Un modèle de données complet et optimal contribue à la création d'une base de données logique rationalisée qui supprime la redondance, diminue les besoins de stockage et permet une récupération efficace. Il fournit également à tous les systèmes une « source unique de vérité », ce qui est essentiel pour des opérations efficaces et pour démontrer la conformité à la législation et aux normes réglementaires. La modélisation des données est une étape importante dans deux activités critiques d'une organisation numérique. Les modèles de données sont essentiels pour rassembler tous les segments d'une entreprise (informatique, analystes commerciaux, direction et autres) afin de créer en collaboration des systèmes d'information (et les bases de données sur lesquelles ils reposent). Ces systèmes nécessitent des données correctement définies et formatées, et les modèles mettent en lumière les données nécessaires et la manière dont elles doivent être organisées pour prendre en charge les activités commerciales prévues.
Modèle de données
Les modèles de données sont des représentations graphiques des éléments de données d'une organisation et des relations entre eux. Les modèles aident au développement de systèmes d'information efficaces en aidant à la définition et à la structuration des données dans le contexte des activités commerciales critiques. Ils permettent au personnel commercial et technique de collaborer sur la manière dont les données sont conservées, consultées, partagées, mises à jour et utilisées au sein d'une entreprise. Les modèles de données sont composés d'entités, qui sont les objets ou les concepts sur lesquels nous souhaitons collecter des données, et ils deviennent les tables d'une base de données. Les entités potentielles d'un modèle de données incluent les produits, les fournisseurs et les clients.
Une vision détaillée de ce à quoi ressemblera le produit fini et comment il agira doit être présente avant de planifier et de créer tout projet logiciel. L'ensemble des règles métier qui régissent les fonctionnalités requises est un élément important de cette vision. La description des données comprend les flux de données (ou modèle de données) et la conception de la base de données qui les prendra en charge. La modélisation des données préserve le concept et sert de feuille de route aux développeurs de logiciels. Une fois que la base de données et les flux de données ont été complètement établis et documentés, et que les systèmes ont été construits conformément à ces spécifications, les systèmes doivent fournir la fonctionnalité requise pour maintenir la validité des données.
Outils de modèle de données
Les outils de modélisation des données aident les entreprises à comprendre comment combiner et organiser leurs données - et comment elles sont liées à des efforts commerciaux plus importants. Trouver le bon est essentiel pour améliorer les procédures et la documentation de ,software le développement, l'analyse et l'intelligence d'affaires. Cependant, il peut être difficile de décider quels outils de modélisation de données utiliser.
#1. Dessin.io
Considérez Draw.io comme le lien entre le stylo et le papier ou le tableau blanc et quelque chose de plus formalisé. Il s'agit d'un créateur d'organigrammes gratuit, simple et basé sur un navigateur qui permet aux utilisateurs de faire glisser et de déposer des formes d'entités (telles que les ellipses et les parallélogrammes vus dans les modèles de données) sur un canevas et de les connecter à l'aide de lignes de connexion. C'est une méthode rapide pour obtenir quoi que ce soit, même si vous n'avez pas accès à un logiciel puissant. Cela n'aurait pas de sens dans ces circonstances où il y a beaucoup de données non structurées.
Principales caractéristiques:
1. Le plugin SQL est disponible.
2. Idéal pour les modèles financiers
3. La possibilité de glisser-déposer des formes d'entités
#2. Graphique lucide
Lucidchart est un créateur de diagrammes comparable à Draw.io, mais il offre des flux plus sophistiqués et une meilleure sécurité des données. Contrairement à Draw.io, les forfaits illimités de Lucidchart ne sont pas gratuits. Étant donné que Lucidchart est lié à SQL, les utilisateurs peuvent diriger leurs canevas vers leur système de gestion de base de données réel. Parce qu'il s'intègre à Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana et Slack, Lucidchart favorise la collaboration. Il facilite également la collaboration grâce à des fonctionnalités intégrées de chat, de co-création et de commentaires.
