Gestion des données

Modélisation des données

La modélisation des données est la pratique qui consiste à créer une représentation visuelle des éléments et des flux de données dans le contexte d'un processus d'entreprise. Les modèles de données sont créés pour documenter la façon dont les données sont structurées pour support un processus commercial. Ils peuvent être élaborés à partir de schémas de base de données existants afin de support efforts de réingénierie.

Pourquoi modéliser les données ?

Les modèles de données constituent une méthode de meilleure pratique pour créer une conception de base. La représentation visuelle aide à documenter et à communiquer la conception avec les réviseurs et les collaborateurs. Elle est utile lorsqu'un système doit être amélioré pour être étendu, et elle est essentielle lors de la refonte d'une application pour utiliser une architecture de microservices.

La modélisation des données, telle qu'elle est envisagée par Actian, englobe les aspects clés suivants :

Modélisation conceptuelle : Actian aide les organisations à créer un modèle conceptuel de données qui saisit la vue de haut niveau des données et de leurs relations. Ce modèle représente les exigences de l'organisation en matière de données et les concepts commerciaux, ce qui permet de comprendre clairement les entités de données, les attributs et leurs interdépendances. En alignant le modèle de données sur les objectifs de l'entreprise, les organisations sont assurées de la pertinence et de l'exactitude de la représentation conceptuelle.
Modélisation logique : Les solutions de données d'Actian permettent aux organisations de transformer le modèle conceptuel en un modèle logique de données. Ce modèle met l'accent sur la structure, la sémantique et les relations des éléments de données, en faisant abstraction des détails de la mise en œuvre. En tirant parti des techniques de modélisation standard de l'industrie, telles que les relations entre entités (ER) ou le langage de modélisation unifié (UML), les organisations ont confiance dans l'intégrité et la cohérence du modèle de données logique.
Modélisation physique : Actian permet aux organisations de traduire le modèle de données logique en un modèle de données physique qui s'aligne sur des plateformes technologiques et des systèmes de base de données spécifiques. Ce modèle définit les structures de stockage physique, les types de données, les stratégies d'indexation et les considérations d'optimisation. L'expertise d'Actian en matière de technologies de bases de données permet aux organisations de mettre en œuvre en toute confiance le modèle de données physique, en optimisant les performances, l'évolutivité et l'accessibilité des données.
Intégration et interopérabilité des données : Les solutions de modélisation des données d'Actian visent à assurer l'intégration et l'interopérabilité des données entre divers systèmes et plateformes. Nous fournissons des outils et des méthodologies pour faciliter l'échange, le mappage et la transformation des données entre différents modèles et formats de données. En assurant une interopérabilité transparente des données, Actian inspire confiance dans la capacité des organisations à intégrer des données provenant de sources multiples et à les exploiter efficacement.
gouvernance données et conformité : Actian reconnaît l'importance de la gouvernance et de la conformité des données dans la modélisation des données. Nos solutions permettent aux organisations d'intégrer les principes de gouvernance données dans le modèle de données, assurant ainsi la qualité, la confidentialité et la sécurité des données. En alignant le modèle de données sur les exigences réglementaires et les normes de l'industrie, Actian inspire confiance dans la capacité des organisations à maintenir l'intégrité des données et à se conformer aux règlements sur la protection des données.

Types de modèles de données

Il existe de multiples façons de modéliser les données. En voici quelques exemples :

Le diagramme Entité-Relation (ER) est le modèle le plus courant. Il montre comment différents objets représentant des entités sont reliés entre eux à l'aide de lignes.
Un modèle orienté objet permet de montrer les connexions entre les objets à stocker dans une base de données orientée objet.
Un modèle relationnel montre comment les tables sont liées par des clés dans un schéma de base de données relationnelle.
Un modèle de données dimensionnel est utile lors de la conception d'un schéma en étoile pour un entrepôt de données.
Un modèle de données en réseau peut montrer comment les données enregistrement sont structurées et connectées.
Un modèle de graphe peut décrire les connexions entre les nœuds d'une base de données graphique.

Les trois niveaux de la modélisation des données

Selon le stade de modélisation auquel elle se trouve, une entreprise peut avantage des trois niveaux pour articuler les relations entre les données :

Au début d'un projet, il est utile de définir à un haut niveau les données qui seront utilisées pour support un processus d'entreprise. Le modèle conceptuel de données fournit une vue d'ensemble des processus utilisés pour faire fonctionner le processus de gestion. Les détails sont omis à ce niveau afin de faciliter la transmission des concepts.
La plupart des modèles commencent par le modèle logique de données du processus métier à mettre en œuvre. Ce modèle détaille toutes les entités, leurs attributs et les relations entre elles. Les relations de clé primaire sont mises en évidence, ainsi que les relations de clé étrangère. Un analyste commercial rédige ce modèle de données.
Le niveau le plus bas est le modèle de données physiquequi contient suffisamment de détails pour créer un schéma de base de données. Un concepteur de base de données ou un développeur d'applications dessinerait ce niveau de modèle de données. Le modèle physique peut correspondre à un schéma approprié à la technologie de la base de données. Pour une base de données relationnelle, le modèle physique peut dé-normaliser un modèle de données logique afin d'optimiser les performances pour les questions les plus utilisées auxquelles la base de données doit répondre. Les types de schémas pris en charge par une conception physique comprennent SQL, NoSQL et JSON.

Modélisation des multiplicités

Les relations entre les entités peuvent être représentées de différentes manières. Les types généraux de relations cartographiées sont les suivants

Zéro, un ou relation facultative.
Relation de personne à personne.
Zéro ou plusieurs relations.
Une ou plusieurs relations.
Une relation à portée limitée.

Notations de modélisation des données

Les concepteurs ont le choix entre plusieurs styles de notation pour dessiner les modèles. Voici quelques-uns des styles les plus courants :

La notation IE est un style propre pour les modèles de données de haut niveau. Elle est simple car elle omet les détails des attributs.
La notation de Barker peut être utilisée à plusieurs niveaux. Elle est plus détaillée que la notation IE.
La notation IDEF1X est bien adaptée à la conception de bases de données physiques, mais elle n'est plus très répandue.
L'Object Management Group (OMG) a proposé une norme de modélisation appelée Universal Modeling Language (UML). Cette norme est encore à l'état de projet jusqu'à ce qu'elle soit ratifiée.

Construction d'un modèle

La construction d'un modèle comprend plusieurs étapes et peut être laborieuse. L'avantage passer par ces étapes est de développer une compréhension approfondie des données et de leurs interrelations, ce qui vous aidera à créer de meilleures applications. Les étapes les plus courantes sont, dans l'ordre, les suivantes :

Comprendre les cas d'utilisation ou les processus d'entreprise que le modèle support.
Créer un modèle conceptuel.
Comprendre les volumes de données et les questions auxquelles la base de données doit répondre.
Créer le modèle logique de données et en valider l'exhaustivité et l'exactitude.
Décidez du modèle de base de données le mieux adapté à l'application, par exemple SQL, NoSQL ou JSON.
Normaliser, réduire les doublons et dé-normaliser pour améliorer les performances.
Créer un modèle de base de données physique.
Créer le schéma de la base de données.
Charger les données de test et écrire des requêtes.
Valider les résultats de la requête .
Déployer le modèle.