Les données modifient le fonctionnement du monde. Les données sont responsables de tout, qu'il s'agisse d'une étude sur les remèdes contre les maladies, de la stratégie de revenus d'une entreprise, de la construction efficace de bâtiments ou de ces publicités ciblées sur votre page de réseau social. Ces données sont des informations lisibles par machine plutôt que lisibles par l'homme. C'est à ce moment que la modélisation des données entre en scène. C'est le processus par lequel les données se voient attribuer des règles relationnelles. Un modèle de données simplifie les données et les transforme en informations significatives que les entreprises peuvent utiliser pour la prise de décision et la stratégie. Cet article vous fournira une explication complète et large du fonctionnement de la modélisation des données, des nombreux types de modélisation des données et de la manière dont elle peut aider votre entreprise.
Qu'est-ce qu'un modèle de données ?
De bonnes données permettent aux organisations de définir des lignes de base, des repères et des objectifs afin de continuer à aller de l'avant. Pour permettre cette mesure, les données doivent être organisées via la description des données, la sémantique des données et les contraintes de cohérence des données. Un modèle de données est un modèle abstrait qui permet le développement continu de modèles conceptuels et l'établissement de liens entre des objets de données.
Une entreprise peut avoir une énorme banque de données, mais s'il n'y a pas de norme pour vérifier la qualité de base et l'interprétabilité des données, cela ne sert à rien. Un modèle de données solide garantit des résultats en aval exploitables, la connaissance des meilleures pratiques en matière de données et l'accès aux meilleurs outils.
Examinons maintenant les nombreux types et procédures de modélisation des données.
Qu'est-ce que la modélisation des données ?
En génie logiciel, la modélisation des données est le processus de simplification du diagramme ou du modèle de données d'un système logiciel à l'aide de techniques formelles. Cela implique de communiquer des données et des informations à l'aide de texte et de symboles. Le modèle de données sert de modèle pour le développement de nouvelles bases de données ou la réingénierie d'applications héritées.
Compte tenu de ce qui précède, il s'agit de la première et de la plus importante étape dans l'établissement de la structure des données disponibles. La modélisation des données est le processus de développement de modèles de données dans lesquels les relations et les restrictions de données sont documentées puis codées pour être réutilisées. Pour décrire l'interrelation, il exprime théoriquement des données avec des diagrammes, des symboles ou du texte.
Ainsi, la modélisation des données aide à accroître la cohérence de la nomenclature, des règles, de la sémantique et de la sécurité. En conséquence, l'analyse des données s'améliore. L'accent est mis sur la nécessité de la disponibilité et de l'organisation des données, quelle que soit leur utilisation.
Processus de modélisation des données
La modélisation des données est le processus de développement d'une représentation conceptuelle des objets de données et de leurs interrelations. Le processus de modélisation des données comprend généralement de nombreuses parties, notamment la collecte des exigences, la conception conceptuelle, la conception logique, la conception physique et la mise en œuvre.
Les modélisateurs de données collaborent avec les parties prenantes à chaque étape du processus pour comprendre les exigences en matière de données, définir les entités et les attributs, établir les relations entre les objets de données et créer un modèle qui représente avec précision les données d'une manière que les développeurs d'applications, les administrateurs de bases de données, et d'autres parties prenantes peuvent utiliser.
Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?
Vous décrirez les données dont vous disposez, comment vous les utilisez et quelles sont vos exigences en matière d'utilisation, de protection et de gouvernance en modélisant vos données. Votre entreprise peut utiliser la modélisation des données pour :
- Crée un cadre de collaboration entre vos services informatiques et commerciaux.
- Identifie le potentiel d'amélioration des opérations commerciales en spécifiant les exigences en matière de données et les applications.
- Économise du temps et de l'argent sur les investissements informatiques et de processus en se préparant à l'avance.
- Les erreurs (et la saisie de données redondantes sujettes aux erreurs) sont réduites, tandis que l'intégrité des données est améliorée.
- Planifiant la capacité et le développement, il améliore la vitesse et les performances de la récupération et de l'analyse des données.
- Définit et surveille les indicateurs de performance clés cibles en fonction des objectifs de votre entreprise.
Il ne s'agit donc pas seulement de ce que vous recevez grâce à la modélisation des données, mais aussi de la façon dont vous l'obtenez. Le processus lui-même présente de nombreux avantages.
