Titre du modèle de données

Modèle de données : possibilités d'application dans l'entreprise

Janina Horn

Un modèle de données ou data modeling permet de modéliser graphiquement les relations entre différents types d'informations dans l'entreprise. 

Les modèles de données aident tous les utilisateurs à stocker des données et à les utiliser dans de multiples cas d'application. 

En représentant précisément les objets de données, les modèles de données peuvent aider les entreprises à s'adapter à de nouveaux environnements et à simplifier la prise de décision dans des situations complexes.

Définition du modèle de données

Modèle de données et modélisation des données : définition

La modélisation des données décrit le processus par lequel une représentation visuelle d'un système d'information ou de ses parties est créée afin de mettre en évidence les liens entre les points et les structures de données. 

L'objectif est d'illustrer les données utilisées et stockées dans les systèmes, ainsi que leurs relations, regroupements et organisations, formats et attributs.

Les besoins de l'entreprise constituent la base de la création de modèles de données. 

Celles-ci sont définies à l'avance grâce au retour d'information des partenaires commerciaux, afin de s'assurer qu'elles seront intégrées dans la conception d'un nouveau système ou prises en compte lors de la révision d'un système existant.

Il est possible de modéliser les données à différents niveaux d'abstraction :

  1. Le processus commence par le fait que Informations sur les besoins de l'entreprise collectées auprès des parties prenantes et des utilisateurs finaux. 
  2. Ensuite, ces Règles de gestion traduites en structures de donnéesLe projet de base de données a été élaboré à l'aide d'un logiciel de gestion de base de données. 
  3. Le site Le modèle de données peut être comparé à une feuille de route Un projet d'architecte ou un autre diagramme formel qui permet de mieux comprendre ce qui est en train d'être conçu.

La modélisation des données utilise schémas standardisés et techniques formellesLes données sont utilisées pour créer une méthode unique, cohérente et prévisible de définition et de gestion des ressources de données au sein d'une entreprise ou au-delà.

Dans le meilleur des cas, les modèles de données sont des documents dynamiques qui s'adaptent continuellement à l'évolution des besoins de l'entreprise. 

Ils sont essentiels pour soutenir les processus d'entreprise et faire avancer la planification de l'architecture et des tactiques informatiques. Les modèles de données peuvent être partagés avec des fournisseurs, des partenaires de coopération et/ou des collaborateurs du secteur.

Modèles de données

Les 3 différents modèles de données

Tout processus de conception de bases de données et de systèmes d'information commence par un niveau d'abstraction, puis devient de plus en plus concret et spécifique. Il existe trois catégories principales de modèles de données, qui se distinguent par leur degré d'abstraction. 

Le processus commence par un modèle conceptuel, se poursuit par un modèle logique et se termine enfin par un modèle physique. Ces différents types de modèles de données sont expliqués en détail ci-dessous.

Modèles de données conceptuels

Les modèles de données conceptuels, également connus sous le nom de modèles de domaine, offrent un aperçu complet du contenu, de l'organisation et des règles commerciales d'un système. 

Ces modèles sont généralement créés pendant Saisie des exigences initiales du projet

Ils contiennent typiquement des classes d'entités - qui représentent les objets pertinents pour l'entreprise dans le modèle de données - ainsi que leurs propriétés et contraintes. 

En outre, les relations entre les entités ainsi que les exigences pertinentes en matière de sécurité et d'intégrité des données sont prises en compte. La présentation de ces modèles est généralement simple afin de garantir une communication claire et convaincante.

Modèles de données logiques

Les modèles de données logiques offrent une représentation plus détaillée des concepts et des relations dans un domaine donné que les modèles abstraits. 

Ils sont créés par des systèmes de notation formelle pour la modélisation des données et contiennent des attributs de données tels que les types de données et les relations entre les entités. 

Contrairement aux exigences techniques du système, les modèles logiques de données pas de détails techniques est spécifiée. 

