Qu’est-ce que la modélisation des données (et pourquoi est-elle importante) ?

Dans cet article, nous‘allons aborder les bases de la modélisation des données, pourquoi il est important d’en tirer parti et les différents types de modèles de données que vous pouvez créer pour votre entreprise. pour votre entreprise pour vous démarquer de vos concurrents.

Dans cet article de blog, vous aurez une vue d’ensemble sur :

• Qu’est-ce que la modélisation des données ?
• Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?
• Importance de la modélisation des données
• Types de modèles de données
• Types de modélisation des données
• 10 meilleures techniques avancées de modélisation des données
• Comment mettre en œuvre la modélisation des données dans l’architecture d’entreprise ?
• Exemple de modélisation des données dans le secteur bancaire
• Étapes de la modélisation des données
• Comment débuter avec la modélisation des données ?

Ok, commençons !

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est l’étape la plus importante de tout projet analytique. Les modèles de données sont utilisés pour créer des bases de données, alimenter des entrepôts de données, gérer des données pour le traitement analytique et mettre en œuvre des applications qui permettent aux utilisateurs d’accéder à l’information de manière significative.

La modélisation des données est un processus que vous utilisez pour définir la structure des données d’une base de données. En d’autres termes, il s’agit d’une technique que vous pouvez utiliser pour créer une base de données à partir de zéro. Il peut s’agir d’une simple base de données dans laquelle vous stockez des informations sur les clients et les produits, ou de quelque chose de beaucoup plus compliqué, comme un système utilisé pour suivre les tendances des ventes dans un réseau mondial de magasins.

La modélisation des données est le processus de transformation des données en informations.

Toute information est inutile si elle n’est pas fournie dans un format utilisable par les utilisateurs professionnels. La modélisation des données permet de traduire les exigences des utilisateurs professionnels en un modèle de données qui peut être utilisé pour soutenir les processus métier et développer l’analyse.

Un bon modèle de données doit pouvoir répondre à toutes ces questions :

• Quels sont nos processus opérationnels ?
• Comment structurons-nous nos informations commerciales ?
• Quels types d’informations utilisons-nous dans le cadre de ces processus ?
• Quels types d’informations stockons-nous ?
• D’où vient-il ? Où va-t-il ?

Regardez cette vidéo de notre consultant associé, Spoorthy Reddy, pour comprendre comment la modélisation des données est utilisée pour résoudre des problèmes commerciaux complexes. Et comment il améliore la qualité des données, aide à identifier les risques commerciaux et permet une meilleure prise de décision pour les entreprises (et les parties prenantes). Regardez la vidéo et faites-nous part de votre avis ou de vos questions dans la section des commentaires de la vidéo.

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante (et quels en sont les avantages) ?

La modélisation des données est une étape importante de tout projet logiciel car, sans elle, vous ne pouvez pas avoir une idée claire de l’aspect de votre base de données et de la manière dont votre application sera construite sur cette base.

La modélisation des données vous permet d’identifier les relations possibles entre les différents éléments d’information, ce qui déterminera le type de requêtes pouvant être exécutées sur ces données.

La modélisation des données soutient l’architecture d’entreprise (un modèle de données pour une organisation), qui aligne les objectifs de l’entreprise sur ceux de la technologie. Les modèles de données soutiennent également d’autres éléments de l’architecture d’entreprise, tels que la gouvernance des données, la veille stratégique et les architectures d’application, en aidant à définir leurs exigences au moment de la définition.

Si vous ne disposez pas d’un modèle de données au départ, vous risquez de vous retrouver avec un système qui ne répond pas aux besoins de vos utilisateurs.

Importance de la modélisation des données

Voici quelques-uns des principaux aspects de la modélisation des données :

