Ingegneria e sviluppo
Modellazione dati
Dati mal progettati diventano “due clienti con lo stesso codice fiscale”, report che non coincidono con la cassa e integrazioni che cancellano la riga sbagliata in silenzio. Modelliamo per l’operatività: nomi che il business riconosce, regole che il database aiuta a far rispettare, separazione chiara tra dati operativi e analitici quando serve, e piano di migrazione che non spegne il negozio dall’oggi al domani.
Partiamo dal vocabolario: cosa significa “ordine pagato”, “cliente attivo” o “ricavo netto” da voi — una definizione per concetto, comprensibile a direzione e sviluppo. Solo dopo tabelle, chiavi e relazioni. L’obiettivo è che leggere il modello spieghi il business, non solo le sigle interne.
Esempi di cosa modelliamo
Stesso cliente in CRM e fatturazione
Record canonico con legami chiari, senza triplicare indirizzi.
Vendite in dashboard uguali alla cassa
Stesse regole per sconti, annulli e rimborsi ovunque.
Storico di chi ha cambiato cosa
Audit leggibile: data, soggetto, valori prima e dopo.
Dati personali separati dal resto
Meno persone vedono CF e mail; il resto dell’app resta agile.
Da foglio a regola senza accrocchi
Import con validazione e owner quando il file cambia mano.
Ordini e pagamenti a stati chiari
Si avanza solo se consentito; idempotenza dove serve.
Ricerca veloce nel catalogo
Indici giusti per nome o SKU senza bloccarsi alla crescita.
Migrazione senza chiudere il negozio
Finestre corte, controlli tra passi e piano di rollback.
Modello BI senza duplicati sbagliati
Fatti e dimensioni allineati a ciò che l’operazione già si fida.
Conservazione e archivio
Cosa cancellare, cosa anonimizzare, cosa tenere per legge.
Le modifiche allo schema sono trattate con cura: espandere prima di contrarre, testare su dati simili al reale e avere strada di ritorno se qualcosa va storto. Per i dati personali concordiamo minimizzazione, mascheramento fuori produzione e tempi di conservazione — allineati a legale e operazioni, senza drammi tecnici inutili.
Con dashboard e report, disegniamo il percorso del dato: origine, frequenza di aggiornamento e owner se nasce una divergenza. Prodotto e finanza litigano meno con fogli paralleli e tutti sanno quale numero è “ufficiale”.
Portfolio di Modellazione dati
Consegne
Modello versionato
Diagramma più script o descrizione in repository.
Dizionario dati
Nome colonna, significato, owner ed esempi.
Glossario business
Definizioni condivise tra reparti.
Piano migrazione
Passi, ordine e criteri di successo per fase.
Elenco regole di integrità
Cosa il sistema deve bloccare automaticamente.
Mappa dati personali
Dove sono, chi accede, policy di retention.
Strategia indici
Query critiche e come evitare degrado alla scala.
Script di test o validazione
Controlli post-migrazione o riconciliazioni.
Note per integrazioni
Contratto payload e chiavi stabili per API.
Guida dati in staging
Dati fittizi realistici senza leak di personali.
Sessione handoff
Domande con chi mantiene il database ogni giorno.
Backlog miglioramenti
Follow-up prioritizzati dopo il go-live.
Metodologia di esecuzione
-
Glossario di business
Concetti e definizioni condivise da tutti.
-
Inventario fonti
Fogli, sistemi legacy e owner dei dati.
-
Modello concettuale
Entità e relazioni in linguaggio accessibile.
-
Modello logico e fisico
Tabelle, chiavi, indici e tipi per il volume atteso.
-
Regole e integrità
Cosa garantisce il DB e cosa resta in applicazione.
-
Privacy e classificazione
Campi sensibili, accessi e retention con il legale.
-
Piano di migrazione
Espandere, backfill, validare, poi contrarre il vecchio.
-
Test sui dati
Scenari che provano assenza di perdite o duplicati.
-
Documentazione viva
Diagramma e testo per onboarding in un giorno.
-
Allineamento BI
Se esiste analytics, stesse definizioni di metrica.
-
Formazione team
Come evolvere lo schema senza paura in produzione.
