.
Vale la pena notare che diversi sistemi di database possono richiedere diverse progettazioni di modelli fisici. Ad esempio, esistono alcune differenze nella modellazione dei dati tra database relazionali come MySQL e Oracle e database NoSQL.
La funzione principale del modello fisico è trasformare il modello logico in uno schema che può essere implementato nel sistema di database per archiviare e gestire effettivamente i dati.
Un modello fisico ben progettato può ottimizzare l'efficienza di archiviazione dei dati, garantire l'accuratezza e la completezza dei dati e anche facilitare lo sviluppo di sistemi applicativi di database. Attraverso modelli fisici attentamente progettati, puoi migliorare le prestazioni del database, ridurre i costi di manutenzione e supportare il funzionamento efficiente delle applicazioni.
L'attività di progettazione del modello fisico non si limita solo a soddisfare i requisiti di base per il funzionamento del sistema e l'archiviazione dei dati, ma deve anche considerare in modo completo l'ottimizzazione delle prestazioni del sistema. Ciò include i seguenti aspetti chiave:
L'obiettivo della progettazione del modello fisico è garantire l'efficienza dell'archiviazione dei dati e la stabilità operativa del sistema, migliorando al tempo stesso la capacità del sistema di elaborare i dati per soddisfare i requisiti prestazionali dell'azienda mantenendo l'accuratezza e l'integrità dei dati.
I modelli di dati svolgono un ruolo comune e fondamentale nella gestione dei dati chiave e nei progetti applicativi come lo sviluppo di sistemi applicativi, l'integrazione dei dati, la costruzione di data warehouse, la gestione dei dati master e la gestione delle risorse di dati. Non è esagerato considerarlo la pietra angolare della governance dei dati.
Se l'informatizzazione aziendale viene paragonata al corpo umano, allora il modello di dati è lo scheletro che supporta il corpo umano. Le interrelazioni e i percorsi di flusso tra i dati costituiscono i vasi sanguigni e il sistema venoso, e i dati stessi sono equivalenti al sangue. Il modello dati garantisce che i dati, come il sangue, scorrano senza intoppi e funzionino in modo efficace nel sistema informativo aziendale.
Che si tratti di un database operativo o di un data warehouse, il modello dati è lo strumento fondamentale per organizzare i dati e guidare la progettazione delle tabelle dati. Linus Torvalds, il fondatore di Linux, ha affermato che "i cattivi programmatori si preoccupano del codice, i bravi programmatori si preoccupano delle strutture dei dati e delle loro relazioni" sottolinea l'importanza dei modelli di dati. Solo attraverso il modello dei dati è possibile organizzare e archiviare i dati in modo ordinato, ottenendo così un utilizzo efficiente, a basso costo, ad alta efficienza e di alta qualità dei big data.
Proprio come un architetto crea progetti prima di costruire una casa, i dati dovrebbero essere attentamente considerati prima di sviluppare un’app. Un ambiente dati privo di una prospettiva olistica può lasciare i tecnici indifesi di fronte a guasti del sistema o problemi relativi ai dati. I modelli di dati aiutano a definire i problemi, identificare i dati mancanti e ridondanti e selezionare soluzioni ottimali.
I modelli di dati aiutano a creare applicazioni a costi inferiori e a rilevare tempestivamente errori e omissioni. Un buon modello dati può essere utilizzato anche come riferimento per scrivere codice SQL, accelerando il processo di sviluppo. La ricerca mostra che la modellazione dei dati, pur rappresentando solo una piccola parte dei costi del progetto, può ridurre significativamente i costi di programmazione.
Nelle aziende, il personale aziendale, gli analisti di dati, gli architetti, i progettisti di database, gli sviluppatori, ecc. provenienti da contesti diversi devono discutere insieme le problematiche e le esigenze relative ai dati. Essendo uno strumento di comunicazione efficiente, i modelli di dati possono promuovere tutte le parti a raggiungere rapidamente il consenso. La coerenza nella terminologia aziendale consente agli uomini d'affari di comprendere e convalidare il lavoro degli sviluppatori, suscitando consenso.
Molti problemi di prestazioni del database non sono causati dal software ma da un utilizzo improprio del database. Il modello dati fornisce un modo per comprendere il database, richiedendo concetti chiari e coerenti e convertendo il modello logico in una progettazione di database basata su regole e quindi adattandolo per ottimizzare le prestazioni.
Il modello dati aiuta a migliorare la qualità dei dati attraverso le impostazioni della chiave primaria ed esterna del database, i vincoli delle regole di qualità dei dati e l'integrità dei dati di riferimento. Gli errori nei dati sono più gravi degli errori delle applicazioni e, una volta danneggiati i dati in un database di grandi dimensioni, le conseguenze possono essere catastrofiche.
