Modélisation des données : qu'est-ce que c'est et comment le faire

Date: 2022-09-22 | Temps de lecture: 6 minutes (1238 words)

Les entreprises ne peuvent pas exister sans données. Les sociétés planifient, analysent et résolvent leurs problèmes à l'aide de données. Des informations sont collectées de partout à chaque étape des activités de l'organisation. La modélisation est nécessaire pour tirer le meilleur parti des données collectées.

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est une méthode de compilation et de structuration des informations. Vous n'avez pas besoin de compétences techniques particulières pour faire de la modélisation de données. Tout ce dont vous avez besoin est la logique et la compréhension des processus métier.

Quels sont les avantages de la modélisation

Voici quelques-uns des défis que la modélisation des données peut vous aider à résoudre en entreprise :

Organise les processus d'affaires;
Assure le stockage, la systématisation des informations et facilite la recherche des informations dont vous avez besoin ;
Trie les données supplémentaires et comble les lacunes.

Une bonne organisation des données conduit finalement à des décisions de gestion efficaces.

Comment modéliser les données

Commencez par construire un modèle conceptuel, puis créez un modèle logique basé sur celui-ci, et enfin un modèle physique.

Modélisation conceptuelle des données

Il s'agit d'une représentation visuelle des processus métier et de la relation entre eux. Cette étape ne nécessite pas de logiciel ; il suffit de dessiner un modèle à la main.

Modélisation logique des données

Vous créez un modèle conceptuel dans la première étape, puis vous pouvez le convertir en un modèle de données logique. Pour ce faire, ajoutez des attributs clés et non clés aux entités. Et vous pouvez également afficher les relations entre les clés primaires et étrangères. Le résultat est un modèle indépendant compatible avec toutes les bases de données.

Modélisation physique des données

Les entités sont transformées en tables ; les attributs sont transformés en colonnes. Les noms de la table et des colonnes qu'elle contient sont adaptés pour la compatibilité avec les bases de données.

Pour les utilisateurs ordinaires, le modèle physique est difficile à comprendre. Utilisez le concept logique pour le dialogue avec les utilisateurs et utilisez le concept physique pour une analyse approfondie.

Approches de modélisation des données

Modèle de données hiérarchique

Le modèle le plus simple a été présenté par IBM en 1996. Dans l'approche, une grande attention est portée à la hiérarchie basée sur le principe d'une arborescence. L'entité « parent » est située en haut, « children » en descend.

Information Management System est idéal pour faire l'inventaire. Dans un magasin de vêtements, en haut du modèle se trouve « vêtement », ses « enfants » peuvent être « homme » et « femme ». La décomposition sépare les pièces du vestiaire féminin (tops, robes, jupes) des pièces du vestiaire masculin (pantalons, chemises, vestes).

Modèle de données relationnel

Ce modèle a été inventé par Edgar Codd en 1970. Edgar, un employé d'IBM et informaticien, a basé le modèle sur une méthode intuitive pour créer des tables. Les données sont organisées en colonnes et en lignes, chaque cellule est à sa place. Cette méthode est encore utilisée efficacement dans le domaine de l'informatique d'entreprise. Les spécialistes utilisent cette méthode dans le domaine de l'informatique d'entreprise. En utilisant des modèles relationnels, il est pratique de suivre le nombre de marchandises en stock, de stocker des informations sur les clients et de mener des transactions dans le commerce électronique.

Modèles de données ER

Ce modèle signifie "entity-relationship" (entité-relation). Dans ce modèle, les entités sont connectées en utilisant des relations. Par exemple, lorsqu'un utilisateur passe une commande dans une boutique en ligne, la commande se voit attribuer un code unique. C'est une entité. Ensuite, de nombreux événements peuvent survenir avec cette commande : le client peut ajouter ou supprimer des articles, modifier la quantité ou même effectuer un retour. Toutes ces actions sont des relations avec l'entité.

