Qu'est-ce que la modélisation des données ? Comment améliore-t-elle la qualité des données ?

Imaginez, chaque fois que vous commandez un produit sur Amazon, vous recevez une invite vous demandant votre adresse et d'autres détails.

Cela n'affecterait-il pas votre expérience d'achat ? Amazon en est conscient et stocke vos données pour rendre vos achats sans effort. Il lie votre identifiant client à votre adresse, numéro de téléphone et autres détails dans sa base de données.

La modélisation des données aide à concevoir de tels systèmes d'information pour répondre aux exigences commerciales.

La modélisation des données implique des architectes de données travaillant en étroite collaboration avec les parties prenantes commerciales et les utilisateurs finaux. Les parties prenantes commerciales fournissent des retours qui aident à établir des règles basées sur leurs besoins et ceux des utilisateurs finaux. Ces règles sont ensuite appliquées pour concevoir de nouveaux systèmes ou modifier les systèmes existants.

Le processus de modélisation des données commence par la capture des exigences des entreprises et des clients. Les structures de données mettent ensuite en œuvre des règles qui répondent aux conditions fixées. La modélisation des données sert de plan ou de schéma qui aide les entreprises à créer des systèmes de données pour leurs besoins uniques.

Les modèles de données évoluent à mesure que les besoins des entreprises changent. Ils aident à concevoir l'architecture informatique en établissant un processus de collecte formel et en conceptualisant les systèmes de données, les règles, les attributs et les relations. Ils rationalisent également la conception des données que les programmeurs créent de manière ad hoc. De nombreuses organisations utilisent des outils de cartographie des données qui fournissent un affichage graphique des données, aidant les utilisateurs finaux à visualiser des relations de cartographie complexes.

Types de modélisation des données

La modélisation des données connecte les éléments de données et aide les architectes de données à visualiser les besoins de stockage dans une base de données. Voici les trois principaux types de modélisation des données.

Modélisation des données conceptuelle

Les architectes de données utilisent un haut degré d'abstraction lors de la conception de systèmes d'information. La modélisation des données conceptuelle vous aide à visualiser et à créer de tels systèmes, à identifier les éléments de données et à comprendre leurs relations.

Elle permet aux entreprises de classer les types de données, de configurer des règles pertinentes et d'inclure des exigences de sécurité et d'intégrité des données. Les modèles de données conceptuels aident les parties prenantes à comprendre les besoins de l'entreprise et permettent aux architectes de créer des modèles de données logiques avec plus de détails granulaires.

Modélisation des données logique

Les modèles de données logiques sont moins abstraits et décrivent les données d'un point de vue technique. Ils fournissent des détails sur les types de données, leurs longueurs, leurs relations avec les entités et les concepts qui aident les entreprises à arriver à une représentation détaillée de la conception de la base de données.

La modélisation des données logique ne fournit pas d'informations sur les exigences techniques du système. Les architectes de données préfèrent utiliser des modèles logiques dans des projets orientés données tels que la conception d'un entrepôt de données. La mise en œuvre d'un modèle de données conceptuel peut nécessiter plusieurs modèles de données logiques. Les analystes commerciaux et les architectes de données utilisent généralement cette étape pour développer une carte technique des structures de données et des règles.

Modélisation des données physique

La modélisation des données physique aide les architectes de données à obtenir un schéma pour stocker physiquement les données dans une base de données. Le schéma est une représentation d'un plan sous forme de contour ou de modèle. Ce modèle de données décrit la mise en œuvre des systèmes d'information en utilisant un système de gestion de base de données spécifique (SGBD). Il crée des tables et des champs pour montrer les relations entre les entités et les clés primaires et étrangères.

Les modèles de données physiques offrent le design le moins abstrait pour la mise en œuvre du système pour des applications et des bases de données spécifiques. Les administrateurs de bases de données et les développeurs utilisent ce modèle pour mettre en œuvre des bases de données.

Processus de modélisation des données

Le processus de modélisation des données est un flux de travail standard pour évaluer les exigences de traitement et de stockage des données des parties prenantes commerciales. Il permet aux architectes de données de concevoir des systèmes d'information avec des méthodes précises pour organiser les données, les règles et les relations qui connectent différents attributs, types de données et formats.

Différentes techniques de modélisation des données suivent différentes conventions qui suggèrent de représenter les données en utilisant plusieurs symboles et arrangements et de transmettre les exigences commerciales.