L'ordinamento e la modellazione dei dati sono strumenti importanti per l'inventario e la mappatura dei dati aziendali. Il modello dati aiuta a comprendere in modo completo lo stato dell'azienda e dei dati e ad analizzare potenziali problemi aziendali e dei dati. Una progettazione efficace del modello dati promuove una comunicazione efficace delle esigenze aziendali, migliora l'accuratezza dei dati e la facilità d'uso e pone solide basi per la governance dei dati aziendali.
Nel sistema di architettura dei dati dell'azienda, il modello dei dati svolge un ruolo cruciale e realizza la connessione tra le esigenze aziendali e i sistemi di database nel processo di governance dei dati. Le responsabilità del modello di dati non si limitano alla definizione della struttura di archiviazione e del metodo di accesso dei dati. È anche strettamente connesso a molteplici aree chiave di gestione dei dati, tra cui la gestione dei metadati, lo sviluppo di standard di dati, il coordinamento dei dati principali, la supervisione della qualità dei dati, la sicurezza dei dati. e gestione dei dati. integrazione ed elaborazione operativa.
Nel quadro generale della governance dei dati, un’attenta progettazione e gestione dei modelli di dati è il primo passo per avviare il lavoro di governance dei dati. Un modello di dati ben progettato può migliorare in modo significativo l’efficienza e l’efficacia della governance dei dati aziendali e garantire il progresso regolare e il successo a lungo termine del lavoro di governance dei dati. Ottimizzando i modelli di dati, le aziende possono garantire l'accuratezza, la coerenza e l'accessibilità dei dati, fornendo così un solido supporto dati per il processo decisionale, i processi aziendali e la pianificazione strategica.
Nella costruzione del modello dati, il modello di business prevede principalmente la descrizione degli argomenti aziendali e delle regole aziendali.Costituisce il nucleo dei metadati aziendali . Il modello fisico copre le entità di dati, le relazioni tra entità, le strutture di dati e le connessioni tra chiavi primarie e chiavi esterne, ecc., che costituiscono il corpo principale dei metadati tecnici.
La correlazione tra i dati è la pietra angolare dell'analisi del lignaggio dei metadati. Pertanto, il modello dati può essere considerato in una certa misura come un insieme di metadati che descrivono le esigenze aziendali dell’impresa.
Dal punto di vista tecnico,La gestione dei dati anagrafici è guidata da modelli di dati . Gli aspetti chiave della gestione dei dati master, tra cui la definizione, la gestione, la pulizia, la raccolta e la distribuzione dei dati master e la gestione della qualità, sono tutti costruiti sulla base del metamodello dei dati master.
Il modello dati fornisce a MDM una definizione chiara e coerente della struttura dei dati, che guida la pianificazione e l'implementazione delle soluzioni di gestione dei dati master.
In un ambiente informativo multi-sistema,L'incoerenza del modello di dati è la causa principale dei problemi di qualità dei dati . Il modello dati fornisce input di metadati chiave per la gestione della qualità dei dati, inclusa la definizione di coerenza dei metadati aziendali e la definizione di regole di qualità dei dati, ponendo le basi per la successiva formulazione di regole di qualità dei dati, ispezione della qualità dei dati e generazione di report sulla qualità dei dati.
Un modello di dati ben progettato può ridurre le incoerenze nelle statistiche dei dati e ridurre il rischio di errori di calcolo dei dati.
Un modello di dati è un modo per descrivere in modo astratto strutture di dati complesse nel mondo reale ed è anche un'espressione di regole aziendali. Dal punto di vista del database, l'importanza dei dati risiede nella loro capacità di riflettere accuratamente le regole aziendali definite. Solo regole aziendali corrette possono definire chiaramente entità, attributi, relazioni e vincoli.
Perciò,La standardizzazione dei modelli di dati è un anello importante nel processo di standardizzazione dei dati. . Le regole aziendali nel modello dati derivano da una descrizione dettagliata delle operazioni dell'impresa, che aiuta l'impresa a creare ed eseguire attività commerciali specifiche.
Pertanto, le regole aziendali devono essere formulate chiaramente e aggiornate in modo tempestivo man mano che l'ambiente operativo dell'impresa cambia per garantire che il modello di dati possa riflettere correttamente l'effettivo funzionamento dell'impresa, aiutando così l'impresa a raggiungere la standardizzazione dei dati.
I modelli di dati sono una componente chiave per garantire la sicurezza dei dati . Nel processo di creazione di un modello di dati, è necessario chiarire entità, attributi, relazioni e vincoli e i campi o le tabelle dei dati sensibili devono essere contrassegnati in base alle esigenze specifiche di protezione dei dati dell'azienda.
