15 conseils et bonnes pratiques pour la modélisation des données

La modélisation des données est l’une des parties les plus importantes de la modélisation de l’information. Un bon modèle de données, étroitement intégré à ses applications ou systèmes, est facile à comprendre, à maintenir et à modifier. Dans cet article, nous discuterons des 15 meilleurs conseils et meilleures pratiques de modélisation des données.

The theme of dimensional data modeling is straightforward. It involves organizing data with an approach that is easy to understand with precise analysis and reporting. This theme is still applicable. The only thing that has altered is that today’s data warehouse has several applications than merely analysis and reporting.

Data science, machine learning, and data engineering are a few of the emergent applications for big data stored in modern-day data warehouses or data banks. However, this alteration doesn’t need us to develop an entirely new approach to data modeling. Some tweaks in data modeling design can meet the extensive data requirements of today’s much-extended audiences.

Without a good data model, the data and business processes will be unorganized and disorganized. In this blog, I’ll attempt to address best practices when working with relational database models.

1. Comprendre les besoins de l’entreprise et les résultats requis

L’objectif de la modélisation des données est d’aider une organisation à mieux fonctionner. En tant que professionnel de la modélisation des données, capturer avec précision les besoins de l’entreprise pour savoir quelles données hiérarchiser, rassembler, stocker, modifier et rendre accessibles aux utilisateurs est souvent le principal défi de la modélisation des données.

Donc, nous vous recommandons complètement comprendre les besoins en interrogeant les parties prenantes et les utilisateurs sur les résultats qu’ils attendent des données. Il est préférable de commencer à bien organiser vos ensembles de données en gardant à l’esprit les parties prenantes et les pointeurs d’utilisateurs.

2. Explicitly visualize the data and information to be modeled

Watching uncountable rows and columns of alphanumeric records is not likely to bring insights. Most people are far more relaxed looking at graphical data illustrations that make it swift to view any variances. Furthermore, people must be given access to simple drag-and-drop screen interfaces to quickly review and connect data tables.

Data visualization assists you in cleaning data sets to turn them steady and free from mistakes. It also aids you to identify diverse data record categories that link to the actual entities to alter them and then use simple fields and formats, making it straightforward to blend data sources.

3. Initier avec la modélisation des données primaires et la mise à l’échelle par la suite

Les ensembles de données peuvent devenir complexes rapidement, en raison d’aspects tels que la taille, la catégorie, la structure, le taux de maturité et le langage de requête. Le maintien de modèles de données petits et modestes au niveau primaire facilite la correction de tout problème ou de tout faux tournant.

Lorsque vous êtes sûr que vos modèles préliminaires sont précis et expressifs, vous pouvez importer davantage d’ensembles de données, en supprimant les écarts. Il serait utile que vous utilisiez des outils qui simplifient le démarrage tout en pouvant sauvegarder ultérieurement des modèles de données étendus, vous permettant de « mélanger » rapidement de nombreuses sources de données à partir de divers emplacements physiques.

4. Divisez les demandes commerciales en dimensions, faits, filtres et ordre

Comprendre comment ces quatre facteurs peuvent formuler des requêtes commerciales vous aidera à disposer d’ensembles de données bien organisés dans des approches qui simplifient la réponse.

Par exemple, votre entreprise de vente au détail possède des magasins dans divers endroits et vous souhaitez trouver les magasins les plus performants au cours des 12 derniers mois.

Dans ce scénario, les faits seraient les ensembles de données historiques sur les ventes, les dimensions seraient le produit et le site du magasin, le filtre est “les 12 derniers mois” et la commande sera “les cinq meilleurs magasins dans l’ordre décroissant des ventes”.

En organisant bien vos ensembles de données, en exploitant des tableaux individuels pour les dimensions et les faits, vous pouvez activer l’analyse pour identifier les meilleurs vendeurs dans chaque cas.iod et même répondre avec précision à d’autres questions de business intelligence.