Bien que cette phase soit souvent ignorée dans les pratiques agiles ou DevOps, les modèles de données logiques peuvent être particulièrement utiles dans les environnements de mise en œuvre procédurale ou dans les projets axés sur les données, comme la conception d'entrepôts de données ou le développement de systèmes de reporting.

Modèles de données physiques

Les structures de données physiques offrent un concept détaillé pour le stockage d'informations dans une base de données. 

Contrairement aux approches abstraites, elles représentent un plan concret qui peut être mis en œuvre sous la forme d'une base de données relationnelle. 

Pour ce faire, ils tiennent compte des tableaux associatifs qui représentent les liens entre les différents éléments, ainsi que des clés primaires et étrangères nécessaires au maintien de ces liens. 

En outre, les modèles de données physiques peuvent contenir des caractéristiques spécifiques d'un système de gestion de base de données (SGBD) afin d'optimiser les performances.

Le processus de modélisation des données

La modélisation des données nécessite une évaluation approfondie du traitement et du stockage des données dans les moindres détails. 

Il existe différentes directives qui déterminent quels symboles sont utilisés pour représenter les données, comment les modèles sont construits et comment les exigences commerciales sont communiquées. 

Indépendamment de cette approche, les flux de travail formalisés offrent une séquence itérative de tâches. Ces flux de travail comprennent typiquement

1. reconnaître les éléments

Le processus de modélisation des données commence par la reconnaissance des objets, processus ou idées présents dans l'ensemble de données à concevoir. Chaque élément doit être cohérent et logiquement délimité par rapport à tous les autres.

2. déterminez les caractéristiques centrales de chaque entité 

Chaque type d'entité peut être distingué des autres car il possède une ou plusieurs propriétés spécifiques appelées attributs. 

Par exemple, une entité appelée "client" pourrait avoir des attributs tels que le prénom, le nom, le numéro de téléphone et la civilité, tandis qu'une entité appelée "adresse" pourrait inclure le nom et le numéro de la rue, la ville, l'État, le pays et le code postal.

3. trouver les liens entre les éléments

La première phase de conception d'un modèle de données consiste à déterminer le type et la nature des liens entre les différents éléments. 

Dans l'exemple ci-dessus, chaque client se trouve à un endroit précis. Si le modèle était complété par un élément appelé "commandes", chaque commande serait liée à une adresse spécifique et y serait facturée. Généralement, ces connexions sont enregistrées à l'aide du langage UML (Unified Modeling Language).

4. attribuez toutes les propriétés aux éléments correspondants

Cela permet de garantir que le modèle représente correctement l'utilisation des données par l'entreprise. Il existe de nombreux modèles établis de modélisation formelle des données. 

Les développeurs du domaine orienté objet utilisent souvent des modèles d'analyse ou de conception, tandis que les intervenants d'autres domaines d'activité peuvent avoir recours à des modèles alternatifs.

5. distribuer les clés et choisir un niveau de normalisation

Vous établissez ainsi un bon équilibre entre la réduction des redondances et les exigences de performance. 

La normalisation est une méthode de structuration des modèles de données (et des bases de données associées) qui consiste à attribuer des identifiants numériques, appelés clés, à des ensembles de données afin de représenter les liens entre eux sans dupliquer les données. 

Par exemple, si une clé est attribuée à chaque client, cette clé peut être liée à la fois à l'adresse et à l'historique des commandes, sans qu'il soit nécessaire de répéter ces informations dans le tableau des noms de clients. 

La normalisation permet normalement de réduire l'espace mémoire nécessaire dans la base de données, mais cela peut se faire au détriment des performances de la requête.

6. achèvement et révision du modèle de données 

La création de modèles de données est un processus récurrent qui doit être optimisé en permanence afin de s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.

Choisir

Différents types de modélisation des données

Avec le développement des systèmes de gestion de bases de données, la modélisation des données a également gagné en complexité afin de répondre aux exigences toujours croissantes des entreprises en matière de stockage de données. 

