Dans le cas où votre entreprise a un quelconque lien avec le Big Data, vous connaissez peut-être déjà le concept de modélisation des données. La création de nouvelles bases de données ou le développement d'une stratégie informatique complète peuvent tous deux bénéficier de l'utilisation d'outils de modélisation de données. De plus, les outils de modélisation des données nous permettent de représenter visuellement la construction des structures de données, l'organisation des données et les relations que nous voyons entre elles à l'appui des activités commerciales. Dans cet article, nous discuterons des meilleurs outils de modélisation de données, des outils de modélisation de données pour Microsoft et du serveur SQL gratuit.
Tout d'abord, nous aurons un aperçu de la modélisation des données en général, puis nous nous plongerons dans les outils de modélisation des données spécifiques.
Qu'est-ce que la modélisation des données ?
La modélisation des données consiste à développer une représentation visuelle de l'ensemble d'un système d'information ou de certains composants de celui-ci afin de transmettre des liens entre divers points de données et structures organisationnelles. L'objectif est d'expliquer les différentes formes de données qui sont utilisées et stockées dans le système, les liens entre les différentes catégories de données, les différentes façons dont les données peuvent être catégorisées et organisées, ainsi que leurs formats et caractéristiques.
Dans la modélisation des données, les exigences d'une entreprise passent avant tout. Les parties prenantes de l'entreprise fournissent des informations dès le départ pour définir les règles et les exigences qui seront utilisées dans le développement d'un nouveau système ou l'amélioration d'un système existant.
Plusieurs types de modèles de données existent. La première étape consiste à solliciter les parties prenantes et les utilisateurs finaux pour obtenir des informations sur les besoins de l'entreprise. La conception concrète de la base de données est ensuite formulée en traduisant ces principes commerciaux en structures de données. Les modèles de données sont comme des plans ou des feuilles de route en ce sens qu'ils sont des graphiques formels qui expliquent un sujet complexe.
La modélisation des données utilise des normes prédéfinies et des méthodes rigoureuses. Cela permet une approche normalisée, cohérente et prévisible de l'établissement et de l'administration des ressources de données à tous les niveaux d'une organisation.
Dans un monde parfait, les modèles de données seraient des documents vivants qui grandiraient et changeraient au rythme de l'entreprise. Ils sont cruciaux dans les domaines du support des processus métier et de l'architecture et du développement de la stratégie informatique. Les fournisseurs, les partenaires et les pairs de l'industrie peuvent tous bénéficier de l'accès à des modèles de données partagés.
Quelles sont les 5 techniques de base de modélisation des données ?
La modélisation des données est une représentation visuelle de la structure de données interne de la base de données. La modélisation des données aide à la fois à la compréhension des données et à l'utilisation des données pour faire des prédictions.
Dans le programme, vous pouvez modéliser des objets physiques de différentes manières. Il existe de nombreux types de modèles de données, mais les plus répandus sont hiérarchiques, relationnels, UML, entité-relation, orientés objet et dimensionnels.
#1. Modèle hiérarchique
Les données de ce modèle apparaissent sous la forme d'un arbre avec un seul nœud en son centre. La hiérarchie de base de ce modèle commence à la racine et se ramifie comme un arbre avec des nœuds enfants qui se ramifient à nouveau. Alors que chaque nœud enfant dans ce paradigme n'a qu'un seul parent, un parent peut avoir plusieurs descendants.
Ce modèle de données stocke les informations dans une structure arborescente, ainsi lorsque l'on accède aux informations, l'arbre entier doit être parcouru, en commençant par la racine. Il existe un mappage un-à-plusieurs entre les types de données dans le modèle hiérarchique. De plus, la base de données stocke toutes les informations et établit des liens entre les enregistrements.
#2. Modèle de données dimensionnel
Les systèmes de Business Intelligence (BI) et de traitement analytique en ligne (OLAP) reposent sur des modèles de données dimensionnels comme colonne vertébrale. Ces modèles sont le plus souvent utilisés avec de grandes bases de données qui stockent des informations sur les transactions historiques, mais ils peuvent être utilisés avec n'importe quelle taille de données.
Plusieurs structures, telles que les tables de faits, les tables de dimension et les tables de recherche, sont fréquemment mentionnées dans les modèles de données dimensionnels. La modélisation dimensionnelle est l'épine dorsale des systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) et des entrepôts de données d'entreprise (EDW).
L'objectif principal d'un modèle dimensionnel est de faciliter la découverte rapide de réponses aux préoccupations concernant les projections de l'entreprise, les tendances de consommation et les questions connexes. Grâce à la modélisation dimensionnelle, les rapports de Business Intelligence peuvent devenir moins chaotiques. De plus, les utilisateurs peuvent collaborer et prendre des décisions plus efficacement en partageant des données entre les équipes et les divisions.