OODM

Le modèle de données orienté objet (OODM) cartographie tous les scénarios complexes. Un examen plus approfondi met en évidence les problèmes commerciaux évidents et moins évidents. L'OODM s'est avéré excellent pour l'analyse en entonnoir. Un client potentiel agit comme un objet avec ses propres attributs (nom, email, téléphone, etc.). Tant que le lead n'est pas transformé en client, il y a deux objets : un « client potentiel » et un « client » lui-même. Le « client » a tous les mêmes attributs que le « client potentiel », mais avec en plus : identifiant, adresses et détails de paiement.

OODM est conçu pour établir des relations autour d'un objet du monde réel. Lorsque les spécialistes construisent un tel modèle, ils s'appuient non seulement sur la logique et les mathématiques, mais aussi sur la situation réelle.

Modèle de données dimensionnelles

Lorsqu'il y a trop d'informations, elles sont divisées en données des premier, deuxième et suivants ordres. Dans une telle structure, il est très difficile de trouver rapidement la solution recherchée. Les modèles dimensionnels sont utilisés pour optimiser les bases de données et faciliter la recherche des informations dont vous avez besoin.

Il est recommandé d'utiliser OLAP (traitement analytique en ligne) pour l'analyse des tendances, les prévisions de ventes, les rapports financiers, etc.

Comment construire un modèle de données efficace

Fixez-vous un objectif clair et mesurable. L'objectif doit fonctionner pour le résultat. Imaginez l'effet que vous souhaitez obtenir grâce à la construction de modèles.
Visez à la simplicité. Ce conseil s'applique à la fois à l'étape initiale de travail avec le modèle et aux étapes suivantes. Au tout début, n'essayez pas de rendre le modèle complexe et déroutant. Obtenez un maximum de clarté. À l'avenir, vous le remplirez avec les informations nécessaires sans le rendre difficile à comprendre.
Organisez vos données en fonction des faits, des dimensions, des filtres et de l'ordre. Supposons qu'un propriétaire d'entreprise possède plus d'une centaine de magasins. Il s'agit de trouver le point le plus efficace en termes de ventes du produit N sur l'année écoulée. "Fact" est la somme des ventes de chaque magasin spécifique. Les "dimensions" sont le produit N qui intéresse le propriétaire et l'emplacement du magasin. "Filtre" définit l'intervalle de temps (année) et "commande" détermine les 10 meilleurs magasins en fonction des paramètres spécifiés.
Évitez les erreurs. Ceci est particulièrement important lorsqu'il s'agit d'un projet à grande échelle. Si vous sautez une erreur à l'étape suivante, il est possible qu'à la toute fin du projet, vous deviez revenir aux sources. Pour éviter de telles situations, vérifiez.

Outils de modélisation des données

Il existe une large gamme d'outils de modélisation de données sur le marché. Dans cet article, nous en énumérons quelques-uns. Lors du choix d'un outil, fiez-vous aux besoins de votre propre entreprise et faites attention aux points suivants :

Dans quelle mesure l'organisation du travail avec de grandes quantités de données est-elle claire ?
Existe-t-il une fonctionnalité de visualisation ?
Cet outil peut-il rationaliser la cartographie des données dans l'entreprise ?

Voici quelques options :

Erwin Data Modeler est un outil de Quest. Convient pour concevoir et visualiser des données et compiler des rapports détaillés.
Enterprise Architect fait un excellent travail de visualisation des processus métier.
ER/Studio est un service permettant de travailler avec des données complexes ; vous pouvez y construire des modèles dimensionnels et relationnels.
Altcraft Platform est une plateforme d'automatisation du marketing qui combine des données provenant de diverses sources en un seul profil. Analytics fonctionne en temps réel, la visualisation est réalisée à travers des graphiques et des rapports. L'avantage de l'outil est la rapidité de traitement de grandes quantités d'informations.