Qu'est-ce que la modélisation des données ?
La modélisation des données est le processus de visualisation de systèmes logiciels complexes à l'aide de diagrammes simples, incluant du texte et des symboles, pour représenter comment les données circuleront au sein des systèmes d'information d'entreprise. Elle aide à illustrer les types de données stockées et utilisées dans le système, comment les données peuvent être organisées ou regroupées, et les relations entre différents types de données.
En d'autres termes, la modélisation des données est le processus de création de modèles de données. Les modèles de données sont des représentations conceptuelles des objets de données, ainsi que des relations entre eux et des règles. En effet, un modèle de données peut être considéré comme similaire au plan ou à la maquette d'un architecte, qui aide à créer des modèles conceptuels et, en même temps, établit des relations entre différents éléments de données.
Les modèles de données aident à maintenir la cohérence dans les conventions de nommage, la sémantique, les valeurs par défaut et la sécurité, tout en garantissant la qualité des données. Cela aide à fournir une manière cohérente et prévisible de définir et de gérer les ressources de données à travers une organisation. Ils sont construits en englobant les besoins de l'entreprise. Les parties prenantes de l'entreprise aident à définir les règles et les exigences par le biais de retours d'information. Cela permet aux parties prenantes d'identifier et de rectifier les erreurs avant que le code réel d'un nouveau système ne soit écrit.
Ils sont généralement des documents vivants qui évoluent en fonction des besoins changeants de l'entreprise. Ils offrent une compréhension plus approfondie de ce qui est conçu et jouent un rôle crucial dans la planification de l'architecture et de la stratégie informatique et soutiennent divers processus métier.
Types de modèles de données
Similaire à la plupart des processus de conception, la modélisation des données commence à un niveau élevé d'abstraction et devient progressivement plus spécifique. En fonction de leur degré d'abstraction, les modèles de données peuvent être divisés en trois types :
- Modèle de données conceptuel : Ce type de modèle de données est la représentation visuelle des concepts de base de données et aussi la relation entre eux. Il fournit une description de haut niveau d'un design de base de données qui présente comment les données sont interconnectées et quel type de données peut être stocké. Il est également appelé modèle de domaine et est généralement créé dans le cadre du processus initial de collecte des exigences du projet. Les modèles de données conceptuels visent à fournir une meilleure compréhension des données pour un public d'affaires et non technique. Une fois qu'un modèle conceptuel est créé, il peut être transformé en un modèle de données logique.
- Modèle de données logique : Ce modèle de données définit la structure des entités de données et décrit les données d'un point de vue technique. Il est moins abstrait et offre un meilleur détail sur les concepts et les relations de données. Dans un modèle de données logique, les attributs de chaque entité sont clairement définis. Il est utilisé comme une représentation détaillée du design de la base de données, et il sert de base pour créer un modèle de données physique.
- Modèle de données physique : Cette catégorie de modèles de données est utilisée pour la modélisation spécifique à une base de données. Elle offre un schéma pour la manière dont les données seront stockées dans la base de données. Ce type de modèle de données décrit le design de la base de données pour des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) spécifiques et entre dans le détail des clés primaires et étrangères, des clés de colonne et des contraintes.
Types de modélisation des données
La modélisation des données permet aux organisations d'établir la cohérence, la discipline et la répétabilité dans le traitement des données. Elle a évolué en parallèle avec les SGBD. Voici quelques-unes des approches de modélisation des données :
- Modélisation hiérarchique des données : Cette approche de modélisation des données a une structure en forme d'arbre dans laquelle chaque enregistrement a un seul parent ou racine. Elle représente des relations un-à-plusieurs. La modélisation hiérarchique des données est utilisée dans les systèmes d'information géographique (SIG) et les systèmes de langage de balisage extensible (XML), bien qu'elle soit relativement moins efficace par rapport aux modèles de base de données récemment développés.