#3. Modèle relationnel
Dans ce modèle de données, les tables de données servent à compiler un ensemble d'éléments en relations. Ce paradigme utilise des tables liées pour décrire les connexions et les informations. De plus, le tableau comporte à la fois des lignes et des colonnes ; les premiers reflètent les enregistrements de l'entité, tandis que les seconds indiquent les attributs de l'entité. Pour identifier de manière unique chaque entrée de la table, cette architecture de données utilise une variété de clés primaires. En ce qui concerne l'accès aux informations, SQL (Structured Query Language) est utilisé pour cela. Dans le modèle de données relationnelles, la clé primaire fonctionne comme l'épine dorsale du système. Cela signifie également que l'ensemble de données ne doit contenir que des entrées uniques.
Il ne devrait pas y avoir de divergences dans la table de données qui pourraient causer des problèmes lors de la récupération des données. La duplication des données, les données inadéquates et les liens inappropriés utilisés pour connecter les données posent également un défi pour le modèle de données relationnelles.
#4. Modèle de réseau
Le modèle de réseau est un modèle de base de données qui adopte une approche adaptable pour représenter les choses et les connexions entre elles. Les modèles jouent un rôle crucial dans le modèle de données de réseau, qui prend la forme d'un graphique dans lequel les arêtes représentent les relations et les nœuds représentent les éléments. La distinction la plus fondamentale entre un modèle de données hiérarchique et un modèle de données de réseau est la manière dont les données sont représentées ; dans le premier cas, les données sont fournies dans une structure hiérarchique, alors que dans le second cas, les données sont affichées dans un graphique.
De plus, l'un des avantages d'un modèle de réseau est qu'il inclut une représentation des liens fondamentaux entre les nœuds. Les relations un à un, plusieurs à plusieurs, etc. sont toutes possibles dans ce modèle de données. Par rapport à d'autres modèles de données, tels que le modèle hiérarchique, les modèles de données hiérarchiques facilitent l'accès aux données.
Il existe toujours un lien entre les nœuds parent et enfant en raison de l'interaction inhérente entre eux. De plus, les informations ne dépendent pas de l'autre nœud. L'incapacité de ce modèle à s'adapter aux nouvelles circonstances est une limitation majeure. Pour effectuer des ajustements importants, il faudrait une reconstruction totale du système, ce qui demanderait beaucoup de main-d'œuvre et de temps. De plus, il est difficile de gérer les données dans cette architecture car chaque enregistrement est lié aux autres via un réseau de liens.
#5. Modèle de données entité-relation (ER)
Vous pouvez exprimer clairement vos données à l'aide du modèle Entity-relationship (ER). Le modèle ER classe les informations comme suit :
- Entités. Vos objets, procédures ou cadre théorique actuels. Les clients, les biens et les revenus sont tous des exemples d'entités.
- Des relations. Les relations entre les choses. Ces liens peuvent exister entre deux personnes ou entre plusieurs personnes.
- Les attributs. Information qui caractérise quelque chose ou autre chose. A titre d'illustration, le nom d'un produit est un attribut.
Vous devez avoir une bonne compréhension du fonctionnement interne de votre entreprise et des besoins en informations de vos utilisateurs finaux avant de pouvoir créer un modèle ER fiable.
De plus, le diagramme Entity Relationship (ER) montre les connexions entre vos données et les processus que la base de données doit être capable de gérer. Il démontre également la nature interconnectée de ces différents ensembles de données. Un diagramme de modèle de données est une représentation visuelle de la structure sous-jacente du modèle de données qui facilite la communication efficace et efficiente d'informations détaillées.
Types de modèles de données
Concevoir une base de données ou un système d'information n'est pas différent de concevoir autre chose ; il commence à un haut niveau d'abstraction et devient de plus en plus granulaire au fur et à mesure que le processus progresse. Il existe généralement trois types de modèles de données, chacun avec son propre niveau d'abstraction. Le processus commencera par un modèle conceptuel, puis passera à un modèle logique et se terminera éventuellement par un modèle physique. Ci-dessous, nous approfondissons chaque type de modèle de données :
#1. Modèles de données physiques
Ils décrivent le format de la base de données qui stockera les données. Cela en fait le concept le moins éthéré possible. Ils fournissent un plan complet qui peut être implémenté en tant que base de données relationnelle, avec des tables associatives qui décrivent les relations entre les entités et les clés primaires et les clés étrangères qui seront utilisées pour maintenir ces relations stables. Afin d'optimiser les performances, les modèles de données physiques peuvent intégrer des caractéristiques spécifiques au SGBD.
#2. Modèles de données conceptuels
Ils fournissent une vue d'ensemble du contenu, de la structure et des règles commerciales régissant le système ; ils sont également appelés modèles de domaine. La création d'un modèle conceptuel est une étape courante dans la définition de la portée d'un projet. Les classes d'entités (identifiant les types d'éléments qu'il est essentiel que l'entreprise représente dans le modèle de données), leurs attributs et limites, les relations entre elles et les exigences applicables en matière de sécurité et d'intégrité des données sont tous des exemples de telles spécifications. Dans la plupart des cas, la notation est simple.