Différents types de modèles ont vu le jour, dont les suivants :

Modèles de données hiérarchiques

Les modèles de données hiérarchiques sont des représentations structurées de relations de un à plusieurs, organisées dans un format arborescent. 

Chaque enregistrement a une racine unique ou un élément parent qui renvoie à une ou plusieurs tables subordonnées. 

Bien que des modèles de base de données plus récents soient plus efficaces, l'approche hiérarchique est toujours utilisée dans les systèmes XML (Extensible Markup Language) et les systèmes d'information géographique (SIG).

Bases de données relationnelles

Les avantages de la modélisation relationnelle sont qu'il n'est pas nécessaire de comprendre en détail les propriétés physiques du magasin de données et que les données sont reliées entre elles par l'utilisation de tables. Cela permet de réduire la complexité de la base de données.

Souvent, les bases de données relationnelles utilisent un langage de requête ordonné (SQL) pour la gestion des données. De telles bases de données sont parfaitement adaptées pour préserver l'intégrité des données et réduire les chevauchements. Elles sont souvent utilisées dans les caisses enregistreuses et dans différentes formes de traitement des transactions.

Modèles de données Entité-Relation (ER)

Les modèles de données Entity-Relationship (ER) utilisent des schémas précis pour représenter les liens entre les éléments au sein d'une base de données. 

Un grand nombre d'outils de modélisation ER sont utilisés par les architectes de données pour générer des représentations visuelles illustrant les objectifs de la conception de la base de données.

Modèles de données orientés objet

Les "objets" concernés des modèles de données orientés objet représentent des abstractions d'entités réelles. 

Elles sont organisées en structures de classes et possèdent des attributs associés. Les bases de données orientées objet peuvent non seulement contenir des tableaux, mais aussi prendre en charge des liens de données plus complexes. 

Dans la pratique, les bases de données orientées objet ne sont que rarement utilisées. Les systèmes de bases de données relationnelles dominent les systèmes d'application dans l'économie et la recherche. Avec la forte diffusion des langages de programmation orientés objet, ils gagnent cependant de plus en plus en importance.

Par rapport aux systèmes de bases de données relationnelles, les performances des transactions diminuent très rapidement avec l'augmentation des données à traiter.

En raison de la faible diffusion des bases de données orientées objet, il n'existe que peu d'interfaces compatibles.

Cette approche est notamment utilisée dans les bases de données multimédias et hypertextes.

Modèles de données dimensionnels

Les modèles de données dimensionnels permettent d'améliorer la vitesse d'analyse dans un entrepôt de données. 

Contrairement aux modèles relationnels et ER, qui visent un stockage efficace, les modèles dimensionnels augmentent la redondanceLes informations sur les rapports et les requêtes peuvent être trouvées plus facilement en cliquant sur le bouton "Rechercher". 

Ce type de modélisation est généralement utilisé dans Systèmes OLAP sur le terrain.

Il existe deux modèles courants pour structurer les données en plusieurs dimensions. 

Le premier est le Schéma en étoilequi divise les données en faits et en dimensions. Chaque fait est entouré des dimensions correspondantes, ce qui crée un modèle en forme d'étoile. 

Le deuxième modèle est le Schéma de flocons de neigeCe schéma est similaire au schéma en étoile, mais il contient des couches supplémentaires de dimensions affectées. Cela rend le schéma de ramification plus complexe.

Avantages des modèles de données

Grâce à la modélisation des données, il est plus facile pour les programmeurs, les architectes de données, les analystes commerciaux et les autres personnes impliquées d'identifier et de comprendre les liens entre les informations contenues dans une base de données ou un entrepôt de données. 