Les avantages de la modélisation des données
La modélisation des données est un processus essentiel dans la création de tout programme logiciel ou système de base de données. Parmi les avantages de la modélisation des données, citons :
- La modélisation des données aide les parties prenantes à mieux comprendre la structure et les relations des données, ce qui peut aider à influencer les décisions sur la manière d'utiliser et de stocker les données.
- Amélioration de la qualité des données : la modélisation des données peut aider à identifier les défauts et les incohérences dans les données, ce qui peut améliorer la qualité globale des données et prévenir les problèmes à l'avenir.
- La modélisation des données facilite la communication et la collaboration entre les parties prenantes, ce qui peut conduire à une prise de décision plus efficace et à de meilleurs résultats.
- Efficacité accrue : la modélisation des données peut aider à rationaliser le processus de développement en fournissant aux développeurs, aux administrateurs de bases de données et aux autres parties prenantes une représentation claire et cohérente des données.
Limites de la modélisation des données
Malgré les nombreux avantages de la modélisation des données, il existe certaines limites et certains obstacles dont il faut être conscient. Certaines des limites de la modélisation des données sont les suivantes :
- Modèles de données inflexibles : Les modèles de données peuvent être rigides, ce qui rend difficile l'adaptation à l'évolution des exigences ou des formats de données.
- Complexité: Étant donné que les modèles de données peuvent être complexes et difficiles à saisir, les parties prenantes peuvent avoir du mal à fournir des informations ou à collaborer efficacement. La modélisation des données peut être un processus chronophage, en particulier pour les ensembles de données volumineux ou complexes.
Types de modélisation de données
Les organisations utilisent trois types différents de modèles de données. Ceux-ci sont créés au cours des étapes de planification d'un projet d'analyse. Ils s'étendent des exigences abstraites aux exigences discrètes, impliquent des contributions d'un sous-ensemble spécifié de parties prenantes et remplissent diverses fonctions.
#1. Modèle conceptuel
Il s'agit d'une représentation graphique des idées de base de données et de leurs relations, indiquant le point de vue de l'utilisateur de haut niveau sur les données. Il se concentre sur l'établissement d'entités, d'attributs d'une entité et de relations entre elles plutôt que sur les subtilités de la base de données elle-même.
#2. Modèle logique
Ce modèle spécifie plus en détail la structure des entités de données et leurs relations. Un modèle de données logique est généralement utilisé pour un projet spécifique puisque l'objectif est de créer une carte technique des règles et des structures de données.
#3. Le modèle physique
Il s'agit d'un cadre ou d'un schéma qui définit la façon dont les données sont physiquement stockées dans une base de données. Il est utilisé pour la modélisation spécifique à la base de données dans laquelle les colonnes contiennent des types et des propriétés précis. Le schéma interne est conçu par un modèle physique. L'objectif est d'implémenter réellement la base de données.
La distinction entre modèle de données logique et physique se distingue par le fait que le modèle logique explique largement les données mais ne participe pas à la mise en œuvre de la base de données, contrairement au modèle physique. En d'autres termes, le modèle de données logique sert de base à la création du modèle physique, qui fournit une abstraction de la base de données et aide à la génération du schéma.
Systèmes de gestion des employés, simples la gestion des commandes, les réservations d'hôtel, etc. sont des exemples de modélisation conceptuelle des données. Ces exemples montrent comment ce modèle de données est utilisé pour communiquer et définir les exigences métier de la base de données, ainsi que pour présenter des concepts. Il ne se veut pas technique, mais plutôt simple.
Voyons maintenant les techniques.
Techniques de modélisation des données
Il existe trois techniques fondamentales de modélisation des données. Le diagramme entité-relation, ou ERD, est une technique de modélisation et de conception de bases de données relationnelles ou conventionnelles. Deuxièmement, les diagrammes de classes de langage de modélisation unifié, ou UML, sont une famille normalisée de notations pour la modélisation et la conception de systèmes d'information. Enfin, la technique de modélisation finale est la modélisation du dictionnaire de données, qui implique une définition ou une représentation tabulaire des actifs de données.
Meilleures pratiques de modélisation des données en 2023
Lorsque vous démarrez un projet ou une mission de modélisation de données, gardez à l'esprit les pratiques recommandées suivantes :
#1. Créez un modèle de données pour la visualisation.
Il est peu probable que regarder des colonnes et des rangées interminables d'entrées alphanumériques aboutisse à l'illumination. De nombreux consommateurs sont à l'aise lorsqu'ils voient des visualisations de données graphiques qui mettent en évidence toute anomalie ou lorsqu'ils utilisent des interfaces d'écran simples par glisser-déposer pour évaluer et fusionner rapidement des tableaux de données.
