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Temps de lecture : 2 Minutes

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

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Dans cet article, nous aborderons 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 que votre entreprise se démarque de vos concurrents .

L’information est une ressource précieuse. Au fil du temps, de plus en plus d’informations sont créées quotidiennement. Sans une solide stratégie d’ingénierie des données , votre entreprise peut subir de longs retards, une perte de productivité, des clients frustrés et des relations commerciales endommagées.

Une bonne gestion des données et une modélisation des données ont un impact significatif sur la croissance de l’entreprise car elles peuvent aider les entreprises à recueillir des informations qui peuvent leur donner un avantage sur leurs concurrents.

Mais encore, la modélisation des données reste un mystère pour les parties prenantes de l’entreprise. Pas plus.

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, remplir des entrepôts de données , gérer les données pour le traitement analytique et mettre en œuvre des applications qui permettent aux utilisateurs d’accéder aux informations de manière significative.

La modélisation des données est un processus que vous utilisez pour définir la structure de données d’une base de données. En d’autres termes, c’est 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. Et la modélisation des données aide à traduire les exigences des utilisateurs professionnels en un modèle de données qui peut être utilisé pour prendre en charge les processus métier et l’analyse à grande échelle.

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

  • Quels sont nos processus métier ?
  • Comment structurons-nous nos informations commerciales ?
  • Quels types d’informations utilisons-nous dans ces processus ?
  • Quels types d’informations stockons-nous ?
  • D’où est ce que ça vient? Où est-ce que ça va?

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 cela 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 vos opinions ou de vos questions dans la section des commentaires 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 ce à quoi votre base de données devrait ressembler et de la manière dont votre application sera construite dessus.

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

La modélisation des données prend en charge l’architecture métier (un modèle de données pour une organisation), qui aligne les objectifs commerciaux sur les objectifs technologiques. Les modèles de données prennent également en charge d’autres éléments de l’architecture d’entreprise tels que la gouvernance des données , l’intelligence d’affaires 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 initial, vous risquez de vous retrouver avec un système qui ne répond pas aux besoins de vos utilisateurs.

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

Avantage #1 de la modélisation des données : applications de meilleure qualité

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

Si vous n’utilisez pas de techniques de modélisation de 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 l’entrée brute de l’utilisateur et la placez 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 désespérément niché à plusieurs niveaux de profondeur.

Peu importe si votre organisation est grande ou petite. Si votre application est écrite sans aucune structure en place, le résultat est un code spaghetti. Et si jamais vous avez besoin de le modifier ou d’ajouter de nouvelles fonctionnalités, tout votre code sera un gâchis emmêlé.

 

Avantage n° 2 de la modélisation des données : réduction des coûts et du temps de développement d’applications

La modélisation des données a un impact énorme sur le coût et le temps nécessaires pour créer 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, vous pouvez simplement l’ajouter à votre modèle de données et mettre à jour l’application existante.

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

 

Avantage n° 3 de la modélisation des données : détection précoce des problèmes et des erreurs de données

Dans de nombreux cas, les problèmes de données et les erreurs ne sont pas découverts tant que le processus n’est pas en cours d’exécution. Par exemple, un utilisateur peut effectuer un achat et recevoir un message d’erreur indiquant “données 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 ne sera pas en cours d’exécution en production.

Plus tôt vous découvrez 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 car elle crée une vue précise de la façon dont vos utilisateurs interagissent avec votre entreprise – jusqu’à des détails tels que les champs auxquels ils accèdent et la fréquence à laquelle ils les utilisent. Ce niveau de perspicacité fournit des informations essentielles sur l’endroit où les problèmes existent et sur la meilleure façon d’utiliser les corrections. En effectuant des audits réguliers du modèle de données, vous pouvez vous assurer que votre modèle de données est continuellement optimisé pour vos utilisateurs et leurs objectifs.

 

Avantage n° 4 de la modélisation des données : performances applicatives plus rapides

La modélisation des données ne consiste pas seulement à économiser de l’argent. C’est important, bien sûr, mais la véritable 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 aux performances d’une application, car elle fournit un plan de haut niveau sur la manière dont l’application doit gérer les données. Cela signifie que les développeurs savent à quel type de données s’attendre, comment elles seront utilisées et où en mémoire chaque élément d’information sera stocké. Cela signifie qu’ils peuvent écrire des fonctions pour récupérer des données rapidement et facilement.

Ceci est très différent de la simple utilisation de tables 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 peuvent ou non renvoyer ce qu’ils recherchent. En utilisant des tables structurées, le moteur de base de données saura déjà comment trouver les informations — et les développeurs n’auront pas à s’en soucier.

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

 

Avantage n° 5 de la modélisation des données : une meilleure documentation pour la maintenance à long terme

Les modèles de données aident à définir les processus métier et leurs interrelations. Si toutes les données liées à un processus métier sont définies en un seul endroit, il devient facile de comprendre et de maintenir ces processus à long terme.

La modélisation des données aide également à documenter les exigences commerciales et la conception de l’application. Les exigences et la conception peuvent être mieux communiquées s’il existe une source unique pour elles. De plus, les changements qui se produisent en raison de nouvelles exigences, d’améliorations ou de corrections de bogues peuvent être facilement identifiés et mis en œuvre.