Elle offre en outre les avantages suivants :

  • Réduction des erreurs dans le développement de logiciels et de bases de données
  • Augmentation de la cohérence de la documentation et de la conception du système dans toute l'entreprise 
  • Améliorer les performances des applications et des bases de données
  • Faciliter le classement des données dans toute l'entreprise
  • Optimisation de la communication entre les développeurs et les équipes de Business Intelligence
  • simplifier et accélérer la conception des bases de données aux niveaux conceptuel, logique et physique

Exemples d'outils de modélisation de données

Il existe de nombreuses options commerciales et open source pour le génie logiciel assisté par ordinateur (CASE), qui sont largement répandues. 

Parmi eux, on trouve divers outils pour la modélisation des données, la création de diagrammes et la visualisation. 

Cas d'utilisation Konfuzio

Une flexibilité totale grâce à l'approche de modélisation des données de Konfuzio 

L'approche de modélisation des données de Konfuzio est extrêmement flexible, ce qui en fait une solution attrayante pour les entreprises qui travaillent avec différentes sources et structures de données. 

Cette flexibilité résulte de la capacité à s'adapter à différents types de données, formats et systèmes de stockage, sans qu'il soit nécessaire de recourir à des schémas rigides et prédéfinis. 

Grâce à l'utilisation de Algorithmes d'apprentissage automatique et d'une stratégie de modélisation dynamique des données le serveur Konfuzio peut traiter efficacement des données non structurées, semi-structurées et structurées, permettant ainsi aux entreprises d'obtenir des informations précieuses à partir de leurs données, quelle que soit leur complexité et leur diversité. 

Cette adaptabilité facilite également l'intégration transparente dans les flux de travail et les technologies de traitement des données existantes, ce qui permet aux entreprises d'optimiser leurs processus de gestion et d'analyse des données avec un minimum d'interruptions.

Voici d'autres exemples de modèles de données :

  • Modérateur de données Erwin est un logiciel de modélisation de données qui s'appuie sur le langage Integration DEFinition for Information Modeling (IDEF1X). Il permet désormais d'utiliser d'autres méthodes de notation, comme par exemple une approche dimensionnelle.
  • Architecte d'entreprise est un outil efficace pour la modélisation visuelle et la conception de systèmes d'information d'entreprise, d'architectures, d'applications logicielles et de bases de données. Il utilise des langages et des standards orientés objet et permet une représentation précise et détaillée des différents composants.
  • Le logiciel ER/Studio permet une conception efficace des bases de données et est compatible avec de nombreux systèmes de gestion de bases de données courants. Elle prend en charge la modélisation relationnelle et dimensionnelle des données.
  • Il existe un grand nombre d'outils de modélisation de données gratuits, y compris des alternatives open source comme par exemple Open ModelSphere.

Conclusion : les modèles de données optimisent la gestion des données dans l'entreprise

Grâce à la souplesse d'utilisation des modèles de données, vous pouvez les intégrer de manière optimale dans votre entreprise.

Non seulement vous économisez des coûts et réduisez le taux d'erreur, mais vous optimisez également les performances de vos bases de données et de la documentation, ce qui aura un impact à long terme sur les chiffres et les statistiques de réussite de votre entreprise.

Si vous souhaitez lire d'autres articles sur le sujet, vous trouverez ici des articles pertinents :

À propos de nous

Autres grands articles

Konfuzio Capture d'écran

DATEV DMS - Vue d'ensemble, points forts et 3 alternatives

Les systèmes de gestion de documents (DMS) sont devenus des outils essentiels dans le monde des affaires, qui optimisent le travail administratif et simplifient les processus internes. Ils sont ...

Lire l'article

Multicloud - Comment cela fonctionne et pourquoi l'IA est indispensable

Les infrastructures hybrides et multicloud garantissent aux entreprises une grande flexibilité, efficacité et évolutivité de leurs applications et processus. Il n'est donc pas étonnant que...

Lire l'article

spaCy vs NLTK - Quel est le meilleur choix pour la PNL ?

Pour utiliser le Natural Language Processing (NLP), les entreprises ont besoin du bon outil. Outre Gensim, Ernie (Baidu) et Bert (Google),...

Lire l'article
Arrow-up