Un flux de travail typique de modélisation des données comprend :

• Identifier les entités. Pour commencer le processus de modélisation, vous devez identifier différentes entités, concepts ou événements dans l'ensemble de données. Assurez-vous que chaque entité est cohérente et logiquement distincte des autres.
• Déterminer les propriétés. Les propriétés sont des facteurs clés qui rendent les entités distinctes. Ces propriétés sont appelées attributs et sont uniques à différentes entités. Par exemple, une entité "consommateur" peut avoir des attributs tels que le numéro de téléphone, l'adresse de livraison, et plus encore.
• Comprendre les relations entre les entités. Le premier brouillon de votre modèle de données identifie les relations entre différentes entités. Dans le commerce électronique, une entité "client" est liée à une autre entité, "produit", où la relation peut être "commande passée". Les architectes de données documentent généralement ces relations en utilisant le langage de modélisation unifié (UML).
• Mapper les attributs aux entités. Cette étape de modélisation des données garantit que les modèles de données illustrent comment les entreprises utilisent et traitent les données. Les entreprises peuvent choisir des modèles de modélisation des données tels que des modèles de conception ou d'analyse en fonction de leurs besoins.
• Décider du degré de normalisation. Les architectes de données utilisent la technique de normalisation pour organiser les modèles de données en attribuant des identifiants numériques, appelés clés, à des groupes de données sans aucune répétition. Cela aide à réduire les besoins de stockage mais peut augmenter les coûts de performance des requêtes.
• Finaliser le modèle de données. Répétez et validez les étapes ci-dessus pour établir un processus de modélisation des données itératif. Optimisez et affinez-les à mesure que les besoins de l'entreprise changent.

Techniques de modélisation des données

Bien que de nombreuses techniques aident à créer des modèles de données, le concept sous-jacent reste le même.

Modélisation des données hiérarchique

IBM a développé la modélisation des données hiérarchique en 1960. C'est une structure en forme d'arbre avec un nœud parent (racine) connecté à plusieurs nœuds enfants. C'est un exemple de relations un-à-plusieurs qui peut ne pas convenir pour illustrer des ensembles de données complexes.

Les ensembles de données modernes ont des relations plusieurs-à-plusieurs, rendant l'approche de modélisation des données hiérarchique inadaptée au monde actuel axé sur les données. De plus, la structure de relation un-à-plusieurs rend difficile pour les entreprises d'obtenir des informations granulaires à partir des informations recueillies.

Modélisation des données relationnelle

La technique de modélisation des données relationnelle soutient les initiatives analytiques sur des ensembles de données complexes (comme le big data). Elle organise les données dans des tables liées. Les organisations maintiennent ces relations pour une meilleure cohérence et intégrité en utilisant le langage de requête structuré (SQL) pour obtenir et enregistrer des tables.

Edgar F. Codd a proposé les bases de données relationnelles en 1970. Elles sont toujours pertinentes pour modéliser des ensembles de données dans une analyse de données complexe.

Modélisation des données entité-relation

La modélisation des données entité-relation (ER) fournit une structure logique pour créer des relations entre les points de données en fonction des besoins de développement logiciel. Elle inclut des types d'entités (choses d'intérêt) et décrit les relations qui peuvent exister entre elles.

Cette technique est différente de la technique de modélisation des données relationnelle. Elle répond à des processus commerciaux spécifiques dans un ordre défini pour accomplir une tâche tout en minimisant les risques de confidentialité des données.

Peter Chen a introduit la technique de modélisation des données ER en 1976, ce qui a révolutionné l'industrie de l'informatique.

Modélisation des données orientée objet

La technique de modélisation des données orientée objet regroupe les objets en hiérarchies de classes, représentant le monde réel. Plusieurs langages de programmation orientés objet l'utilisent pour couvrir les fonctionnalités d'abstraction, d'héritage et d'encapsulation. Les données et leurs relations sont regroupées dans une seule structure, appelée objet. Ces objets ont plusieurs relations entre eux.

Cette technique permet aux scientifiques des données d'analyser et de présenter des structures de données complexes. Elle est également appelée modèle de base de données post-relationnelle.

Modélisation des données dimensionnelle

La modélisation des données dimensionnelle permet aux entreprises de récupérer des données à partir d'entrepôts de données. Elle représente les données sous forme de cubes ou de tables pour les découper et les analyser pour une meilleure visualisation des données.