Vous pouvez nettoyer vos données à l'aide de techniques de visualisation de données comme celles-ci pour les rendre complètes, sans erreur et sans redondance. En outre, ils aident à reconnaître différents types d'enregistrements de données qui sont égaux au même élément physique afin qu'ils puissent être traduits en champs et formats normalisés pour permettre la fusion de plusieurs sources de données.
#2. Reconnaître les besoins de l'entreprise et s'efforcer d'obtenir des résultats significatifs.
Le but de la modélisation des données est d'aider une organisation à mieux fonctionner. Le problème le plus important posé par la modélisation des données, du point de vue d'un expert qualifié, est la capture précise des demandes de l'entreprise. Cela est nécessaire pour identifier les données qui doivent être collectées, stockées, mises à jour et mises à la disposition des utilisateurs.
Vous pouvez acquérir une compréhension complète des demandes en interrogeant les utilisateurs et les parties prenantes sur les résultats qu'ils attendent des données. Commencez à organiser vos données en gardant ces objectifs à l'esprit. Il est conseillé de commencer à concevoir stratégiquement vos ensembles de données en gardant à l'esprit les besoins des utilisateurs et des parties prenantes.
#3. Créez une source unique de vérité.
Importez toutes les données brutes de vos sources dans votre base de données ou votre entrepôt de données. Si vous comptez uniquement sur l'extraction de données "ad hoc" à partir de la source, le flux de votre modèle de données peut être entravé. Si vous utilisez l'ensemble du pool de données brutes conservées dans votre hub centralisé, vous aurez accès à toutes les données passées.
Appliquer une logique aux données acquises directement à partir d'une source et effectuer des calculs dessus peut avoir une influence grave, voire ruiner, l'ensemble de votre modèle. Il est également incroyablement difficile à réparer ou à entretenir si quelque chose ne va pas tout au long du processus.
#4. Commencez par une modélisation rudimentaire des données et progressez.
Les données peuvent devenir extrêmement compliquées très rapidement en raison de facteurs tels que la quantité, la nature, la structure, le taux de croissance et le langage de requête. Lorsque les modèles de données restent simples et modestes au départ, il est plus facile de résoudre les problèmes et de prendre les bonnes mesures.
Une fois que vous êtes certain que vos modèles d'origine sont corrects et significatifs, vous pouvez ajouter de nouveaux ensembles de données, en éliminant toute divergence en cours de route. Recherchez un programme simple à utiliser au début, mais qui peut ensuite prendre en charge des modèles de données très volumineux. Cela devrait également vous permettre d'agréger rapidement les données de plusieurs endroits physiques.
#5. Avant de continuer, revérifiez chaque étape de votre processus de modélisation des données.
Chaque activité doit être revérifiée avant de passer à l'étape suivante, en commençant par les priorités de modélisation des données en fonction des besoins de l'entreprise. Le choix d'une clé primaire pour un ensemble de données, par exemple, garantit que la valeur de la clé primaire dans cet enregistrement peut être reconnue de manière unique.
La même méthode peut être utilisée pour intégrer deux ensembles de données afin de déterminer s'ils ont une relation un à un ou un à plusieurs et pour éviter les interactions plusieurs à plusieurs qui entraînent des modèles de données trop complexes ou ingérables.
#6. Triez les demandes d'informations commerciales par dimensions, données, filtres et ordre.
En comprenant comment ces quatre variables peuvent être utilisées pour expliquer les requêtes commerciales, des ensembles de données bien organisés pour aider à la formulation des questions commerciales. Par exemple, si une entreprise de vente au détail possède des sites dans le monde entier, les plus performants de l'année précédente peuvent être identifiés.
Les faits seraient des ensembles de données historiques sur les ventes, les dimensions seraient le produit et l'emplacement du magasin, le filtre serait "12 derniers mois" et la commande serait "les cinq meilleurs magasins par ordre décroissant de ventes". En organisant soigneusement vos ensembles de données et en exploitant des tableaux distincts pour les dimensions et les faits, vous pouvez contribuer à la recherche en identifiant les meilleurs vendeurs pour chaque trimestre et en répondant avec précision aux demandes de renseignements commerciaux supplémentaires.
#7. Faites des calculs à l'avance pour éviter les désaccords avec les utilisateurs finaux.