#3. Modèle de données logique
Les tables, les colonnes et leurs relations (via des clés étrangères) sont toutes cartographiées dans ce modèle, tout comme les connexions entre elles. Les entités identifiées et leurs caractéristiques respectives sont précisées. Contrairement aux modèles de données physiques, qui sont liés à certaines bases de données ou à certains formats de fichiers, les modèles de données logiques peuvent être utilisés n'importe où. Les fichiers XML et JSON, ainsi que les bases de données relationnelles, en colonnes, multidimensionnelles et NoSQL, sont toutes des implémentations viables.
Processus de modélisation des données
La modélisation des données est une discipline académique qui met l'accent sur l'importance de remettre en question ses propres pratiques de gestion des données. Cependant, différentes approches de modélisation des données adhèrent à diverses conventions en termes de symboles de données employés, de structure des modèles et de communication des exigences commerciales. Toutes les méthodes fournissent des flux de travail structurés ou des ensembles d'étapes à effectuer dans un ordre particulier au fil du temps. Ces processus prennent souvent la forme suivante :
#1. Définir une entité
Découvrir quelles entités, processus et idées sont modélisés dans un ensemble de données est la première étape du processus de modélisation des données. Toutes les pièces doivent s'emboîter correctement et avoir un sens en elles-mêmes.
#2. Identifier les caractéristiques critiques de chaque entité
Pour distinguer une chose d'une autre du même type, nous devons examiner ses attributs. L'entité « Adresse » peut inclure l'adresse complète, y compris les rues transversales, ainsi que la ville, l'État et la nation, ainsi que le code postal. De plus, l'entité « Client » peut inclure les noms et prénoms, le numéro de téléphone et l'intitulé du poste.
#3. Trouver les connexions entre les entités
La première ébauche du modèle de données définit les connexions entre les éléments et leur fonctionnement. Chaque client « réside à l'adresse » dans le scénario susmentionné. Si l'entité "Commande" est ajoutée au modèle, toutes les expéditions et tous les paiements seront effectués à l'emplacement spécifié. Le langage de modélisation unifié (UML) est couramment utilisé pour documenter ces interdépendances.
#4. Mappage des propriétés aux entités
Cela permet au modèle de représenter avec précision la manière dont l'entreprise utilise les données. Il existe plusieurs modèles formels communs pour la modélisation des données. Les modèles d'analyse et les modèles de conception sont des outils courants pour les programmeurs orientés objet, tandis que d'autres modèles peuvent être utilisés par les parties prenantes dans différentes parties d'une entreprise.
#5. Réduisez les prérequis de performance en double
Les clés sont des identifiants numériques attribués aux ensembles de données pour exprimer les liens entre les modèles sans dupliquer les données. La normalisation est une technique d'organisation des modèles de données (et des bases de données qu'ils représentent). Pour éviter la duplication de données dans une table de noms de clients, il est possible d'attribuer une clé à chaque client et de la lier à son adresse et à l'historique de ses commandes. La normalisation diminue souvent les besoins en espace de la base de données sur le disque, mais elle peut ralentir les performances des requêtes.
#6. Achèvement et vérification du modèle de données
Afin de suivre la nature en constante évolution des besoins de l'entreprise, la modélisation des données doit être un processus itératif.
Quels sont les avantages de la modélisation des données ?
La modélisation des données est une partie cruciale du cycle de vie du développement logiciel car elle aide à définir la structure de la base de données sur laquelle l'application sera construite.
En outre, la modélisation des données vous permet d'établir des connexions potentielles entre les éléments de données, ce qui détermine à son tour les types de requêtes pouvant être effectuées sur les données modélisées.
L'alignement des objectifs commerciaux sur les objectifs technologiques est facilité par la modélisation des données, qui est à son tour prise en charge par l'architecture métier (le modèle de données d'une organisation). Les parties de soutien de l'architecture d'entreprise qui bénéficient des modèles de données incluent la gouvernance des données, l'intelligence d'affaires et les architectures d'application.
Sans modèle de données initial, vous courez le risque de créer un système qui ne convient pas à son public cible. Voici quelques-uns des nombreux avantages que vos applications tireront d'un modèle de données bien conçu.
#1. Applications logicielles supérieures
L'avantage le plus évident de la modélisation des données est qu'elle se traduit par un logiciel de meilleure qualité, plus stable et nécessitant moins de maintenance.
Ce qui se passe si (et c'est un gros si) vous n'utilisez pas de techniques de modélisation de données lors du développement d'applications :
- Vous enregistrez les données non traitées de l'utilisateur dans des variables.
- Une fois que le code a modifié les valeurs de ces variables, elles servent à remplir encore plus de variables.
- Et ainsi de suite, jusqu'à ce que vous vous soyez niché dans un coin et que vous ne puissiez plus en sortir.
De plus, peu importe si votre entreprise est grande ou petite. Sans une planification et une structure appropriées, le développement de logiciels se traduira inévitablement par un code spaghetti. Votre code sera un gâchis emmêlé si et quand vous décidez d'apporter des modifications ou d'ajouter de nouvelles fonctionnalités.
