Modellazione dei dati comportamentali

Negli ultimi anni si è assistito a una rinascita della modellazione dei dati nel panorama della scienza dei dati. Trasformazione è un termine che viene usato spesso in questi giorni. Soluzioni potenti come dbt e strumenti di ingestione leader, come Snowplow, hanno sbloccato la potenza della trasformazione dei dati per migliaia di organizzazioni.

I professionisti dei dati passano molto tempo a pensare a come modellare al meglio i loro dati, a quali strumenti hanno bisogno e ai talenti da assumere per eseguire trasformazioni importanti. L'utilizzo della modellazione dei dati come parte importante del vostro stack di dati sta guadagnando popolarità. L'utilizzo della modellazione dei dati come parte importante del vostro stack di dati si sta diffondendo, anche perché fornisce un vantaggio competitivo rispetto alle aziende che non sfruttano questa tendenza.

Che cos'è la modellazione dei dati? 

In sostanza, la modellazione dei dati è il processo di acquisizione di dati grezzi da piattaforme e prodotti digitali, per poi trasformarli in tabelle derivate che possono essere utilizzate per scopi specifici. Ad esempio, come strumento di reporting o caso d'uso analitico.

La modellazione dei dati può offrire due vantaggi principali:

- Consente di raccogliere dati grezzi e di condensarli in set utilizzabili, che possono essere digeriti dagli strumenti di BI.

- Sarete in grado di applicare la logica di business a dati non opinionati, trasformandoli in dati specifici e opinionati che rispondono alle vostre esigenze.

Si può pensare a queste aggregazioni come a "pezzi" di dati, accuratamente selezionati per garantire che i dati siano utilizzati per lo scopo previsto.

L'importanza di un buon modello di dati è che guida la produttività dei dati.

C'è chi dice che i dati valgono quanto il loro contributo alla vostra attività. Quanto è vero? Analizziamo l'idea di "produttività dei dati" in sé e per sé e cosa significa per un'azienda.

Una definizione di produttività dei dati potrebbe essere il rapporto tra i dati aggiunti e il valore operativo. Ad esempio:

- Quando si dà ai team di marketing, prodotto e altri team l'accesso illimitato a tutti i dati disponibili, la produttività dei dati è elevata.

- Quando i dati non fluiscono liberamente, quando provengono da troppe fonti e sono troppo disordinati per essere utili al processo decisionale, la produttività dei dati è bassa.

Sempre più aziende si stanno rendendo conto delle opportunità offerte da un'elevata produttività dei dati. Queste aziende si stanno appropriando di processi come la modellazione dei dati e si stanno lasciando alle spalle le soluzioni uniche o gli strumenti di analisi preconfezionati.

L'ascesa del moderno stack di dati e l'ascesa della modellazione dei dati sono collegate

Non è una coincidenza che concetti come il moderno stack di dati stiano emergendo in concomitanza con un'impennata della domanda di soluzioni per la trasformazione dei dati.

Molte aziende stanno iniziando a capire la potenza di possedere il proprio stack di dati da un capo all'altro. I processi automatizzati hanno eliminato la complessità, ma anche il "contatto" con l'organizzazione nei punti chiave della pipeline. Quando i dati passano attraverso una scatola nera, non sappiamo come vengono trasformati. E quando escono, potrebbero non essere organizzati in modo ordinato e utile per l'azienda. Ad esempio, per le aziende che si affidano a marketplace bilaterali (o a piattaforme SaaS), avere dati aggregati può essere un imperativo.

Se si costruisce il proprio modello di datisi ottengono alcuni vantaggi immediati. Ad esempio, è possibile:

• I dati possono essere trasformati in un formato comprensibile per i consumatori, con conseguente aumento della produttività.
• Le informazioni possono essere visualizzate ad alto livello o analizzate in dettaglio per qualsiasi esigenza specifica.
• I team interni non devono affidarsi ad analisti per mettere insieme i dati provenienti da fonti diverse, perché sono già presenti in un sistema centrale.
• I modelli di dati possono applicare una logica che riflette le esigenze uniche di un'azienda.
• Tutti i dipendenti possono lavorare con un'unica fonte di dati coerente e produrre risultati equi. In questo modo si crea un senso di fiducia e trasparenza nell'organizzazione e si hanno a disposizione tutti i dati per valutare le prestazioni.

Costruire uno stack di dati moderno che vi permetta di controllare i vostri dati sblocca innumerevoli possibilità. Non solo significa che i dati raccolti sono più rilevanti e possono essere utilizzati dal team interno, ma anche che è possibile implementare casi d'uso più potenti con i dati raccolti sul proprio sito. Tutto ciò è culminato nel rinascimento della modellazione dei dati.

La modellazione dei dati sta vivendo una rinascita

Mai prima d'ora sono nati così tanti nuovi modelli, nuovi strumenti e nuove discussioni. È un momento entusiasmante nel campo della modellazione dei dati e siamo fortunati ad essere vivi in questa età dell'oro.

Gli ingegneri analitici aiutano le organizzazioni ad analizzare i big data contribuendo a trasformare i dati grezzi in dati facilmente utilizzabili dai dipendenti dell'azienda. Questi professionisti sono fondamentali nello strato intermedio tra l'ingestione e il reporting, in quanto contribuiscono a garantire che il team interno abbia un accesso pulito e chiaro alle informazioni necessarie per svolgere il proprio lavoro. Gli ingegneri analitici senza una solida conoscenza dell'ingegneria dei dati sarebbero disastrosi per questi team.

Gli ingegneri analitici forniscono set di dati puliti agli utenti finali, modellando i dati in modo da consentire agli utenti finali di rispondere alle proprie domande.
Cos'è l'ingegneria analitica, da dbt I laboratori

L'ascesa della modellazione dei dati ha dato ai team di analisi la possibilità di appropriarsi del loro "livello intermedio" trasformando i dati nel data warehouse. Per molti, questo avviene con SQL, che spesso viene utilizzato come linguaggio di interrogazione principale.

Il primo strumento del processo di democratizzazione dei dati è il dbt, che rimuove gli ostacoli e consente ai team di sviluppare modelli e testarli prima di distribuirli.

Strumenti come dbt rendono possibile il processo di ingegneria analitica. Sono i traduttori dell'era dei dati, coloro che possono prendere i dati nel loro formato grezzo e trasformarli in "pezzi", o intuizioni di valore, da utilizzare per i team di marketing e di prodotto. Ma spesso è difficile raggiungere questo obiettivo.

Non è sempre facile ottenere il giusto risultato

Uno degli infiniti vantaggi di possedere il processo di trasformazione è che comprenderete la vostra azienda e i vostri dati meglio di chiunque altro.

Per un progetto o un compito di qualsiasi dimensione, progettisti e architetti possono rivolgersi a noi. Il nostro lavoro è progettato per essere facile per il project manager e per aumentare la produttività. È per questo che le organizzazioni che non si basano sui dati sono felici di lasciare che un modello faccia il lavoro per loro: non vogliono preoccuparsi dei grattacapi della progettazione o della prototipazione. E anche se avere un modello può sembrare vantaggioso nel breve termine, questo non funziona altrettanto bene nei progetti a lungo termine. Ad esempio, dato che sempre più settori si affidano a modelli di dati per le decisioni, può diventare dannoso usare uno strumento esterno quando invece si potrebbe usarne uno personalizzato per soddisfare le esigenze della propria organizzazione. Nel prossimo capitolo analizzeremo come dovrebbe svolgersi questo processo e quali sono gli elementi da tenere presenti durante la progettazione di un modello di dati unico.