Definizione di un Enterprise Data Model in un contesto Data Mesh

L'approccio tradizionale alla Business Intelligence, costituito da architetture monolitiche e centralizzate come Data Warehouse e Data Lake, ha mostrato limiti nel supportare la scalabilità e la flessibilità nella gestione dei dati analitici all'interno di organizzazioni complesse. Il paradigma Data Mesh propone una completa decentralizzazione dei sistemi analitici e l'attribuzione delle responsabilità di gestione e della qualità dei dati non più a team centrali, ma ai vari team di dominio in cui gli specifici dati sono prodotti. In questo contesto, un Enterprise Data Model supporta questa decentralizzazione, ponendosi come un layer per la consultazione e ricerca dei data asset tra tutti i domini di business. Questa tesi di laurea si propone di esplorare il paradigma Data Mesh e approfondire la definizione di un Enterprise Data Model (EDM) a supporto, nel contesto di un reale progetto svolto per un gruppo bancario internazionale. Verranno introdotte le metodologie, i tool e le linee guida adottate al fine di definire l'Enterprise Data Model. Nello specifico, verrà definito uno standard per la definizione e il mantenimento dell’EDM mediante il formalismo del DFM e il tool Indyco, oltre che un processo avente l'obbiettivo di costruire il modello concettuale in maniera incrementale, iterativa e a partire dai vari domini di business. Inoltre, verrà approfondita l'implementazione di un automatismo avente l'obbiettivo di effettuare la modellazione logica di porzioni dell’Enterprise Data Model, in modo tale da accelerare la successiva fisicizzazione del modello.