Le imprese dovrebbero utilizzare modelli di dati per chiarire requisiti specifici e regole aziendali per l’implementazione delle tecnologie di sicurezza dei dati per determinare a quali campi dati può accedere personale specifico e quali campi dati devono essere desensibilizzati.
I modelli di dati sono il nucleo dei data warehouse e dei sistemi di business intelligence (BI). , un eccellente modello di dati aiuta ad analizzare la derivazione e l'impatto dei dati, garantendo così un processo decisionale di alta qualità. Nel processo di costruzione di un data warehouse, il modello dati svolge il ruolo di organizzazione dei dati e strategia di archiviazione, che enfatizza l'archiviazione ragionevole dei dati dal punto di vista delle esigenze aziendali, dell'accesso e dell'utilizzo dei dati. Solo organizzando e archiviando i dati in modo ordinato attraverso modelli di dati possiamo ottenere un utilizzo dei big data ad alta efficienza, a basso costo, ad alta efficienza e di alta qualità.
La progettazione del modello di dati è la pietra angolare della costruzione del data warehouse. Non solo fornisce una revisione aziendale completa e una prospettiva complessiva dei dati, ma promuove anche una comunicazione fluida tra azienda e tecnologia, formando un consenso sulle principali definizioni e terminologia aziendali. Inoltre, il modello di dati è neutrale a livello interdipartimentale ed è in grado di esprimere e coprire tutte le aree aziendali.
L'integrazione dei dati si riferisce all'integrazione efficace di dati provenienti da fonti diverse con formati e caratteristiche diversi attraverso mezzi logici o fisici in modo che le imprese possano ottenere una condivisione completa dei dati. Per ottenere la centralizzazione e la condivisione dei dati, l’analisi approfondita dei modelli di dati esistenti è diventata particolarmente critica.
Nel processo di integrazione dei dati,Garantire la coerenza tra gli elementi chiave nel modello dati è la considerazione principale. Questa coerenza include la corrispondenza delle definizioni, delle strutture e delle relazioni dei dati e costituisce la base per un'integrazione perfetta dei dati. Solo quando i componenti chiave del modello dati sono coerenti i dati tra diversi sistemi e applicazioni possono essere veramente interconnessi, fornendo una visione unificata e integrata dei dati per l'azienda.
Il modello di dati descrive in dettaglio tre aspetti chiave dei dati:Struttura, operazioni e vincoli . La parte relativa alle operazioni sui dati definisce specificamente i tipi di operazioni che possono essere eseguite sulla struttura dati e le relative modalità di esecuzione, formando un insieme di operatori operativi. Insieme, questi operatori formano un quadro standardizzato per l'interazione dei dati e garantiscono la standardizzazione dell'interazione dei dati.
Inoltre, la progettazione strutturale standardizzata e i chiari vincoli nel modello dati forniscono solide misure di protezione per l'archiviazione e il funzionamento dei dati, riducendo efficacemente il rischio di anomalie durante le operazioni sui dati.
I modelli di dati sono la pietra angolare di una governance dei dati di successo. Attraverso modelli di dati ben progettati, le aziende possono garantire la coerenza, l'accuratezza e l'affidabilità dei dati, che sono fondamentali per raggiungere gli obiettivi a lungo termine della governance dei dati. Per raggiungere questo obiettivo, le aziende devono adottare un approccio globale alla creazione e al mantenimento dei propri modelli di dati. Ciò implica non solo precisione tecnica, ma anche una profonda comprensione dei processi aziendali e delle esigenze degli utenti. Inoltre, poiché l’ambiente aziendale e le condizioni di mercato continuano a cambiare, i modelli di dati devono essere costantemente adattati e ottimizzati per adattarsi a nuove sfide e opportunità.
La governance dei dati è un processo continuo che richiede alle organizzazioni di valutare e migliorare continuamente le proprie pratiche di gestione dei dati. Attraverso investimenti e sforzi continui, le imprese possono stabilire un solido quadro di governance dei dati, che fornirà un solido supporto dati per il processo decisionale, la gestione del rischio, il servizio clienti e le attività di innovazione dell'impresa.
In definitiva, un’efficace governance dei dati può non solo migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali, ma anche apportare vantaggi competitivi alle imprese e spingerle avanti sulla strada della trasformazione digitale. Ci auguriamo che questo articolo fornisca preziosi spunti e indicazioni alle aziende e ai professionisti che lavorano per migliorare le proprie capacità di gestione dei dati per aiutarli ad avere successo in un ambiente aziendale basato sui dati.
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Si dedica alla ricerca tecnologica da più di 30 anni ed è esperto in vari linguaggi come Java, Linux, Javascript, php, css, ecc. Ha dato numerosi contributi nel campo dell'open source stazione di documentazione per gli sviluppatori per condividere alcuni problemi nello sviluppo della tecnologia per riferimento futuro
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