#2. Moins d'argent et de temps consacrés au développement d'applications
Une mauvaise modélisation des données au début d'une nouvelle version d'application augmente le temps et les coûts de développement. Sans modèle de données, votre équipe devra coder manuellement la structure de la base de données et passer du temps à collecter les besoins des utilisateurs.
Si vous disposez d'un modèle de données, l'ajout de nouvelles tables et vues est un jeu d'enfant ; vous pouvez le faire en les ajoutant simplement ici. Si vous découvrez que vous devez ajouter une table à votre application ou apporter des modifications à une table existante, vous pouvez le faire facilement en modifiant votre modèle de données.
Sans modèle de données, votre équipe devra modifier manuellement la base de données et le code. Si vous devez apporter des modifications à l'ensemble du programme, cela peut prendre beaucoup de temps et coûter très cher.
#3. Les problèmes et les erreurs dans les données sont rapidement identifiés
Les problèmes de données et les inexactitudes ne sont parfois découverts qu'après le début de la procédure. Quelqu'un essayant de faire un achat, par exemple, peut voir un message d'erreur indiquant "mauvaises données". Dans ce cas, des informations erronées étaient présentes dès le départ. Le processus peut être testé dans un laboratoire ou sur un serveur de test, mais les failles ne seront découvertes qu'une fois le système mis en production.
Cependant, plus tôt vous détectez un problème avec vos données, plus vite vous pouvez le résoudre avant qu'il n'ait un effet négatif sur vos utilisateurs.
La modélisation des données est largement utilisée car elle fournit une image détaillée de la manière dont les clients interagissent avec une entreprise, jusqu'aux domaines qu'ils visitent et à la fréquence à laquelle ils le font. Ce type de compréhension est crucial pour identifier les problèmes et décider comment les résoudre. Des audits réguliers du modèle de données peuvent garantir que votre modèle de données reste à tout moment centré sur l'utilisateur et l'objectif.
#4. Améliorations de la vitesse d'application
La modélisation des données a diverses utilisations, et l'une d'entre elles consiste à réduire les dépenses. Bien que cela soit essentiel, la véritable valeur de la modélisation des données réside dans les améliorations qu'elle peut apporter à la vitesse et à l'efficacité de votre application.
En raison de sa nature stratégique, la modélisation des données est cruciale pour l'efficacité d'une application en termes de traitement des données. Les programmeurs sauront quelles données sauvegarder, pourquoi et où en mémoire. En d'autres termes, cela leur ouvre la voie pour développer facilement et rapidement des fonctions d'obtention de données.
Ceci est considérablement différent de l'approche chaotique consistant simplement à stocker des données dans des tables. Pour obtenir les résultats souhaités à partir de tables non structurées, les développeurs devraient passer du temps à créer des requêtes SQL complexes. En organisant les données dans des tables, les développeurs peuvent être assurés que le moteur de base de données sera en mesure de localiser les données souhaitées sans aucun effort supplémentaire.
Par conséquent? Les applications peuvent traiter plus de données sans perdre en vitesse de performance.
#5. Améliorer la documentation de maintenance à long terme
Les modèles de données aident à définir plus précisément les processus métier et leurs connexions. Lorsque les informations sur un processus métier se trouvent au même endroit, il est plus facile de les récupérer et de les conserver au fil du temps.
Les exigences métier et l'architecture des applications peuvent être mieux documentées grâce à l'utilisation de la modélisation des données. S'il existe un référentiel central pour les exigences et la conception, les informations peuvent être partagées plus efficacement. De plus, il est facile de repérer et d'intégrer les ajustements rendus nécessaires par de nouvelles nécessités, des ajouts ou des corrections de problèmes.
La modélisation des données est un élément crucial du développement de logiciels ; cela prend du temps et des compétences, mais le gain en vaut la peine.
Que sont les outils de modélisation de données ?
Les outils de modélisation de données sont des logiciels qui simplifient la tâche fastidieuse de création de modèles à partir de zéro. Ils relient les niveaux supérieurs des modèles de données aux informations sous-jacentes.
Les schémas de base de données peuvent être générés automatiquement par la plupart des outils de modélisation de données, et les bases de données existantes peuvent être rétro-conçues en modèles. Les outils de modélisation, de création de diagrammes et de visualisation de données ne sont que quelques-uns des nombreux types de solutions de génie logiciel assisté par ordinateur (CASE) disponibles aujourd'hui.
En outre, les outils de modélisation des données facilitent la conception efficace des bases de données et réduisent les erreurs humaines. Un langage de définition de données (DDL) peut être développé, une base de données haute performance peut être construite et les parties prenantes peuvent recevoir des rapports perspicaces grâce à l'utilisation de cet outil.
Lorsqu'une base de données est efficace, elle accélère les processus, réduit les taux d'erreur et nécessite moins d'entretien.
Pourquoi avons-nous besoin d'outils de modélisation de données ?
Pour la plupart des entreprises, leurs données sont leur bien le plus précieux. Par conséquent, la base de données que vous utilisez pour conserver cet actif est plus importante que jamais.