5. Utilisez uniquement les données dont vous avez besoin au lieu de toutes les données accessibles

Les ordinateurs et les logiciels fonctionnant avec des ensembles de données volumineux peuvent bientôt rencontrer des problèmes de mémoire et de rapidité. Cependant, dans de nombreux scénarios, seuls des ensembles de données limités sont nécessaires pour répondre aux requêtes commerciales.

De préférence, vous devriez pouvoir simplement cocher des cases sur le logiciel pour indiquer quelles parties des ensembles de données doivent être exploitées, ce qui vous permet d’éviter le gaspillage de modélisation de données et d’éviter les problèmes de performances.

6. Make calculations in advance to avoid user discrepancies

A significant goal of data modeling is to build a single version of the truth, against which a diverse user base can ask their business queries. While people may have varied choices on answers, there should be no divergence between the original data or the calculation leveraged to get to the solutions and answers.

For instance, you might need a calculation to accumulate day-to-day sales information to originate monthly numbers, which you can then match to showcase the best or nastiest months. Rather than leaving other people to reach their calculators, you can evade issues by setting up this calculation in advance as an integral portion of your data modeling report and making it accessible on the business dashboards for different users.

7. Validez chaque étape de votre modélisation de données avant d’aller de l’avant

Il sera utile de vérifier chaque action avant de passer aux étapes de modélisation de données suivantes. Par exemple, un attribut appelé clé primaire doit être sélectionné pour un ensemble de données afin que chaque enregistrement puisse être trouvé exclusivement par la valeur de la clé primaire dans cet enregistrement de données particulier.

La même méthode peut être appliquée à une jointure de 2 ensembles de données pour valider que l’association entre eux est soit un-à-un ou un-à-plusieurs et pour éviter les associations plusieurs-à-plusieurs qui dirigent vers des données trop multiformes ou incontrôlables. des modèles.

8. Recherchez la connexion, pas seulement la corrélation

La modélisation des données comprend des conseils sur l’approche dans laquelle les données modélisées sont exploitées. Si permettre aux utilisateurs d’accéder eux-mêmes à l’informatique décisionnelle est une action importante, il est également essentiel qu’ils évitent de tirer des conclusions erronées.

Par exemple, peut-être si nous considérons que les ventes de deux produits différents semblent augmenter et baisser ensemble. Les ventes d’un produit orientent-elles les ventes de l’autre, ou augmentent-elles et chutent-elles ensemble en fonction d’un autre aspect comme l’économie ou les conditions météorologiques ? Une connexion et une corrélation déroutantes ici pourraient cibler la mauvaise direction et donc aggraver les ressources.

9. Use modern tools and techniques to execute the complex tasks

More multifaceted data modeling may involve programming to process data sets before analysis starts. However, suppose you can manage such complex tasks using software or an app. In that case, this frees you from the requirement to explore diverse coding languages and lets you invest time in other functions of value to your organization.

An explicit software can enable or automate all the varied phases of data extraction, transformation, and information loading. You can retrieve data visually without any programming needed. Also, diverse data sources can be clubbed-up using a drag-and-drop interface, and you can even execute data modeling automatedly concerning the specific query category.

10. Faites progresser et avancer vos modèles de données

Les modèles de données ne sont jamais gravés dans la pierre car les sources de données et les besoins des utilisateurs changent à plusieurs reprises. Par conséquent, il serait utile de mieux planifier leurs mises à jour au fil du temps.

Ainsi, stockez vos modèles de données dans une source qui les rend faciles d’accès pour les modifications et exploitez un dictionnaire de données avec les dernières informations sur l’objectif et le format de chaque catégorie de données. o être traité.

12. Vérifiez et testez l’exécution de votre analyse de données

Testez votre exécution analytique comme vous testez toute autre fonctionnalité que vous créez et implémentez. Un test doit vérifier si le volume et les données de l’ensemble de données complet sont exacts. Demandez-vous également si vos informations sont bien structurées et vous permettent d’obtenir une métrique clé.

De plus, vous pouvez générer des requêtes pour mieux comprendre comment cela serait réalisable et applicable. Nous vous suggérons également de créer un projet diversifié pour tester votre exécution et votre mise en œuvre.