Il est essentiel d'avoir une version de vérité unique par rapport à laquelle les utilisateurs peuvent faire des affaires. Même si les gens ne sont pas d'accord sur la façon dont il devrait être utilisé, il ne devrait y avoir aucun désaccord sur les informations sous-jacentes ou les calculs utilisés pour arriver à la réponse. Par exemple, un calcul peut être nécessaire pour convertir les données de ventes quotidiennes en valeurs mensuelles qui peuvent ensuite être comparées pour déterminer les meilleurs et les pires mois.
Au lieu d'obliger chacun à utiliser ses propres calculatrices ou tableurs, une entreprise peut éviter les difficultés en intégrant à l'avance ce calcul dans sa modélisation des données.
#8. Cherchez une relation plutôt qu'une corrélation.
Des instructions sur la façon d'utiliser les données modélisées sont incluses dans la modélisation des données. Permettre aux consommateurs d'accéder par eux-mêmes aux analyses commerciales est une étape importante, mais il est tout aussi crucial qu'ils ne sautent pas à de fausses conclusions.
C'est faisable, par exemple, si nous regardons comment les ventes de deux produits non liés semblent augmenter et diminuer ensemble. Les revenus d'un article stimulent-ils les ventes d'un autre, ou fluctuent-ils en réponse à des facteurs externes tels que l'économie et la météo ? Dans ce cas, un lien et une connexion déroutants peuvent être focalisés dans le mauvais sens, consommant des ressources.
#9. Utilisez des outils et des stratégies modernes pour accomplir des tâches difficiles.
Avant d'effectuer une modélisation de données plus approfondie, la programmation peut être utilisée pour préparer des ensembles de données pour l'analyse. Mais que se passerait-il s'il existait un outil ou une application capable de gérer des tâches aussi complexes ? Les gens ne sont plus obligés d'apprendre plusieurs langages de codage, ce qui vous libère du temps pour vous concentrer sur les tâches qui profitent à votre entreprise.
Des logiciels spécialisés, tels que les outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), peuvent faciliter ou automatiser tous les processus d'extraction, de transformation et de chargement de données. Une interface glisser-déposer peut également être utilisée pour combiner de nombreuses sources de données, et la modélisation des données peut même être automatisée.
#dix. Modélisation des données améliorée pour de meilleurs résultats commerciaux
La modélisation des données qui aide les utilisateurs à obtenir rapidement des réponses à leurs préoccupations commerciales peut améliorer les performances de l'entreprise dans des domaines tels que l'efficacité, le rendement, les compétences et la satisfaction des clients, entre autres.
La technologie peut être utilisée pour accélérer les phases d'enquête sur les ensembles de données afin de répondre à toutes les demandes, ainsi que par rapport aux objectifs de l'entreprise, aux objectifs commerciaux et aux outils. Cela implique également d'attribuer des priorités de données pour des tâches spécifiques de l'entreprise. Une fois que vous aurez rencontré ces scénarios, votre entreprise sera en mesure de prévoir de manière plus fiable les valeurs importantes et les avantages de productivité que la modélisation des données fournira.
#11. Validez et testez votre application d'analyse de données.
Testez votre système d'analyse de la même manière que vous le feriez pour toute autre fonctionnalité intégrée et implémentée. Il doit être évalué pour voir si la quantité totale et l'exactitude des données collectées sont correctes. Déterminez si vos données sont bien organisées et vous permettent d'atteindre une mesure critique. Vous pouvez également écrire quelques requêtes pour mieux comprendre comment cela fonctionnera et s'appliquera. De plus, nous vous recommandons de développer un certain nombre de projets pour vérifier votre exécution et votre mise en œuvre.
Comment la modélisation des données affecte-t-elle l'analyse ?
La modélisation des données et l'analyse des données sont inextricablement liées car un modèle de données de qualité est nécessaire pour obtenir les analyses les plus percutantes pour l'intelligence d'affaires qui guident la prise de décision. Le processus de développement de modèles de données est une contrainte qui oblige chaque unité commerciale à réfléchir à la manière dont elle contribue aux objectifs généraux de l'entreprise. De plus, un bon modèle de données garantit des performances d'analyse efficaces, quelle que soit l'ampleur et la complexité de votre parc de données.
Lorsque toutes vos données sont correctement définies, évaluer uniquement les données dont vous avez besoin devient considérablement plus facile. Étant donné que vous avez déjà établi les liens entre les attributs de données, il est simple d'évaluer et de voir les effets de l'évolution des processus, des prix ou du personnel.