Les analystes de données et les scientifiques de données doivent être en mesure de les segmenter de différentes manières pour étayer les décisions commerciales stratégiques importantes. Il est donc crucial que les données soient organisées de manière à profiter à la fois à l'application qui les active et aux données lorsqu'elles sont au repos.
Vous devez maintenant tenir compte des deux besoins potentiels.
La modélisation des données fait référence au processus de définition de la structure d'une base de données et de détermination de la manière dont les informations y seront stockées.
Ainsi, vous pouvez créer ces diagrammes et modèles à l'aide d'outils de modélisation de données. Lorsqu'il est utilisé dans un système, un modèle de données renforce et maintient les idées commerciales sous-jacentes qu'il représente.
La définition des entités et des connexions d'un modèle de données reflète la description d'une organisation de ses éléments et actions.
Comment choisir les bons outils de modélisation de données ?
À mesure que la variété des outils de modélisation des données s'élargit, il peut devenir plus difficile d'identifier celui qui correspond le mieux à vos besoins. Par conséquent, il est essentiel d'évaluer votre cas d'utilisation en fonction des critères suivants :
#1. Demande et exigences
Lors du choix d'un outil de modélisation de données, il s'agit du facteur le plus crucial. Différents outils de modélisation des données mettent l'accent sur divers aspects de la modélisation des données. Mettre les exigences de votre entreprise sur papier est la première étape pour faire un bon choix. Une base de données avec des capacités de modélisation serait idéale pour un projet qui n'a besoin que d'un outil de modélisation de données pour des tâches simples. Cependant, la même technologie ne servira pas les objectifs de la modélisation des données lorsqu'elle doit répondre aux exigences des entreprises.
#2. Fonctionnalités
Une fois que vous comprenez les exigences de l'entreprise, vous pouvez commencer à évaluer vos options parmi les outils de modélisation de données. Cela inclut le test des outils de modélisation de données pour la prise en charge multi-utilisateurs et la vérification s'ils prennent en charge l'UTM ou la modélisation de cas d'utilisation. Vérifiez également s'il peut modéliser les données aux niveaux conceptuel, logique et physique. Comparer et contraster des aspects nécessite une liste.
#3. Évolutivité
Les exigences d'un projet évoluent au fur et à mesure de son développement. Utilisez quelque chose qui peut vous aider à grandir si vous le pouvez. Réfléchissez à vos besoins et à la portée de votre modèle de données avant de choisir un outil de modélisation de données. Lors de la sélection d'un outil, il est essentiel de penser aux besoins immédiats.
#4. L'intégration
Méfiez-vous des outils de modélisation de données qui génèrent un modèle de données dans un format propriétaire plutôt que standard. Si vous avez déjà une base de données ou une infrastructure technologique et des processus en place, il sera beaucoup plus facile d'intégrer les résultats de l'outil de modélisation que vous avez choisi.
#5. Communauté d'utilisateurs
Il existe un forum d'utilisateurs ou une communauté pour chaque outil. Faites passer le mot et assurez-vous que la communauté aime et utilise votre outil.
Présentation des meilleurs outils de modélisation de données
Voici quelques-uns des meilleurs outils de modélisation de données que vous pouvez envisager.
#1. Modélisateur de données Erwin
La modélisation, la visualisation et le déploiement des données sont tous simplifiés grâce à Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler peut également être utilisé pour maintenir des modèles de données cohérents et compréhensibles pendant toute la durée de vie d'une application.
C'est un choix de premier ordre en raison de sa large gamme de fonctionnalités et de prise en charge de domaines tels que l'informatique décisionnelle, le Big Data, l'intégration de données à grande échelle, la gestion de données et la gestion de projet.
Fonctionnalités:
- Développement logiciel agile. Dans le cloud ou sur site, Erwin Data Modeler peut vous aider à créer des applications utiles. Définissez vos modèles comme bon vous semble, que ce soit avec NoSQL, le Big Data ou une conception hybride.
- Automatisation. En utilisant Erwin Data Modeler pour produire rapidement des schémas et des modèles, vous pouvez accélérer votre processus de développement et réduire les bogues.
- Navigation et commandes simples. Vous pouvez facilement visualiser des structures de données complexes et des processus métier à l'aide d'Erwin Data Modeler et de son interface conviviale.
- Concevoir en boucle. Le code de la base de données peut être écrit et rétro-conçu avec Erwin Data Modeler, permettant un déploiement plus fiable et plus productif des structures de données.
De plus, vous pouvez choisir parmi les versions Standard, Workgroup, Navigator ou Safyr d'Erwin Data Modeler. Toutes ces versions ont des devis disponibles sur demande via leur site Web.
#2. Schéma de base de données
DbSchema est un outil de développement, de documentation et de déploiement de schémas de base de données.
En raison de sa conception conviviale, DbSchema est l'un de nos outils de modélisation de données préférés. Par conséquent, DbSchema est accessible aux utilisateurs sans expérience approfondie de SQL.
Fonctionnalités:
- Modèle de données indépendant. Étant donné que les schémas sont indépendants de la base de données, ils peuvent être facilement partagés entre les membres de l'équipe.