13. Vérifiez le type de données ou la non-concordance des catégories

Assurez-vous que vos ensembles de données sont au format précis. Si vous avez une propriété explicite comme “nombre de produits” et que vous saisissez la valeur “4”, vous ne pouvez pas ajouter les valeurs pour réguler un “nombre total de produits” car il s’agit d’une chaîne.

Nous vous recommandons de visualiser et de vérifier les propriétés de l’événement que vous avez rassemblées. Effectuez un contrôle de qualité approfondi pour vous assurer que l’objet possède le type de données ou la catégorie que vous attendez.

14. Évitez de tromper vos ensembles de données

Nous vous suggérons de ne pas tirer parti des listes d’objets. La plupart des filtres se comportent différemment lorsque vous travaillez avec des listes. Les filtres « in » et « eq » sont significatifs. Des filtres et des analyses supplémentaires n’activeront pas les valeurs d’objet dans une liste détaillée, évitez donc de tromper vos ensembles de données.

15. Évitez d’utiliser des listes d’objets

Explorez une requête sur la façon de modéliser une activité telle qu’une transaction de panier d’achat qui comprend de nombreux articles. Une solution possible consiste à générer une collecte de commandes par chaque transaction transactionnelle possible avec un événement. Cependant, ce n’est pas une solution définitive.

Vous ne pourrez pas voir quels sont les produits les plus achetés car ils sont bloqués dans l’objet liste du panier.

Pour éviter ce problème, n’utilisez pas de listes d’objets. Nous suggérons que la meilleure approche pour modéliser les transactions de panier d’achat consiste à générer deux collections distinctes, puis à analyser les ensembles de données.

Meilleures pratiques de modélisation des données #1 : Grain

Indiquez la granularité à laquelle les données doivent être stockées. Dans la plupart des scénarios, le grain le plus suggéré serait le grain le plus bas pour commencer la modélisation des données. Vous pouvez ensuite modifier et combiner les données pour obtenir des informations résumées.

Bonnes pratiques de modélisation des données #2 : Nommage

La dénomination des éléments reste un problème dans la modélisation des données. La meilleure pratique consiste à sélectionner un schéma de nommage et à conserver le même.

Tirez parti des schémas pour établir des relations d’espace de noms telles que des sources de données ou une unité commerciale. Par exemple, vous pouvez utiliser le schéma marketing pour comprendre toutes les tables les plus applicables à l’équipe marketing et le schéma analytique pour héberger des concepts supérieurs tels que la valeur à long terme.

Bonnes pratiques de modélisation des données #3: Matérialisation

C’est l’un des outils les plus vitaux pour développer un modèle de données supérieur. Par cette pratique, si vous générez la relation sous forme de table, vous pouvez précalculer tous les calculs nécessaires et votre base d’utilisateurs verra des temps de réponse aux requêtes plus rapides.

Si vous laissez votre relation en tant que vue, votre base d’utilisateurs obtiendra les ensembles de données les plus récents lorsqu’ils appliqueront une requête. Cependant, les temps de réponse seront lents. En fonction de la technique et des outils d’entreposage de données que vous utilisez, vous pouvez faire divers compromis en fonction de la matérialisation.

La modélisation des données joue un rôle essentiel dans la conception de solutions centrées sur les données. Le modèle de données est le modèle du niveau persistant de l’application. C’est la base du développement des composants de la couche d’accès aux données (DAL), de la couche métier et de la couche service. Lors du développement d’applications d’entreprise centrées sur les données, il faut créer un modèle de données robuste pour faciliter l’amélioration, la migration vers une version future et, surtout, l’augmentation des performances.

Tenez compte des demandes de l’utilisateur, planifiez et faites des efforts pour créer le modèle de données qui aidera le mieux ceux qui planifient. Une fois que tous les critères correspondent, vous et votre petite entreprise pouvez vous attendre à ce que votre modélisation de données apporte une valeur commerciale substantielle.