#3. Atelier MYSQL
Cette couche d'interface graphique de modélisation de données gratuite, open source et multiplateforme pour les bases de données MySQL est connue pour sa simplicité et sa facilité d'utilisation. L'outil d'architecture, de développement et d'administration de base de données est disponible pour Windows, Linux et Mac OS X. MySQL Workbench inclut la modélisation des données, la création SQL et des outils d'administration étendus pour la configuration du serveur, la gestion des utilisateurs, la sauvegarde et bien plus encore.
#4. Schéma de base de données
DbSchema est un outil de conception de base de données qui propose des alternatives gratuites et payantes et est compatible avec un large éventail de bases de données. Cela prend également en charge les techniques de modélisation des données telles que la création de requêtes visuelles, la synchronisation des schémas et l'automatisation des processus de base de données tels que le déploiement des schémas, entre autres. DbSchema peut également être utilisé par les modélisateurs de données pour organiser les tableaux dans différentes mises en page, générer des rapports au format HTML ou PDF et comparer différentes bases de données ou scripts pour découvrir les erreurs.
#5. PgModelerComment
PgModeler est un outil de modélisation de base de données PostgreSQL open source qui s'exécute sous Windows, Linux et macOS. Bien que cet outil soit gratuit pour les modélisateurs de données qui souhaitent assembler eux-mêmes son code source, les particuliers qui souhaitent acheter une version avec des packages binaires pré-compilés ont plusieurs possibilités. Cette application est appropriée pour les utilisateurs recherchant une variété de fonctionnalités allant de l'arrangement de colonne de base aux langues définies par l'utilisateur. PgModeler permet aux utilisateurs de restaurer des versions antérieures de bases de données, de développer des modèles et des scripts basés sur des bases de données existantes et de générer automatiquement des colonnes et des contraintes en trouvant les relations disponibles dans la base de données.
Modèle de données conceptuel
Le modèle de données conceptuel, également connu sous le nom de modèle de domaine, étudie et détaille vos structures et concepts commerciaux de haut niveau et immuables. Ils sont le plus souvent utilisés au début d'un nouveau projet lorsque des concepts de haut niveau et des besoins préliminaires sont élaborés. Ils sont fréquemment développés en tant qu'antécédents ou alternatives à l'étape suivante : les modèles logiques de données. Le modèle de données le plus abstrait ou le plus récapitulatif est un modèle de données conceptuel. Ce modèle de données exclut les informations spécifiques à la plate-forme ainsi que les informations d'implémentation supplémentaires telles que les définitions et les procédures d'interface. En raison de sa simplicité, un modèle conceptuel de données est précieux. Il est fréquemment utilisé dans les projets de données stratégiques et pour présenter des idées.
Un modèle de données conceptuel est conçu pour un public professionnel et fournit une couverture étendue des sujets commerciaux. Ce n'est jamais un modèle de solution et est indépendant de la technologie et des applications. En d'autres termes, le modèle conceptuel de données est un modèle commercial du point de vue des données. Le modèle de données conceptuel est utilisé dans les affaires pour la confirmation et la correction. Les attributs ne sont généralement pas introduits dans les modèles de données conceptuels car ce sont des modèles de niveau supérieur. Ils aident à établir des relations entre les entités, cependant, ils peuvent ne pas avoir les qualités de capacité nulle et de cardinalité. Les modèles de données conceptuels sont souvent conçus pour être indépendants de toute technologie de stockage de données ou système de gestion de base de données (SGBD).
L'objectif d'un modèle de données conceptuel est de donner une vue de l'entreprise basée sur les données en décrivant comment les différentes unités commerciales interagissent les unes avec les autres. Ceci est souvent accompli grâce à l'utilisation de diagrammes de relation d'entité (ERD) et/ou de modèles de rôle d'objet (ORM). Les modèles de données conceptuels, contrairement aux modèles de données logiques et physiques, sont indépendants de la technologie et de l'application. Cela signifie qu'ils sont déconnectés de la réalité et du contexte des systèmes et procédures existants.