Sélection d'un outil de modélisation de données
La bonne nouvelle est qu'un excellent outil d'informatique décisionnelle inclura tous les outils de modélisation de données dont vous avez besoin, à l'exception des produits et services logiciels exacts que vous sélectionnez pour développer votre modèle physique. Vous pouvez ainsi choisir celui qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise et à l'infrastructure existante. Lorsque vous envisagez un outil d'analyse de données pour ses capacités de modélisation et d'analyse de données, posez-vous ces questions.
#1. Votre outil de modélisation de données est-il facile à utiliser ?
Les techniciens qui mettent en œuvre le modèle peuvent être capables de gérer n'importe quel outil que vous leur lancez, mais vos stratèges commerciaux et vos utilisateurs quotidiens d'analyses, ainsi que l'ensemble de votre organisation, ne tireront pas le meilleur parti de l'outil s'il est difficile à utiliser. Recherchez une interface utilisateur facile à utiliser qui aidera votre équipe avec la narration de données et les tableaux de bord de données.
#2. Quelle est l'efficacité de votre outil de modélisation de données ?
Une autre caractéristique essentielle est la performance, c'est-à-dire la rapidité et l'efficacité, qui se traduisent par la capacité à assurer le bon fonctionnement de l'entreprise pendant que vos utilisateurs effectuent des analyses. Le modèle de données le mieux planifié n'est pas le meilleur s'il ne peut pas résister aux rigueurs des situations réelles, qui doivent inclure le développement de l'entreprise et l'augmentation des volumes de données, de récupération et d'analyse.
#3. Votre outil de modélisation de données a besoin d'entretien ?
Si chaque modification de votre modèle d'entreprise nécessite des modifications chronophages de votre modèle de données, votre entreprise ne bénéficiera pas du modèle ou des analyses associées. Recherchez une solution qui simplifie la maintenance et les mises à niveau, afin que votre entreprise puisse pivoter au besoin tout en ayant accès aux données les plus récentes.
#4. Vos données seront-elles protégées ?
Les exigences gouvernementales exigent que vous sécurisez les données de vos clients, mais la viabilité de votre entreprise exige que vous protégiez toutes vos données en tant qu'actif précieux. Vous devez vous assurer que les outils que vous avez choisis incluent des fonctionnalités de sécurité solides, telles que des contrôles pour fournir l'accès à ceux qui en ont besoin et interdire ceux qui n'en ont pas besoin.
Quel est le facteur le plus important à prendre en compte lors de la modélisation des données ?
L'objectif principal de la modélisation des données est de jeter les bases d'une base de données capable de charger, de récupérer et d'analyser rapidement des quantités massives de données. Une idée de modélisation de données efficace nécessite la cartographie des données d'entreprise, les liaisons de données et la manière dont les données sont utilisées.
À quelle fréquence un modèle de données doit-il être recyclé ?
La fréquence à laquelle un modèle de données doit être recyclé varie en fonction du modèle et du problème qu'il aide à résoudre. En fonction de la fréquence à laquelle les ensembles de données d'entraînement changent, si les performances du modèle ont chuté et d'autres facteurs, un modèle peut devoir être réentraîné quotidiennement, hebdomadairement ou plus fréquemment, par exemple mensuellement ou annuellement.
Qu'est-ce que la validation du modèle de données ?
Le processus de validation du modèle de données garantit que le modèle est construit de manière appropriée et peut remplir sa fonction prévue. Un bon outil de modélisation des données facilite le processus de validation en envoyant des notifications automatisées qui invitent les utilisateurs à résoudre les problèmes, à améliorer les requêtes et à effectuer d'autres ajustements.
Quels sont les concepts fondamentaux de la modélisation des données ?
Il existe trois types de concepts de modélisation de base de données : la modélisation conceptuelle des données, la modélisation logistique des données et la modélisation physique des données. Les concepts de modélisation des données, qui vont de l'abstrait au discret, établissent un plan pour la façon dont les données sont organisées et gérées dans une organisation.
Résumé
Un modèle de données bien planifié et complet est essentiel pour la création d'une base de données vraiment efficace, utile, sécurisée et précise.
Une bonne modélisation des données et une bonne conception des bases de données sont essentielles pour développer des systèmes d'application et des bases de données fonctionnels, fiables et sécurisés qui fonctionnent bien avec les entrepôts de données et les outils d'analyse - et facilitent le partage des données avec les partenaires commerciaux et à travers de nombreux ensembles d'applications. Des modèles de données bien pensés contribuent à assurer l'intégrité des données, augmentant ainsi la valeur et la fiabilité des données de votre entreprise.
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Bibliographie
