Innescata dall’evoluzione tecnologica e dai mutamenti nei mercati, la digital transformation ha investito le imprese e portato sempre maggiore attenzione sul valore intrinseco dei dati, e, di conseguenza, su ciò che migliora la capacità di utilizzarli, a partire da temi quali il data model e la data standardizaton. La trasformazione non riguarda, infatti, solo l’online e la digitalizzazione dei processi, ma rivoluziona il modo in cui l’azienda usa i dati all’interno della catena del valore: dalla concezione di nuovi prodotti o servizi al supporto delle relazioni con i clienti. Un cambiamento che investe profondamente la cultura aziendale, mettendo l’IT e l’informazione al centro di ogni decisione, in quanto le soluzioni tecnologiche disponibili forniscono la possibilità di sfruttare il massimo potenziale dei dati, scambiando informazioni sia all’interno dell’azienda, sia al suo esterno, con fornitori, partner e clienti.
Prendere decisioni data‑driven e la possibilità di cogliere le opportunità di business in modo tempestivo richiedono che i dati siano ben organizzati, completi e disponibili: è quindi fondamentale evitare qualunque rallentamento nei processi legato a informazioni parziali e difficili da reperire. Questi obiettivi si raggiungono soltanto con data model validi, che riflettano e favoriscano le strategie aziendali.
Che cos’è un Data Model?
Il data model è la rappresentazione concettuale e visiva di come sono conservati, connessi e organizzati tra loro i dati. Per essere efficace, il data model deve essere definito sulla base delle esigenze specifiche di business: questo significa che il modello deve essere delineato avendo ben chiaro come ciascun dato sarà utilizzato in seguito. La scelta di come conservare il dato, quindi, deve essere dettata dal suo scopo finale. Poiché le necessità possono cambiare nel tempo, il data model deve poter evolvere di pari passo con gli obiettivi aziendali; in tale ottica, è indispensabile una stretta collaborazione tra i team di sviluppo e le figure business che conoscono i dati e il loro valore strategico.
Le scelte che riguardano il data model da un lato influenzano e dall’altro dipendono dalle soluzioni tecnologiche disponibili. In particolare, la scelta del tipo di database, relazionale o documentale, e la conseguente individuazione e adozione di uno strumento in particolare, può essere determinante per il successo dell’azienda.
A cosa serve un Data Model e quali vantaggi porta
La relazione diretta che lega le applicazioni con i dati spiega perché in un progetto ideale è opportuno definire il data model prima di cominciare lo sviluppo del software applicativo. Se questo non è possibile, per esempio per applicazioni già esistenti, il disegno di un data model allineato con le esigenze più attuali del business può contribuire a identificare e correggere alcune criticità esistenti. Ad esempio, definire nel dettaglio le business entity, ovvero le entità coinvolte nelle attività di business, può fornire una comprensione più approfondita del mercato di riferimento e del proprio business, oppure ottenere un superiore livello d’uniformità tra dati simili all’interno di diverse business entity (data standardization) può aiutare a rendere più veloci sia le operazioni di raccolta dei dati distribuiti nei vari sistemi aziendali, sia la loro condivisione all’interno e all’esterno dell’azienda.
Definire data model efficaci è imprescindibile e propedeutico per arrivare a ottenere le single view, delle viste uniche che aggregano e rendono disponibili tutte le informazioni relative a ciascuna business entity. In questo modo è possibile avere una visione olistica delle business entity, migliorando la comprensione degli andamenti del mercato e favorendo una maggiore business agility, ovvero la capacità di cogliere le opportunità di business nel momento in cui si presentano. La gestione dei data model abilita inoltre l’utilizzo dei fast data, velocizza i tempi di sviluppo software e migliora l’esperienza degli utenti.
Come creare il proprio Data Model
Il processo di creazione di un data model funzionale alle proprie strategie aziendali implica la condivisione di competenze sia tecniche sia di business da parte dei team. La realizzazione si articola in tre passaggi fondamentali che riguardano gli aspetti di natura concettuale, logica e fisica.
- Il primo è costituito dalla individuazione delle entità e delle relazioni che le collegano.
- Il secondo, l’aspetto logico, scende nel dettaglio determinando quali dati sono necessari e il tipo di relazione tra le entità.
- Infine c’è il livello fisico, l’aspetto realizzativo più concreto che riguarda la definizione delle modalità con cui i dati vengono caricati nel database individuato: in altre parole, questo passaggio consiste nella creazione dello schema del database, sia che si tratti di un database documentale o relazionale.
Conclusione
Lo scopo finale di un data model è favorire la raccolta e la condivisione delle informazioni che servono per prendere tempestivamente le decisioni strategiche di business, una condizione sempre più indispensabile per mettere in pratica la digital transformation. Esistono oggi molti strumenti in grado di supportare i processi di creazione dei data model e i cambiamenti che nel corso del tempo si rendono necessari per mantenerli allineati con le esigenze sempre in mutamento del business. Tra questi, Mia‑Platform Fast Data ti supporta nel trarre il massimo beneficio dai tuoi data model, raccogliendo i dati da tutti i sistemi aziendali, creando le single view specifiche per ogni esigenza e condividendole in near real‑time.
