Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est une étape centrale de l'ingénierie logicielle. Les objectifs d'une entreprise axée sur les données sont d'évaluer toutes les dépendances entre les données, d'expliquer comment les données seront utilisées par le logiciel et de définir les objets de données qui seront stockés dans la base de données en vue d'une utilisation ultérieure. Vous vous demandez ce qu'est la modélisation des données, ses principes fondateurs et les différents types de modèles ? Suivez ce guide :

Le cycle de vie des données, bien qu'il puisse sembler techniquement complexe, est conceptuellement très simple. Il faut d'abord collecter les données. Ensuite, il faut les nettoyer et les organiser. Enfin, vous devez comprendre comment vous pouvez les utiliser. Cette phase cruciale repose sur la modélisation des données. L'idée est de créer une représentation visuelle de l'ensemble d'un portefeuille de données (ou de certains segments de données) afin d'identifier facilement les différents types de données disponibles, les relations qui peuvent exister entre ces différents types de données et la manière dont elles peuvent être regroupées, divisées ou, en tout état de cause, organisées pour interagir et générer de la valeur.

La modélisation des données joue donc un rôle clé pour savoir comment exploiter vos données. Les modèles de données sont construits pour répondre aux besoins de l'entreprise. Ainsi, s'il existe différents types de modèles de données, il ne faut jamais perdre de vue les objectifs de l'entreprise pour que la modélisation des données soit réellement efficace.

Parmi les avantages de la modélisation des données, on peut citer : la réduction du risque d'erreur lors du développement de logiciels de base de données, le gain de temps précieux lors de la conception et de la création de bases de données, et la garantie de la cohérence dans la conception des systèmes de données. La modélisation des données promet également de simplifier la communication entre les équipes chargées des données et les équipes commerciales.

Les différents types de modélisation des données

Pour s'engager sur la voie de la modélisation des données, il faut commencer par connaître les principaux types de modèles de données. Très schématiquement, il existe trois types de modèles :

Le modèle conceptuel de données

Le modèle conceptuel de données donne un contexte et aide les équipes à comprendre les données en dehors de la dimension technique. Le modèle conceptuel s'adresse à tous les membres de l'entreprise, même à ceux qui n'ont pas de compétences techniques. Le modèle conceptuel décrit les données contenues dans le système, leurs attributs et leurs contraintes, les règles de gestion qui régissent les données et les exigences en matière de sécurité et d'intégrité des données.

Le modèle logique de données

Les modèles logiques fournissent plus de détails sur les concepts et les relations dans un domaine de données. En d'autres termes, ils décrivent les entités et les attributs afin de fournir une représentation claire de l'objectif des données pour l'entreprise. Un modèle logique de données est un modèle qui n'est pas spécifique à une base de données. Il décrit les données de la manière la plus détaillée possible, indépendamment de la manière dont elles seront physiquement mises en œuvre dans la base de données. Les caractéristiques d'un modèle de données logique comprennent toutes les entités et les relations entre elles, les attributs de chaque entité et la clé primaire de chaque entité, par exemple.

Le modèle de données physiques

Le modèle physique de données représente la manière dont le modèle sera construit dans la base de données. Un modèle physique de base de données affiche l'ensemble des structures des tables, y compris le nom de la colonne, le type de données de la colonne, les contraintes de la colonne, la clé primaire, la clé étrangère et les relations entre les tables. Un modèle physique de données sera utilisé par les administrateurs de bases de données pour estimer la taille des systèmes de bases de données et pour planifier la capacité.

Comment fonctionne la modélisation des données

La modélisation des données repose sur trois modèles clés : le modèle relationnel, le modèle hiérarchique et le modèle entité-association. Le modèle relationnel est à la fois le plus ancien et le plus utilisé. Il traite principalement des données numériques et est surtout utilisé dans les calculs mathématiques tels que les sommes ou les moyennes. Il est également possible d'évoluer vers un modèle hiérarchique, optimisé pour les requêtes en ligne et les outils d'entrepôt de données. Dans ce cas, les données sont classées hiérarchiquement, dans une structure descendante. Enfin, le modèle E-R permet de générer une base de données relationnelle dans laquelle chaque entrée représente une entité et possède des champs contenant des attributs.

Garantir l'intégrité de vos données, fiabiliser l'utilisation de votre patrimoine de données et faciliter le développement d'une culture de la donnée au sein de votre entreprise. La modélisation des données vous permettra de vous inscrire dans un cercle vertueux d'utilisation des données.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.