Avec la modélisation des données dimensionnelle, les utilisateurs peuvent effectuer une analyse approfondie en évaluant les données sous différents angles.

Technique de réseau

Le modèle de réseau représente les objets et leurs relations avec les entités de manière flexible. Il permet qu'un enregistrement enfant ait plus d'un parent. Il s'inspire du modèle hiérarchique mais offre un moyen plus simple de transmettre des relations complexes.

La technique de réseau est un précurseur de la structure de données en graphe. Vous pouvez lier un enregistrement à plusieurs enregistrements parents en utilisant cette technique.

Avantages de la modélisation des données

La modélisation des données permet aux analystes commerciaux, aux architectes de données et à d'autres parties prenantes de comprendre la relation entre différents éléments de données et les aide à créer un système d'information qui répond à des besoins commerciaux spécifiques.

Voici quelques avantages de la modélisation des données pour les entreprises.

• Améliore la qualité des données. La modélisation des données non seulement rationalise le flux de données mais améliore également la qualité des données. Elle fournit un plan pour que les analystes de données comprennent mieux la relation entre les éléments de données, leur permettant d'extraire des données sans se soucier de leur qualité. Les analystes utilisent ce plan pour comprendre les meilleures approches possibles pour concevoir des systèmes de données et éviter le codage prématuré.
• Réduit les coûts. Les analystes suivent une feuille de route désignée pour collecter et analyser les informations avec la modélisation des données. En l'absence de modélisation des données, une entreprise pourrait réorganiser ses techniques de collecte de données, ce qui entraînerait des coûts opérationnels supplémentaires. Elle vous aide également à détecter les erreurs et les oublis lorsqu'ils sont plus faciles à corriger.
• Améliore la collaboration. La modélisation des données facilite la communication entre les développeurs et les équipes de business intelligence, ce qui entraîne une meilleure coopération et une réduction des erreurs de développement de bases de données. Elle définit clairement la portée et fournit quelque chose de tangible, mettant différentes équipes sur la même longueur d'onde.
• Augmente la cohérence. La modélisation des données aide les entreprises à assurer la cohérence de la documentation et de la conception du système, permettant une mise en œuvre efficace. La documentation permet une maintenance à long terme du système en aidant les équipes à comprendre les abstractions et idées importantes.

Défis de la modélisation des données

Les entreprises rencontrent divers défis avec les initiatives de modélisation des données. Ces défis peuvent parfois entraîner une analyse de données erronée et des informations fausses.

Certains des défis courants de la modélisation des données sont :

• Identifier les contributeurs de données inexactes. L'ensemble du processus de modélisation des données s'effondre si les sources de données sont inexactes. Les entreprises doivent s'assurer qu'elles traitent des données précises pour tirer des conclusions significatives.
• Normes de dénomination incohérentes. De mauvaises conventions de dénomination peuvent poser des obstacles dans la feuille de route de la modélisation des données, surtout lorsque les données proviennent de plusieurs sources. Il est essentiel de suivre une convention de dénomination standardisée pour toutes les tables, contraintes, colonnes et mesures. Par exemple, s'il y a deux colonnes : "production", et "matériel". La première colonne liste "coûts_de_production" et "Fournisseurs" dans deux lignes, et de même la deuxième colonne liste "coûts_de_matériel" et "fournisseurs_de_matériel". Ici, "Fournisseurs" est incohérent avec la convention de dénomination, et devrait idéalement être "fournisseurs_de_production" pour suivre la norme.
• Ignorer les petites sources de données. Les données commerciales critiques sont stockées à divers endroits, y compris les petites sources souvent négligées. Analyser des ensembles de données incomplets entraîne une analyse incorrecte et des informations erronées. Les entreprises doivent centraliser les données et éliminer les silos pour modéliser les données avec succès et obtenir des informations exploitables.

Formaliser la modélisation des données

Créer un processus formel de modélisation des données permet aux entreprises de décider des flux de travail de collecte de données, les aidant à établir un processus efficace qui répond aux besoins de l'entreprise. Cela vous permet d'économiser des coûts opérationnels supplémentaires et de répondre efficacement aux besoins de l'entreprise.

En savoir plus sur les systèmes de gestion de bases de données et comment ils aident les organisations à créer, maintenir et gérer des bases de données.