Modellazione dati concettuale
Che cos'è un modello dati concettuale?
Come indica il nome, la modellazione dati concettuale è più importante nella fase di concetto, quando un'organizzazione crea una prima bozza con l'intenzione di lavorare in seguito ai dettagli. Creati solitamente da architetti dati e portatori di interesse nel business, i modelli dati concettuali forniscono a questi ultimi una panoramica facilmente consultabile dei concetti o delle entità pertinenti e dei relativi rapporti. Comunicando il modello in un modo pertinente per i portatori di interesse che non sono necessariamente esperti di tecnologia o consapevoli di ogni singolo dettagli, i modellatori possono ottenere con più probabilità supporto e sostegno per i propri progetti. La piattaforma erwin è stata creata con l'idea di promuovere questa collaborazione.
Lo scopo di un modello dati concettuali è fornire una prospettiva incentrata sui dati dell'intera organizzazione, documentando come le varie entità aziendali sono correlate l'una con l'altra. Ciò spesso si ottiene tramite diagrammi di rapporti entità (ERD) e/o modelli oggetto-ruolo (ORM). Contrariamente ai modelli dati logici e fisici, i modelli dati concettuali non dipendono da tecnologie e applicazioni. Ciò significa che non sono vincolati alla realtà e al contesto dei sistemi e processi esistenti.
I modelli dati concettuali dimostrano gli stati attuali e futuri, includono ossia le modifiche al business programmate o altamente probabili. In questo modo, le organizzazioni possono orientare al futuro il modello in un certo modo e tener conto della flessibilità potenzialmente necessaria da includere nella soluzione. Una best practice è quella di distinguere gli stati presenti da quelli futuri tramite schemi di colori.
Qual è l'obiettivo di un modello dati concettuali?
Un modello dati concettuali va impiegato per definire e comunicare rapporti generici tra concetti/entità. In altre parole, aiutano un'organizzazione a visualizzare i dati e i rapporti tra i vari tipi di dati in un contesto.
Idealmente, saranno rappresentazioni visive dei dati in un contesto che raccontano il modo in cui un'organizzazione opera in determinate circostanze. Ciò può aiutare le organizzazioni a evitare sviste che potrebbero comportare problemi futuri. Ad esempio, quando si crea o acquisisce un nuovo sistema CRM (gestione dei rapporti con i clienti), la necessità di distinguere tra un cliente potenziale e uno effettivo potrebbe non essere chiara. Senza tale distinzione, tuttavia, un "nuovo" cliente potenziale potrebbe essere in realtà il dipendente di un'azienda con un account esistente.
Un database che riconosce la distinzione tra un cliente potenziale ed effettivo può anche essere modellato per riconoscere eventuali rapporti potenziali tra un cliente potenziale e uno esistente, consolidando così il record. In questo modo, i responsabili di vendite e supporto dispongono del contesto necessario per lavorare in modo efficace.
Quando è necessario prendere in considerazione un modello dati concettuali?
I modelli dati concettuali vengono usati nelle prime fasi della modellazione dati per organizzare e definire concetti e regole in base ai requisiti dei casi d'uso. Sono i meno dettagliati tra i tre tipi di modelli dati, ma non per questo sono meno utili. Anzi, uno dei vantaggi chiave dei modelli dati concettuali è che possono essere compresi e comunicati con rapidità ai portatori di interesse al di fuori della "bolla tecnologica".
I modelli dati concettuali offrono alle organizzazioni un punto di partenza da far evolvere in diagrammi più ricchi di contesto nelle varie fasi di modellazione. Tramite l'analisi e la progettazione dei casi d'uso e la progettazione dei database, la complessità e il livello di dettaglio saliranno gradualmente e raggiungeranno un picco con i modelli dati fisici.
Perché usare un modello dati concettuali?
Passare oltre la fase di modellazione dati concettuale fa sì che sia molto più probabile non cogliere i rapporti generali tra le entità, come la distinzione indicata in precedenza tra clienti potenziali ed effettivi. Inoltre, i modelli dati concettuali tengono in considerazione la cardinalità. La cardinalità descrive i rapporti tra entità, inclusi gli approcci one-to-one, one-to-many o many-to-many.
Senza la modellazione dati concettuale, tali sviste sono molto più probabile tanto più un'organizzazione si addentra nel ciclo di sviluppo. Questo perché la panoramica viene spesso persa quando i team si concentrano sui dettagli di progettazione, soprattutto in caso di scadenze prossime che mettono pressione. Creando innanzitutto un modello di database concettuale, le organizzazioni possono evitare tali sviste e comprendere i termini più vaghi, pertanto i rapporti potenziali tra entità vengono considerati e definiti prima del tempo.
Vantaggi dei modelli dati concettuali
Aiuto per definire una lingua comune e popolare il glossario aziendale
Aiuta a definire la roadmap e l'ambito del progetto
Fornire una base per modelli futuri
Promuovi una forma inclusiva di comunicazione
Crea modelli dati migliori con erwin
erwin è da oltre 30 anni un nome ben conosciuto e affidabile nell'ambito della modellazione dati. Questa esperienza ci ha dato l'opportunità di perfezionare un prodotto di modellazione dati in grado di soddisfare le esigenze di tutti i membri dell'organizzazione di un cliente, a prescindere dalla fase (concettuale, logica, fisica) di modellazione in cui si trovano.
I portatori di interesse dentro e fuori la sfera tecnologica possono collaborare per assicurarsi che i modelli traggano quanto più possibile da contesti e prospettive. erwin Data Modeler di Quest include inoltre una potente gamma di funzionalità di automazione che velocizzano il processo, riducono gli errori umani e aumentano l'efficienza.