- Éditeur visuel pour la gestion des données relationnelles. DbSchema inclut un éditeur qui peut être utilisé pour remplir diverses tables avec des données. Joindre des tables avec des clés étrangères est aussi simple que de glisser-déposer.
- La source d'entrée. DbSchema peut être utilisé pour évaluer les configurations de base de données en générant de fausses données.
- Graphiques et rapports de base de données génériques. Des graphiques dynamiques, des diagrammes UML et d'autres rapports peuvent être facilement créés avec l'outil de création de rapports de DbSchema.
- Automatismes. Pour exécuter des scripts Java, déployer des schémas, exécuter des scripts SQL et produire de la documentation HTML5, DbSchema utilise un moteur de script Java Groovy.
- Un programme qui charge des données. Les données peuvent être importées à partir de diverses sources à l'aide du chargeur de données de DbSchema, notamment XML, XLS, XLSX et CSV.
De plus, il existe deux éditions de DbSchema : l'édition communautaire gratuite et l'édition pro payante. Il existe trois niveaux de prix pour la version professionnelle : 98 $ pour un usage académique, 196 $ pour un usage individuel et 294 $ pour un usage professionnel. Les licences sont permanentes et tous les frais sont dus au moment de l'achat.
#3. Archi
Archi est une option peu coûteuse pour les architectes d'entreprise et les modélisateurs. Il est utile pour de nombreux types d'analyse, de description et de visualisation d'architecture d'entreprise.
Il s'agit d'un outil de modélisation de données open source qui fonctionne sur plusieurs plates-formes et peut être étendu avec des modules supplémentaires.
Caractéristiques :
- Tous les éléments ArchiMate peuvent être rapidement construits dans les vues ArchiMate
- Les vues dynamiques d'ArchiMate vous permettent de changer de perspective à tout moment
- Il fournit une vue de suggestions pour visualiser rapidement les données sur les éléments
- Cet outil affiche l'élément de modèle sélectionné et ses relations avec d'autres composants de modèle dans un diagramme en arbre radial
- L'outil vous permet de construire et de modifier votre canevas selon vos besoins.
#4. Modeleur de données Oracle SQL Developer
La modélisation des données pour l'environnement Oracle est rendue possible à l'aide d'Oracle SQL Developer Data Modeler.
Tous les aspects de la collecte, de l'analyse, de la gestion et de l'inférence des données sont abordés. C'est un logiciel qui facilite plusieurs tâches de modélisation de données et augmente l'efficacité globale.
Fonctionnalités:
- Des modèles de différents types, y compris relationnels, multidimensionnels et de données, peuvent être construits et modifiés
- L'ingénierie directe et inverse est dans ses capacités
- L'outil favorise le travail d'équipe dans la création de logiciels en gérant le code source
- L'un des meilleurs outils de modélisation de données gratuits, il peut être utilisé à la fois dans des environnements sur site et dans le cloud.
#5. Modeleur de données Navicat
Créez facilement des modèles de données conceptuels, logiques et physiques à l'aide de Navicat Data Modeler, un puissant outil de conception de base de données. En plus de créer des modèles de relation d'entité, vous pouvez également effectuer une ingénierie directe et inverse, écrire des requêtes SQL, importer des modèles à partir de diverses sources de données, définir le type de données, etc. à l'aide de Navicat Data Modeler.
Fonctionnalités:
- Plusieurs formats de base de données sont pris en charge. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL et MariaDB ne sont que quelques-unes des bases de données qui fonctionnent avec Navicat Data Modeler.
- Aide à l'artisan. Pour concevoir, construire et modifier des modèles de données sans avoir à écrire des requêtes SQL sophistiquées, vous pouvez utiliser l'outil de conception dans Navicat Data Modeler.
- Formes de modèles. Les modèles de données conceptuels, logiques et physiques sont tous pris en charge dans Navicat. Pour transformer les informations conceptuelles en un modèle logique, utilisez l'outil de conversion de modèle.
- Développement inverse. Avec Navicat, vous pouvez tirer parti des architectures de base de données préexistantes pour concevoir de nouveaux diagrammes ER. Les index, les liens et les propriétés des modèles de données peuvent tous être visualisés pour une meilleure compréhension.
- Création de code SQL en interne. Le code SQL pour exécuter votre modèle de données peut être généré à l'aide de Navicat Data Modeler.
- Collaboration. La compatibilité de Navicat avec le stockage en nuage facilite le partage de fichiers de modèles avec des collègues éloignés.
De plus, il existe des versions commerciales et communautaires de Navicat. La version commerciale coûte 22.99 $ par mois. Un abonnement annuel coûte 229.99 $, tandis que la licence perpétuelle coûte 459 $. Les utilisateurs non commerciaux ont la possibilité de payer 12.99 $ par mois, 129.99 $ par an ou 249 $ pour une licence à vie.
#6. Architecte de données IBM InfoSphere
IBM InfoSphere Data Architect est un outil de modélisation de données pour la BI et les statistiques qui rationalise et accélère le processus de conception des intégrations de données.