La modélisation des données est une partie importante du développement logiciel ; cela demande 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 facilement accessibles par le personnel autorisé ou les principales parties prenantes de l’entreprise.

Un modèle de données est créé en examinant la façon dont les informations existent 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. Cependant, il existe 3 principaux types de modélisation de données :

1. Modèle de données conceptuel

Les modèles de données conceptuels sont à la base de chaque 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.

Modèle de données conceptuel

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, et elle est généralement créée pour donner aux parties prenantes un large aperçu 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 de données conceptuel, vous devez vous poser certaines questions : quel est le but de votre base de données ? Qui va l’utiliser ? 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 de données logique

Le modèle de données logique 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, la cardinalité et des contraintes pour décrire l’ensemble d’entités pour chaque table dans une base de données relationnelle.

Modèle de données logique

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

 

3. Modèle de données physique

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 implémentés via l’utilisation d’instructions Structured Query Language (SQL).

Modèle physique de données

La forme la plus simple de modélisation des données consiste à créer des modèles qui décrivent comment 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 données seront consultées et manipulées par les utilisateurs finaux et les applications qui les consomment.

Types de modélisation de données

La modélisation des données est un diagramme de la structure logique des données dans une base de données. La modélisation des données peut aider les gens à mieux comprendre les données et les personnes utilisant les données 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, de langage de modélisation unifié (UML), entité-relation, orientés objet et dimensionnels.

1. Modèle de données hiérarchique

Un modèle de données hiérarchique est une structure permettant d’organiser les données dans 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 est la même valeur pour chaque enregistrement au même niveau dans la hiérarchie.

Un exemple typique est une commande client : elle comporte de nombreux articles de vente, mais chaque article de vente ne peut être associé qu’à une seule commande client. La commande client est l’entité parent et l’article de vente est l’entité enfant.

 

2. Modèle de données relationnel

Un modèle relationnel contient des nœuds qui sont liés les uns aux autres par des liens contenant des données relationnelles. Ces modèles sont couramment utilisés pour créer des bases de données permettant de stocker et de récupérer rapidement et facilement des informations.

L’idée derrière les bases de données relationnelles est de stocker tous les types de données dans une table, tant que chaque colonne représente une information unique sur l’entité.

Un exemple simple serait une table pour stocker des informations sur les personnes. Le tableau aurait 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 de représentation de vos données de manière organisée. Le modèle ER décompose les données dans les catégories suivantes :

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

Relations : Les liens 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.

Afin de créer un modèle ER solide, vous devez avoir une compréhension claire et détaillée de vos processus métier et des besoins en informations 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. En outre, il montre comment ces différents types de données sont liés les uns aux autres. Il s’agit d’une représentation graphique de la structure sous-jacente du modèle de données, qui vous permet de communiquer clairement et rapidement des informations complexes.

 

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 des informations. Cela contraste avec un modèle entité-relation, qui décrit les informations comme des entités liées par des relations.

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

 

5. Modèle de données dimensionnel

Les modèles de données dimensionnels 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 peuvent également être appliqués à des ensembles de données plus petits.

Les modèles de données dimensionnelles font souvent référence à plusieurs structures qui incluent des tables de faits, des tables de dimension et des tables de recherche. La modélisation dimensionnelle est à la base de la création d’entrepôts de données d’entreprise (EDW) et de 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 sur les prévisions commerciales, les tendances de consommation et d’autres questions connexes. La modélisation dimensionnelle fournit une méthode organisée pour les rapports de Business Intelligence. Il permet aux utilisateurs de partager des informations entre différents services au sein d’une organisation pour une collaboration et une prise de décision efficaces.

Étapes de la modélisation des données

La modélisation des données peut sembler compliquée, mais c’est en fait assez simple. Il s’agit essentiellement d’un processus consistant à poser des questions et à trouver des réponses.

Voici les étapes impliquées dans la modélisation des données :

  1. Revoir le défi commercial
  2. Extraire les bonnes données de l’entreprise
  3. Collecter et organiser les données
  4. Créer un modèle conceptuel
  5. Construire la conception de la base de données logique
  6. Construire la conception de la base de données physique
  7. Cartographier les parties prenantes et leurs exigences vis-à-vis du modèle de données
  8. Effectuer une analyse des écarts entre les exigences et les ensembles de données
  9. Déploiement & documentation des résultats
  10. Mesurer et modifier le modèle de données pour répondre aux exigences changeantes

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.

Assurez-vous de suivre chaque étape pour éviter les erreurs lors de la mise en œuvre d’un modèle de données. Mieux vous gérez les données et les opérations de données, plus le modèle de données sera efficace.

Comment débuter avec la modélisation de données ?

Pour avoir un projet de modélisation de données réussi, vous devez d’abord créer une stratégie de modélisation de données qui vous aidera à décider quels types de modèles de données créer.

Une bonne stratégie d’analyse de données implique de collecter et de documenter des informations sur l’architecture de données d’entreprise afin que toutes les parties prenantes puissent comprendre quel est l’état actuel des choses, ainsi que quel devrait être l’état souhaité.

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Si tu es encore vous pensez que la modélisation des données est compliquée ? Nous vous aiderons à obtenir les résultats que vous souhaitez sans toute la frustration. Réserver une prestation découverte avec nos architectes de données dès aujourd’hui et prenez une longueur d’avance sur la concurrence. Rendez-le simple et rendez-le rapide.

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