Exemple de modèle de données
Avant de stocker des données dans une base de données, nous devons créer un modèle de données pour celle-ci. Un modèle de données est une représentation graphique des objets de données et de leurs interactions. Il est similaire au plan d'un architecte en ce sens qu'il aide à construire un modèle conceptuel. Dans cet article, nous examinerons quelques exemples de modélisation de données du monde réel.
#1. Modèle ER (Entité-Relation)
Ce paradigme est construit sur le concept d'entités du monde réel et leurs relations. Il génère un ensemble d'entités, un ensemble de relations, une collection d'attributs généraux et des contraintes. Une entité est une chose du monde réel dans ce contexte ; par exemple, un employé est une entité dans une base de données d'employés. Un attribut est une propriété qui a une valeur, et les ensembles d'entités partagent des attributs avec la même valeur. Enfin, il y a la relation d'entité.
#2. Modèle hiérarchique
Ce modèle de données organise les données sous forme d'arborescence avec une seule racine, à laquelle d'autres données sont attachées. La hiérarchie commence à la base et grandit comme un arbre. Avec une seule relation un-à-plusieurs entre deux types de données différents, ce modèle décrit avec succès de nombreuses relations en temps réel.
#3. Modèle objet-relationnel
Ce modèle est un hybride d'une base de données orientée objet et d'une base de données relationnelle. En conséquence, il combine les fonctionnalités étendues du paradigme orienté objet avec la simplicité du modèle de données relationnel. La modélisation des données aide les entreprises à devenir davantage axées sur les données. Cela commence par le nettoyage et la modélisation des données.
#4. Modèle de données orienté objet
Les modèles de données orientés objet sont une variante de la modélisation conceptuelle des données dans laquelle les éléments sont regroupés en hiérarchies de classes pour rendre les points de données complexes du monde réel plus compréhensibles. À l'instar de la modélisation conceptuelle, ils sont le plus souvent utilisés aux premiers stades du développement de systèmes, en particulier pour les technologies multimédias à forte densité de données.
Modèle de données logique
Les modèles de données logiques, également appelés schémas logiques, sont une extension de la structure de base décrite dans les modèles conceptuels, mais ils prennent en compte des facteurs plus relationnels. Il contient quelques annotations de base sur les qualités générales ou les caractéristiques des données, mais il manque une concentration approfondie sur les unités de données réelles. Ce modèle est très utile dans les conceptions d'entrepôts de données car il est totalement indépendant de l'infrastructure physique et peut servir de modèle pour l'utilisation des données dans le système. Il permet une compréhension visuelle de la relation entre les points de données et les systèmes sans être trop immergé dans la matérialité du système. Le modèle de données logique combine toutes les informations essentielles au fonctionnement quotidien de l'organisation.
Composants du modèle de données logiques
Un modèle de données logique est composé de trois composants principaux :
Entités : Chaque entité est une collection d'éléments, de personnes ou de pensées qui sont pertinentes pour une entreprise.
Les relations: Chaque relation représente une connexion entre deux des entités répertoriées ci-dessus.
Attributs: Ce sont des éléments descriptifs, des caractéristiques ou toute autre information pouvant être utilisée pour caractériser davantage un élément.
Chacun de ces composants du modèle de données logique reçoit un nom et une définition écrite. Ils ne se soucient pas de la façon dont les besoins commerciaux susmentionnés sont traités, exécutés ou stockés. Étant donné que les données sont la partie la plus essentielle de toute application, programme ou système, les systèmes de traitement et de stockage de données de qualité doivent être construits sur une structure de données solide et correcte. Une structure de données solide permet aux développeurs d'applications de créer la meilleure interface utilisateur, le meilleur système de traitement ou la meilleure configuration possible d'analyse statistique et de création de rapports. Peu importe la sophistication ou la technicité de votre système, il doit répondre aux exigences, obéir aux réglementations et servir les objectifs de l'entreprise ou de l'entreprise pour laquelle il a été conçu, sinon il sera inutile.