Lorsqu'il s'agit de coordonner les différents services, applications, formats de données et procédures de votre entreprise, cet outil de modélisation de données est parmi les meilleurs disponibles.
Fonctionnalités:
- L'outil facilite la programmation simple et rapide.
- Vous pouvez en savoir plus sur vos actifs de données et utiliser ces connaissances pour augmenter la production et réduire les temps de lancement.
- Il est idéal pour le travail de groupe car il favorise la communication et l'harmonie.
- L'importation et l'exportation de cartographie individualisée sont possibles.
- Le programme peut déduire l'organisation d'ensembles de données non liés à partir de leurs métadonnées.
- Il est possible de modéliser les données à la fois physiquement et logiquement.
- Le studio de données et le tuner de charge de travail de requête sont deux exemples de produits pouvant être intégrés à celui-ci.
#7. PgModelerComment
PgModeler a été développé en tant qu'outil de modélisation de données pour le système de base de données PostgreSQL ; il dispose d'une interface utilisateur graphique attrayante et conviviale et offre un accès complet au code source de l'outil.
Fonctionnalités:
- Accepte les documents XML.
- Génération automatique des colonnes et des contraintes.
- Si quelque chose ne va pas, toute votre progression est annulée.
- Les scripts SQL vous permettent de synchroniser le modèle et la base de données.
- L'interface de ligne de commande peut être utilisée pour automatiser les procédures de routine.
- Les données des bases de données préexistantes peuvent être utilisées pour développer des modèles.
Outils de modélisation de données pour SQL Server
De nombreuses organisations et développeurs de bases de données s'appuient sur SQL Server, ce qui en fait l'un des serveurs de base de données les plus populaires disponibles. À l'aide d'une interface utilisateur graphique, les outils de modélisation des données rationalisent le processus de conception des bases de données et fournissent une assistance pour la maintenance des bases de données.
Les quatre meilleurs outils de modélisation de données pour créer des bases de données SQL Server sont détaillés ici.
#1. Modélisateur de données de crapaud
Toad est l'un des meilleurs outils de modélisation de données pour SQL Server, car il offre une multitude de fonctionnalités d'automatisation, de flux de travail et de productivité qui permettent de construire et de maintenir des bases de données rapidement et facilement.
Vous pouvez également l'utiliser pour garder un œil sur les révisions de code, récupérer rapidement des informations et les exporter dans une variété de formats.
Toad a également la capacité de comparer et de répertorier les différences entre les bases de données, les schémas et les serveurs. L'annulation de transactions SQL, l'exécution de scripts et de procédures T-SQL, ainsi que l'automatisation de la gestion de base de données de routine sont toutes possibles avec cet outil.
De plus, cela aide même à optimiser les performances et à ajuster les requêtes.
#2. Schéma de base de données
DbSchema est un modélisateur de données robuste qui fonctionne avec une grande variété de bases de données, y compris SQL Server.
Concevoir visuellement des requêtes complexes, générer automatiquement des requêtes SQL et les exécuter en quelques clics sont tous possibles avec cet outil, comme c'est le cas avec les autres de notre liste. Il peut gérer des modèles de données avec plus de 10,000 XNUMX tables.
Les fonctionnalités de DbSchema incluent la gestion de bases de données, le stockage de modèles de données (y compris le stockage de fichiers GIT) et la génération, ainsi que la génération de scripts de migration.
#3. DéZign
En utilisant Dezign, vous pouvez créer visuellement des bases de données et des modèles de données. Il est même possible de créer un diagramme entité-relation (ERD).
C'est un outil efficace pour les ingénieurs de bases de données, qui s'adapte à de nombreuses approches de modélisation.
Il peut également être utilisé pour évaluer, documenter et optimiser les bases de données préexistantes ainsi que pour détecter les défauts dans la création de bases de données.
#4. Modélisateur de données Erwin
En ce qui concerne la modélisation visuelle des données dans SQL Server, l'un des outils les plus populaires est Erwin. De plus, il produit les requêtes SQL nécessaires à la construction de votre modèle de données.
Il regorge d'outils qui aident les utilisateurs commerciaux et techniques à collaborer de manière centralisée sur des modèles.
Erwin peut également aider aux comparaisons de bases de données et de modèles. Les schémas de base de données peuvent être utilisés pour déduire le code de définition des données. Aussi, lisez Que peut accomplir SQL pour les entreprises ?
Il s'agit d'un produit établi qui peut répondre aux exigences des exigences en matière de données d'entreprise. La modélisation des données est facilitée par la compatibilité d'Erwin avec de nombreux systèmes CRM et ERP.
#5. Vertabelo
Vertabelo est un modélisateur de données en ligne qui fonctionne avec SQL Server et d'autres bases de données préférées. Il prend en charge les couches conceptuelles, logiques et physiques de la modélisation des données, vous permettant de modéliser des données à partir de zéro sur n'importe quelle plate-forme. Avec les options intégrées de Vertabelo pour la collaboration et le partage de données, même des projets massifs de création de bases de données peuvent être réalisés.