1. Organise les données : La modélisation des données permet de structurer les données de manière logique et organisée, ce qui facilite leur compréhension et leur gestion.
2. Amélioration de la qualité des données: La modélisation des données permet d’identifier et de rectifier les incohérences et les erreurs dans les données, ce qui améliore la qualité des données.
3. Garantit l’intégrité des données : La modélisation des données impose des contraintes et des relations, ce qui garantit l’intégrité des données et prévient les anomalies.
4. Aide à la prise de décision : Des modèles de données bien conçus fournissent des informations précieuses et soutiennent des processus de prise de décision éclairés.
5. Facilite la conception des bases de données: La modélisation des données est une étape cruciale dans la conception des bases de données, car elle permet de créer des structures de base de données efficaces et optimisées.
6. Réduction de la redondance : La modélisation des données minimise la redondance des données en éliminant la duplication inutile des informations.
7. Simplification de la recherche de données : Un modèle de données bien conçu permet une extraction efficace et rapide des données, ce qui améliore les performances du système.
8. Améliore le développement d’applications : Les modèles de données servent de schéma directeur pour le développement d’applications, ce qui facilite l’intégration des données dans les solutions logicielles.
9. Permet l’évolutivité : Un modèle de données robuste favorise la croissance et l’évolutivité futures, en accueillant des données supplémentaires sans perturbations majeures.
10. Favorise la normalisation : La modélisation des données favorise la normalisation et la cohérence de la représentation des données dans l’ensemble de l’organisation.
11. Aide à la gouvernance des données : La modélisation des données facilite les initiatives de gouvernance des données, garantissant la conformité avec les réglementations et les politiques de gestion des données.
12. Soutien à l’analyse des données : Les modèles de données fournissent un cadre structuré pour l’analyse des données et l’établissement de rapports, ce qui permet d’obtenir des informations utiles.
13. Encourage la collaboration : La modélisation des données encourage la collaboration entre les analystes commerciaux, les développeurs et les parties prenantes au processus de modélisation des données.
14. Minimise les erreurs de développement : En définissant les besoins en données dès le départ, la modélisation des données réduit les erreurs pendant la phase de développement.
15. Investissement à long terme : Un modèle de données bien géré est un investissement à long terme qui apporte de la valeur tout au long du cycle de vie des données et des applications.

Voici quelques-unes des nombreuses raisons pour lesquelles il est important que vos applications disposent d’un bon modèle de données :

Avantage de la modélisation des données n° 1 : des applications de meilleure qualité

L’ avantage le plus évident de la modélisation des données est qu’elle permet de produire des applications de meilleure qualité, moins susceptibles de tomber en panne et plus faciles à maintenir.

Si vous n’utilisez pas les techniques de modélisation des données pour créer vos applications (et il y a de fortes chances que ce ne soit pas le cas), voici ce qui se passe :

• Vous prenez les données brutes de l’utilisateur et les introduisez dans des variables.
• Vous manipulez ensuite ces variables avec du code, en créant de nouvelles valeurs qui sont ensuite chargées dans d’autres variables.
• Et ainsi de suite, jusqu’à ce que vous soyez irrémédiablement imbriqué à plusieurs niveaux.

Peu importe que votre organisation soit petite ou grande. Si votre application est écrite sans aucune structure, le résultat est un code spaghetti. Et si vous avez besoin de le modifier ou d’ajouter de nouvelles fonctionnalités, tout votre code sera un véritable fouillis.

Avantage de la modélisation des données #2 : Réduction des coûts et du temps de développement des applications

La modélisation des données a un impact considérable sur le coût et le temps nécessaires à la création d’une nouvelle application. Si votre équipe ne dispose pas d’un modèle de données, vous devrez passer du temps à recueillir les exigences des utilisateurs et à coder manuellement la structure de la base de données.

Si vous disposez d’un modèle de données, il est beaucoup plus facile d’ajouter de nouvelles tables et vues, car vous pouvez les ajouter directement à votre modèle de données. Lors de la création d’une application, si vous constatez que vous devez ajouter une table ou modifier une table existante, il vous suffit de l’ajouter à votre modèle de données et de mettre à jour l’application existante.

Si vous n’avez pas de modèle de données, votre équipe devra mettre à jour la base de données et le code. Cela peut s’avérer très long et coûteux si vous devez apporter plusieurs modifications à l’ensemble de l’application.

Avantage de la modélisation des données #3 : Détection précoce des problèmes et des erreurs de données

Dans de nombreux cas, les problèmes de données et les erreurs ne sont pas découverts avant que le processus ne soit en cours. Par exemple, un utilisateur peut effectuer un achat et recevoir un message d’erreur indiquant que les données sont incorrectes. Dans ce scénario, les données étaient mauvaises dès le départ. Vous pouvez le tester dans un laboratoire ou sur un serveur de test, mais vous ne découvrirez pas les erreurs tant que le processus n’aura pas été exécuté en production.

Plus vous découvrez tôt un problème avec vos données, plus vous avez de temps pour le corriger avant qu’il n’ait un impact négatif sur vos utilisateurs.