Fonctionnalités d'un modèle de données logique
- Un modèle de données logique peut expliquer les exigences en matière de données pour chaque projet. Cependant, il est conçu pour se connecter sans effort à d'autres modèles de données logiques si le projet l'exige.
- Le développement et la conception d'un modèle logique de données peuvent se faire indépendamment du système de gestion de base de données. Il n'est pas affecté par le type de système de gestion de base de données.
- Les caractéristiques des données contiennent des longueurs et des précisions spécifiques pour les types de données.
- Aucune clé principale ou secondaire n'est définie dans la modélisation logique des données. À ce niveau de modélisation des données, il est nécessaire de revérifier et d'affiner les détails du connecteur qui ont été établis avant de construire des relations.
Qu'entendez-vous par modèle de données ?
Les modèles de données sont des représentations graphiques des éléments de données d'une organisation et des relations entre eux. Les modèles aident au développement de systèmes d'information efficaces en aidant à la définition et à la structuration des données dans le contexte des activités commerciales clés.
Quels sont les 5 modèles de données ?
Les cinq modèles de base de données sont
- Modèle de données hiérarchique.
- Modèle de données relationnel.
- Modèle de données entité-relation (ER).
- Modèle de données orienté objet.
- Modèle de données dimensionnelles.
Quels sont les 3 composants principaux d'un modèle de données ?
Edgar Codd (1980) fournit la définition la plus détaillée d'un modèle de données : un modèle de données est composé de trois parties : 1) les structures de données, 2) les opérations de structure de données et 3) les contraintes d'intégrité pour les opérations et les structures.
Qu'est-ce qu'un modèle de données avec exemple ?
Le terme « modèle de données » peut s'appliquer à deux idées distinctes mais liées. Il peut également faire référence à une formalisation abstraite des objets et des connexions trouvés dans un certain domaine d'application, tels que les clients, les produits et les commandes dans une entreprise de fabrication.
Comment écrire un modèle de données ?
Étapes du processus de modélisation des données
- Déterminer les cas d'utilisation et le modèle de données logique.
- Faites une première estimation des coûts.
- Identifiez vos modèles d'accès aux données.
- Déterminer les spécifications techniques.
- Créez un modèle de données DynamoDB.
- Effectuez vos requêtes de données.
- Vérifiez le modèle de données.
- Examinez l'estimation des coûts.
Quelles sont les cinq étapes de la modélisation des données ?
- Recueillir les besoins de l'entreprise
- Identification d'entité
- Créer un modèle de données conceptuel
- Complétez les attributs et concevez le modèle de données logique.
- Créer des tables physiques dans la base de données
Comment se fait la modélisation des données ?
La modélisation des données est le processus de développement d'une représentation conceptuelle des objets de données et de leurs interrelations. La modélisation des données consiste souvent en de nombreux processus, notamment la collecte des exigences, la conception conceptuelle, la conception logique, la conception physique et la mise en œuvre.
Conclusion
La modélisation des données est une méthode d'affichage visuel des données dans des graphiques et des diagrammes avec différents niveaux de conceptualisation, de détail et de complexité. La modélisation des données se présente sous de nombreuses formes et manières, mais son principal avantage est qu'elle peut aider à la conception et diriger le développement d'un système reposant sur une base de données. Vous pouvez automatiser et simplifier la majorité du processus de modélisation des données, des outils gratuits et open source aux solutions et plates-formes prêtes pour l'entreprise, le rendant plus accessible aux petites équipes et aux projets urgents avec un budget restreint.
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Bibliographie