Il rationalise les choses dès le départ en automatisant la genèse des modèles de données physiques et des scripts DDL. Les fonctions fantastiques de cet instrument incluent l'ingénierie directe et l'ingénierie inverse. Ces choix produisent des scripts SQL qui peuvent être utilisés pour modifier une base de données existante ou créer un modèle de données.
Cet outil en ligne de diagramme entité-relation (ERD) pour SQL Server se distingue par son interface utilisateur (UI) intuitive, à jour et adaptée aux mobiles. Crow's Foot, IDEF1X et UML ne sont que quelques-unes des notations standard de l'industrie incluses dans l'outil.
De plus, Vertabelo vérifie la compatibilité de votre modèle de données avec la base de données cible.
Outils de modélisation de données Microsoft
Le développement de bases de données est devenu une partie intégrante du processus de génie logiciel en raison de l'adoption généralisée des bases de données à l'ère actuelle. La popularité de Microsoft SQL Server en tant que SGBD parmi les développeurs est élevée et joue un rôle important à cet égard. Ainsi, un ensemble fiable d'outils de modélisation de base de données Microsoft SQL Server est essentiel. Voici les outils de modélisation de données Microsoft.
#1. Paradigme visuel
L'application Web de Visual Paradigm facilite le développement de diagrammes et le travail d'équipe à distance. En plus de SQL Server, de nombreux autres SGBD sont pris en charge. Il existe de nombreuses notations standard (comme la patte d'oie) disponibles pour le développement de votre modèle de données.
L'éditeur d'enregistrements de table et le transistor de modèle automatisé sont deux fonctionnalités remarquables de ce modélisateur de données SQL Server. L'éditeur d'enregistrements de table permet aux développeurs de s'entraîner à travailler avec des données de base de données réelles en insérant des enregistrements de test. Automated Model Transistor préserve l'historique tout en créant des modèles logiques et physiques à partir de versions précédentes.
À partir de votre modèle physique, Visual Paradigm peut créer des fichiers DDL pour votre base de données physique. De plus, il compare une base de données de production à son modèle de données physique et génère des scripts SQL pour la livraison des réparations. Comme d'autres programmes ERD courants, il comporte l'ingénierie inverse.
#2. Naviguer
Navicat est un programme autonome qui prend en charge de nombreuses plates-formes (Windows, Linux et macOS). Cet outil SQL Server ERD vous permet de modéliser vos données dans trois formats différents, notamment IDEF1X, Crow's Foot et le langage de modélisation unifié. D'excellents outils pour créer automatiquement des modèles logiques et physiques sont également disponibles pour les développeurs dans Navicat.
L'ingénierie en amont et en aval est incluse dans cet outil SQL Server ERD. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB et Oracle ne sont que quelques-unes des bases de données qui fonctionnent avec l'outil. De plus, vous pouvez générer des scripts SQL directement à partir de votre modèle de données physique à l'aide d'Export SQL.
Quels sont les principaux avantages des outils de modélisation de données ?
Les outils de modélisation des données simplifient les processus logiciels complexes en les représentant graphiquement. Voici quelques-uns des nombreux avantages offerts par les outils de modélisation des données.
- Les outils de modélisation des données peuvent être utilisés pour simplifier la recherche d'informations dans de grands ensembles de données.
- Si vous essayez de maîtriser un concept commercial délicat, une aide visuelle peut vous aider.
- Évitez les risques courants lors de la création de bases de données et de logiciels.
- Élever le niveau de normalisation de la documentation et de l'architecture système dans toute l'entreprise.
- Améliorez la réactivité de votre programme et de votre base de données.
- La cartographie des données à l'échelle de l'organisation doit être rationalisée.
- Facilitez une meilleure communication bidirectionnelle entre vos groupes de développement et de BI.
- Les outils de modélisation des données rationalisent et accélèrent le temps consacré à la conception d'une base de données au niveau conceptuel, logique et physique.
Conclusion
En conclusion, l'importance de la modélisation des données réside dans sa capacité à clarifier les liens entre des éléments de données disparates. Vous pouvez également réduire les coûts et le temps de développement, augmenter la qualité des applications et gérer la redondance des données avec son aide. Vous pouvez accomplir toutes ces tâches avec un minimum d'effort et une efficacité maximale à l'aide d'outils de modélisation de données.
FAQ sur les outils de modélisation des données
Excel est-il un modèle de données ?
Oui. Les modèles de données dans Excel sont des types spéciaux de tables qui ont des connexions entre de nombreuses tables au moyen de colonnes ou de lignes communes. En outre, le modèle de données combine plusieurs tables et données provenant d'autres feuilles ou sources dans une seule table avec accès à toutes les données des tables.
Comment modélise-t-on les données ?
Plusieurs types de modèles de données existent. La première étape consiste à solliciter les parties prenantes et les utilisateurs finaux pour obtenir des informations sur les besoins de l'entreprise. Afin de créer une conception de base de données viable, ces principes commerciaux doivent être interprétés dans des structures de données.
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