De nombreuses entreprises utilisent une approche de modélisation des données parce qu’elle permet d’obtenir une vision précise de la manière dont vos utilisateurs interagissent avec votre entreprise – jusqu’aux détails tels que les champs auxquels ils accèdent et la fréquence à laquelle ils les utilisent. Ce niveau de connaissance fournit des informations essentielles sur les problèmes existants et sur la meilleure façon d’y remédier. En réalisant régulièrement des audits du modèle de données, vous pouvez vous assurer que votre modèle de données est continuellement optimisé pour vos utilisateurs et leurs objectifs.

Avantage de la modélisation des données #4 : Accélération des performances de l’application

La modélisation des données ne vise pas seulement à économiser de l’argent. C’est important, bien sûr, mais la vraie valeur de la modélisation des données est qu’elle permet à votre application de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

La modélisation des données est essentielle à la performance d’une application car elle fournit un plan de haut niveau sur la manière dont l’application doit traiter les données. Cela signifie que les développeurs savent à quel type de données s’attendre, comment elles seront utilisées et où chaque information sera stockée dans la mémoire. Cela signifie qu’ils peuvent écrire des fonctions pour récupérer des données rapidement et facilement.

C’est très différent de l’utilisation de tableaux pour stocker des données de manière non organisée. En utilisant des tables non structurées, les développeurs devraient passer du temps à écrire des requêtes SQL complexes qui ne renvoient pas forcément ce qu’ils recherchent. En utilisant des tables structurées, le moteur de la base de données saura déjà comment trouver les informations, et les développeurs n’auront pas à s’en préoccuper.

Le résultat final ? Les applications sont mieux à même de traiter de grandes quantités de données sans ralentissement.

Avantage de la modélisation des données #5 : Meilleure documentation pour la maintenance à long terme

Les modèles de données aident à définir les processus d’entreprise et leurs relations. Si toutes les données relatives à un processus d’entreprise sont définies en un seul endroit, il devient facile de comprendre et de maintenir ces processus à long terme.

La modélisation des données permet également de documenter les besoins de l’entreprise et la conception de l’application. Les exigences et la conception peuvent être mieux communiquées s’il existe une source unique. En outre, les modifications dues à de nouvelles exigences, à des améliorations ou à des corrections de bogues peuvent être facilement identifiées et mises en œuvre.

La modélisation des données est une partie importante du développement de logiciels; elle nécessite des efforts et de l’expertise, mais les avantages en valent la peine.

Types de modèles de données

Un modèle de données est un plan qui décrit la structure interne des informations d’une organisation. Les modèles de données garantissent que toutes les informations internes sont cohérentes et que le personnel autorisé ou les principaux acteurs de l’entreprise peuvent y accéder facilement.

Un modèle de données est créé en examinant la manière dont l’information existe actuellement, en identifiant les entités au sein du système et en déterminant où elles se situent les unes par rapport aux autres. Il est similaire à un organigramme, mais au lieu de mettre en évidence les lignes d’autorité, il montre comment l’information est organisée.

Les modélisateurs de données utilisent diverses techniques pour créer des modèles. Il existe cependant trois types principaux de modélisation des données:

1. Modèle conceptuel de données

Les modèles de données conceptuels sont à la base de tout modèle de données créé. Ils vous aident à comprendre quelles entités existent dans votre entreprise et comment elles sont liées les unes aux autres. Les modèles conceptuels n’incluent pas les détails concernant les attributs spécifiques attachés à une entité.

Un modèle conceptuel est un diagramme qui décrit ce que fait votre entreprise et comment les choses fonctionnent ensemble. Il s’agit d’une vue hiérarchique des entités et de leurs relations, généralement créée pour donner aux parties prenantes une vue d’ensemble de la base de données. Les outils de modélisation des données peuvent vous aider à créer un modèle conceptuel pour votre base de données en un rien de temps.

Avant de commencer à créer un modèle conceptuel de données, vous devez vous poser certaines questions : Quel est l’objectif de votre base de données ? Qui l’utilisera ? Comment sera-t-il utilisé ? Cela vous aidera à déterminer quelles entités appartiennent à votre base de données et quelles relations existent entre elles.

2. Modèle logique de données

Le modèle logique de données se concentre sur la manière dont les données sont stockées dans les systèmes d’une organisation. Le modèle logique décrit comment les données se déplacent entre leur source (par exemple, une personne ou un autre système) et leur destination (par exemple, une base de données). Il utilise des entités, des attributs, des relations, une cardinalité et des contraintes pour décrire l’ensemble d’entités de chaque table d’une base de données relationnelle.