- Modélisation relationnelle des données : Cette technique de modélisation de base de données a été suggérée comme une alternative au modèle de données hiérarchique. Elle ne nécessite pas que les développeurs définissent des chemins de données, et dans celle-ci, les segments de données sont spécifiquement joints à l'aide de tables, ce qui réduit la complexité de la base de données.
- Modélisation entité-relation (ER) : La modélisation ER utilise des diagrammes pour montrer graphiquement les relations entre différentes entités dans une base de données. Les architectes de données utilisent des outils de modélisation ER pour transmettre les objectifs de conception de la base de données en créant des cartes visuelles.
- Modélisation orientée objet : La modélisation de données orientée objet a gagné en popularité à mesure que la programmation orientée objet devenait populaire. Elle est similaire aux techniques de modélisation ER mais diffère car elle se concentre sur l'abstraction d'objets d'entités du monde réel. Elle peut prendre en charge des relations de données complexes et regroupe les objets dans des hiérarchies de classes.
- Modélisation dimensionnelle des données : Cette technique de modélisation des données a été conçue pour optimiser les vitesses de récupération une fois que les données sont stockées dans un logiciel d'entrepôt de données. Contrairement aux modèles ER et relationnels qui se concentrent sur le stockage efficace, les modèles de données dimensionnels augmentent la redondance pour faciliter la localisation des informations.
Étapes clés du processus de modélisation des données
Un modèle de données n'est rien de plus qu'un dessin. Ce ne sont que des coquilles sans données peuplées. Un modèle de données peut être considéré comme un guide qui devient la base pour construire un schéma de données détaillé. Il peut également être utilisé pour soutenir le schéma de données plus tard dans le cycle de vie des données. Voici quelques-unes des étapes clés impliquées dans le processus de modélisation des données :
- Identifier les entités ou objets métier qui sont représentés dans l'ensemble de données à modéliser
- Identifier les propriétés clés de chaque entité pour les différencier dans le modèle de données
- Identifier la nature des relations que chaque entité a les unes avec les autres
- Identifier les différents attributs de données qui devraient être incorporés dans le modèle de données
- Mapper les attributs de données aux entités afin que le modèle de données reflète l'utilisation métier des données
- Attribuer les clés de manière appropriée et déterminer le degré de normalisation en considérant le besoin de réduire la redondance, ainsi que les exigences de performance
- Finaliser le modèle de données et le valider
Avantages de la modélisation des données
La modélisation des données présente plusieurs avantages distincts pour les organisations dans le cadre de leur gestion des données. Elle facilite la tâche des architectes de données, des développeurs, des analystes métier et des parties prenantes pour visualiser et comprendre les relations entre les données stockées dans une base de données ou dans un entrepôt de données. Voici quelques-uns des avantages de la modélisation des données :
- Rend les bases de données moins sujettes aux erreurs et améliore la qualité des données
- Facilite une conception de base de données plus intelligente, ce qui peut se traduire par de meilleures applications
- Crée un flux visuel de données, ce qui aide les employés à comprendre ce qui se passe avec les données
- Améliore la communication liée aux données à travers une organisation
- Augmente la cohérence dans la documentation
- Facilite le mappage des données dans toute une organisation
- Accélère le processus de conception de base de données aux niveaux conceptuel, logique et physique
- Réduit les coûts de développement et de maintenance
- Représente mieux les exigences métier
- Aide à identifier les données redondantes ou manquantes
Meilleures pratiques de modélisation des données
Un modèle de données doit être complet et résilient pour aider les organisations à réduire les risques, diminuer les erreurs, augmenter la cohérence et finalement réduire les coûts. Voici quelques-unes des meilleures pratiques de modélisation des données :
- Vérifiez la logique
- Listez tous les types d'entités impliquées
- Référez-vous et utilisez les conventions de nommage recommandées
- Mappez toutes les entités ainsi que leurs relations
- Vérifiez la redondance des données et éliminez-la en utilisant la normalisation
- Appliquez des méthodes de dénormalisation pour améliorer les performances si elles ne sont pas optimales
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