Le modèle logique de données sert de base à la création de modèles physiques de données. Ils peuvent être utilisés pour définir des tables dans les bases de données relationnelles ou des objets dans les langages orientés objet tels que SQL, Java ou C++.

3. Modèle de données physiques

La modélisation physique des données est le processus de définition de la structure d’un schéma de base de données pour stocker des informations. Le modèle physique est généralement créé par un administrateur de base de données ou un analyste système. Il est utilisé pour créer des tables, des index et des vues, qui sont mis en œuvre à l’aide d’instructions SQL (Structured Query Language).

La forme la plus simple de modélisation des données consiste à créer des modèles qui décrivent la manière dont les données doivent être stockées dans des tables. Ces modèles sont ensuite implémentés dans une ou plusieurs bases de données. Une forme plus complexe de modélisation des données consiste à créer un modèle logique qui décrit comment les utilisateurs finaux et les applications qui consomment les données y auront accès et les manipuleront.

Types de modélisation des données

La modélisation des données est un diagramme de la structure logique des données au sein d’une base de données. La modélisation des données peut aider à mieux comprendre les données et à les utiliser pour prédire les résultats futurs.

Il existe de nombreuses façons de représenter des objets du monde réel dans le logiciel. Les modèles les plus courants sont les modèles de données hiérarchiques, relationnels, le langage de modélisation unifié (UML), les modèles entité-relation, les modèles orientés objet et les modèles dimensionnels.

1. Modèle de données hiérarchiques

Un modèle de données hiérarchique est une structure permettant d’organiser les données selon une hiérarchie arborescente, également connue sous le nom de relation parent-enfant.

Dans un modèle de données hiérarchique, chaque enregistrement est identifié de manière unique par une clé, qui a la même valeur pour chaque enregistrement au même niveau de la hiérarchie.

L’exemple type est celui d’une commande client : elle comporte de nombreux postes de vente, mais chaque poste de vente ne peut être associé qu’à une seule commande client. La commande client est l’entité mère et l’article de vente est l’entité fille.

2. Modèle de données relationnel

Un modèle relationnel contient des nœuds reliés entre eux par des liens qui contiennent des données relationnelles. Ces modèles sont couramment utilisés pour créer des bases de données permettant de stocker et d’extraire des informations rapidement et facilement.

L’idée qui sous-tend les bases de données relationnelles est de stocker tous les types de données dans une table, à condition que chaque colonne représente une information unique sur l’entité.

Un exemple simple est celui d’un tableau permettant de stocker des informations sur les personnes. Le tableau comporte des colonnes pour le prénom, le nom, le numéro de sécurité sociale, la date de naissance, etc.

3. Modèle de données entité-relation (ER)

Le modèle entité-relation (ER) est une méthode permettant de représenter vos données de manière organisée. Le modèle ER répartit les données selon les catégories suivantes :

Entités: Les objets, actions ou concepts avec lesquels vous travaillez. Par exemple, les clients, les produits et les ventes sont des entités.

Les relations: Les connexions entre les entités. Il peut s’agir de relations un à un ou un à plusieurs.

Attributs: Données qui décrivent une entité ou une relation. Par exemple, le nom d’un produit est un attribut de ce produit.

Pour créer un modèle ER solide, vous devez avoir une compréhension claire et détaillée de vos processus d’entreprise et des besoins d’information de vos utilisateurs.

Le diagramme ER fournit une représentation visuelle de la manière dont vos données sont liées et des processus qui doivent être pris en charge par la base de données. Il montre également comment ces différents types de données sont liés les uns aux autres. Il s’agit d’une représentation graphique de la structure du modèle de données sous-jacent, qui vous permet de communiquer des informations complexes de manière claire et rapide.

4. Modèle de données orienté objet

Un modèle de données orienté objet est un modèle de données conceptuel qui utilise des objets pour décrire et définir les informations. Ce modèle s’oppose au modèle entité-relation, qui décrit les informations comme des entités liées par des relations.

Les objets sont des éléments du monde réel composés de plusieurs attributs. Par exemple, les clients ont des noms, des adresses, des numéros de téléphone, des adresses électroniques, etc. Si le modélisateur de données devait utiliser un modèle entité-relation pour décrire ces clients, ces attributs seraient stockés dans des tables distinctes, avec des associations définies entre les tables.

5. Modèle de données dimensionnelles

Les modèles de données dimensionnelles sont à la base des systèmes de business intelligence (BI) et de traitement analytique en ligne (OLAP). Ces modèles sont généralement mis en œuvre pour les entrepôts de données contenant des données transactionnelles historiques, mais ils peuvent également être appliqués à des ensembles de données plus petits.

Les modèles de données dimensionnelles font souvent référence à des structures multiples comprenant des tables de faits, des tables de dimensions et des tables de consultation. La modélisation dimensionnelle est la base de la création des entrepôts de données d’entreprise (EDW) et des systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP).

L’objectif principal d’un modèle dimensionnel est d’aider les utilisateurs à trouver rapidement des réponses à leurs questions concernant les prévisions commerciales, les tendances de consommation et d’autres questions connexes. La modélisation dimensionnelle fournit une méthode organisée pour l’élaboration de rapports de veille stratégique. Il permet aux utilisateurs de partager des informations entre les différents services d’une organisation pour une collaboration et une prise de décision efficaces.

10 Techniques avancées de modélisation des données

Les techniques avancées de modélisation des données sont des approches plus sophistiquées qui répondent à des scénarios de données complexes et à des exigences spécialisées. Ces techniques sont souvent utilisées dans les environnements de données à grande échelle, les analyses de données et les scénarios de gestion avancée des données. Voici quelques-unes des techniques avancées de modélisation des données :

1) Modélisation multidimensionnelle des données : Cette technique est utilisée dans les systèmes OLAP (Online Analytical Processing) pour modéliser les données en plusieurs dimensions, ce qui permet aux utilisateurs d’analyser les données sous différentes perspectives.

2) Modélisation des données temporelles : La modélisation des données temporelles concerne les données qui évoluent dans le temps. Elle comprend la capture de données historiques, la gestion des relations temporelles et la prise en charge des requêtes temporelles pour suivre les changements sur des périodes spécifiques.

3) Modélisation de données semi-structurées : Dans les scénarios où les données ne s’intègrent pas parfaitement dans un schéma rigide, des techniques de modélisation de données semi-structurées sont utilisées. Les exemples incluent JSON, XML et les bases de données NoSQL.

4) Modélisation de la voûte de données : La modélisation de la voûte de données est une technique avancée d’entreposage de données conçue pour l’extensibilité, la flexibilité et la facilité d’intégration. Il se concentre sur le suivi des données historiques et l’intégration de données provenant de sources multiples.

5) Modélisation graphique des données : La modélisation graphique des données est utilisée pour modéliser des données comportant des relations et des réseaux complexes. Il convient aux applications impliquant des réseaux sociaux, des systèmes de recommandation et des graphes de connaissances.

6) Modélisation des données volumineuses (Big Data) : La modélisation des données volumineuses traite des volumes massifs de données générés par les applications et les systèmes modernes. Il comprend des techniques de partitionnement des données et d’optimisation pour traiter efficacement les données volumineuses.

7) Modélisation des données en continu : La modélisation des données en continu est utilisée pour traiter et analyser les flux de données en temps réel provenant de sources telles que les appareils IoT ou les médias sociaux. Il s’agit de traiter des données en mouvement et de prendre des décisions en temps réel.

8) Conception de modèles d’apprentissage automatique : Dans le contexte de l’apprentissage automatique, la modélisation des données comprend la conception et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique pour faire des prédictions et des classifications basées sur des données.

9) Modélisation probabiliste des données : La modélisation probabiliste des données consiste à modéliser l’incertitude et les relations probabilistes dans les données, ce qui est utile dans des domaines tels que les statistiques bayésiennes et l’apprentissage automatique.

10) Mélange conceptuel : Le mélange conceptuel est une technique de modélisation cognitive qui combine différentes sources de données ou concepts pour former de nouvelles idées ou perspectives. Il est utilisé pour la résolution créative de problèmes et l’innovation.

Comment mettre en œuvre la modélisation des données dans l’architecture d’entreprise ?

La mise en œuvre de la modélisation des données dans l’architecture d’entreprise implique une approche systématique de la conception et de la mise en œuvre des structures et des relations de données dans l’ensemble de l’organisation. Voici les étapes à suivre pour mettre en œuvre efficacement la modélisation des données dans l’architecture d’entreprise :

• Définir les objectifs de l’entreprise : Comprendre les objectifs et les exigences de l’organisation. Identifier les besoins en données clés pour la prise de décision, l’établissement de rapports, l’analyse et d’autres processus d’entreprise.

• Identifier les sources de données : Identifier les sources de données au sein de l’organisation, y compris les bases de données, les applications, les systèmes externes et les flux de données.

• Inventaire des données : Créez un inventaire des données pour répertorier et documenter les données disponibles dans l’organisation. Cet inventaire devrait inclure les types de données, les propriétaires des données, les formats de données, le flux de données et l’utilisation des données.

• Collaboration avec les parties prenantes : Collaborer avec les parties prenantes des différentes unités opérationnelles, de l’informatique, de la gouvernance des données et d’autres équipes concernées afin de recueillir les exigences et d’assurer l’alignement sur les besoins de l’entreprise.

• Gouvernance des données : Établissez des politiques et des procédures de gouvernance des données afin de garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données. La modélisation des données doit respecter ces lignes directrices en matière de gouvernance des données.

• Choisir l’approche de modélisation des données : Choisissez l’approche de modélisation des données appropriée pour l’architecture de l’entreprise. En fonction des cas d’utilisation et des exigences spécifiques, la modélisation dimensionnelle des données, la modélisation ER ou d’autres techniques avancées de modélisation des données peuvent convenir.

• Documentation des données : Documentez minutieusement les modèles de données et les dictionnaires de données associés afin de faciliter la compréhension et les références futures.

• Test et validation : Valider les modèles de données et effectuer des tests pour garantir l’exactitude, l’exhaustivité et la fonctionnalité.

• Amélioration continue : La modélisation des données dans l’architecture d’entreprise est un processus itératif. Réviser et mettre à jour en permanence les modèles de données en fonction de l’évolution des besoins de l’organisation et de l’apparition de nouvelles exigences en matière de données.

En suivant ces étapes, une organisation peut mettre en œuvre efficacement la modélisation des données dans son architecture d’entreprise, ce qui permet d’améliorer la gestion des données, la prise de décision et l’efficacité des processus liés aux données dans l’ensemble de l’organisation.

Exemple de modélisation des données dans le secteur bancaire

Prenons l’exemple simplifié d’un diagramme entité-relation (ERD) représentant le modèle de données d’une banque. Le modèle de données comprendra trois entités principales : Client, Compte et Transaction. Chaque entité aura ses attributs et les relations entre les entités seront établies à l’aide de lignes les reliant.

exemple de modélisation des données

Dans le modèle de données ci-dessus :

• Entité client : Représente les clients de la banque. Il comporte des attributs tels que l’identifiant du client, le nom, l’adresse et le téléphone.
• Entité du compte : Représente les comptes bancaires détenus par les clients. Il comporte des attributs tels que le numéro de compte, le type (par exemple, épargne, chèque) et le solde.
• Entité de transaction : Représente les transactions effectuées sur les comptes bancaires. Il comporte des attributs tels que l’identifiant de la transaction, la date, le type (par exemple, dépôt, retrait) et le montant.

Relations : Les relations sont représentées par des lignes reliant les entités. La relation “1 à * (un à plusieurs)” entre le client et le compte signifie qu’un client peut avoir plusieurs comptes. La relation “1 à * (un à plusieurs)” entre le compte et la transaction indique qu’un compte peut avoir plusieurs transactions.

Étapes de la modélisation des données

La modélisation des données peut sembler compliquée, mais elle est en fait très simple. Il s’agit essentiellement de poser des questions et de trouver des réponses.

Voici les étapes de la modélisation des données :

1. Examiner le défi commercial
2. Obtenez les bonnes données de l’entreprise
3. Collecter et organiser les données
4. Créer un modèle conceptuel
5. Construire la conception logique de la base de données
6. Construire la conception physique de la base de données
7. Cartographier les parties prenantes et leurs exigences en matière de modèle de données
8. Effectuer une analyse des écarts entre les exigences et les ensembles de données
9. Déploiement et documentation des résultats
10. Mesurer et modifier le modèle de données pour répondre à l’évolution des besoins

L’objectif du processus de modélisation des données est de définir et de documenter la manière dont les informations de votre entreprise doivent être modélisées dans l’architecture des données de l’entreprise.

Veillez à passer en revue chaque étape afin d’éviter les erreurs lors de l’implémentation d’un modèle de données. Plus vous gérez bien les données et les opérations sur les données, plus le modèle de données est efficace.

Comment débuter avec la modélisation des données ?

Pour réussir un projet de modélisation de données, vous devez d’abord créer une stratégie de modélisation de données qui vous aidera à décider des types de modèles de données à construire.

Une bonne stratégie d’analyse des données implique la collecte et la documentation d’informations sur l’architecture des données de l’entreprise afin que toutes les parties prenantes puissent comprendre l’état actuel des choses, ainsi que l’état souhaité.

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