La modélisation des données est l’étape centrale du software engineering. L’objectif : évaluer toutes les dépendances des données, expliquer comment les données seront utilisées par le logiciel, et définir les objets de données qui seront stockés dans une base de données pour une utilisation ultérieure. Vous vous interrogez sur la Data modeling, ses principes fondateurs et les différents modèles à composer ? Suivez le guide !
Le cycle de vie de la donnée, s’il peut sembler complexe sur le plan technique, demeure assez simple sur le plan conceptuel. D’abord, vous devez collecter des données. Ensuite vous devez les nettoyer et les organiser. Enfin, vous devez comprendre comment vous pouvez les exploiter. Cette phase capitale repose sur la modélisation des données. Le principe : créer une représentation visuelle de l’ensemble d’un portefeuille de données (ou de certains segments de données) pour identifier facilement les différents types de données disponibles, les relations susceptibles d’exister entre ces différents types de données et comment ils peuvent être tantôt regroupés, tantôt scindés, dans tous les cas organisés pour interagir et générer de la valeur.
Le Data modeling (ou modélisation des données) joue par conséquent un rôle clé pour savoir comment exploiter vos données. Les modèles de données sont bâtis pour répondre aux besoins de l’entreprise. Aussi, s’il existe différents types de modèles de données, il ne faut jamais perdre de vue les ambitions et les objectifs à servir pour que la modélisation des données soit vraiment efficace.
Le Data modeling permet de réduire le risque d’erreur au cours du développement de logiciels de bases de données. Il permet de gagner un temps précieux lors de la conception et de la création de bases de données.
La modélisation des données permet par ailleurs de garantir la cohérence de la conception des systèmes de données au sein d’une entreprise. Enfin, la Data modeling est une promesse de simplification de la communication entre les équipes data et les métiers.
Les différents types de modélisations des données
Pour vous engager sur le chemin de la modélisation des données, il faut partir sur de bonnes bases et, pour cela, il s’agit de connaître les grands types de modèles de données. Très schématiquement, il existe trois types de modèles :
Le Data model conceptuel
Le modèle de donnée conceptuel a vocation à définir le contexte permettant de comprendre les données en dehors de toute considération technique. Le modèle conceptuel s’adresse à tous les collaborateurs dans votre entreprise, même ceux qui ne possèdent aucune compétence en termes de data. Le modèle conceptuel décrit les données contenues par le système, leurs attributs et les contraintes des données, les règles métier qui régissent les données et les exigences de sécurité et d’intégrité des données.
Le Data model logique
Les modèles logiques délivrent davantage de détails sur les concepts et les relations dans le domaine de données considéré. En d’autres termes, ils décrivent des entités et des attributs afin de proposer une représentation claire de la finalité des données dans le métier. Un modèle de données logique est un modèle qui n’est pas spécifique à une base de données. Il décrit les données avec autant de détails que possible, sans tenir compte de la manière dont elles seront physiquement implémentées dans la base de données. Les caractéristiques d’un modèle de données logique incluent toutes les entités et les relations entre elles, les attributs de chaque entité, la clé primaire de chaque entité, par exemple.
Le Data model physique
Le modèle de données physique représente la façon dont le modèle sera construit dans la base de données. Un modèle de base de données physique affiche l’intégralité des structures de table, y compris le nom de colonne, le type de données de colonne, les contraintes de colonne, la clé primaire, la clé étrangère et les relations entre les tables. Un modèle de données physique sera utilisé par les administrateurs de base de données pour estimer la taille des systèmes de base de données et pour effectuer la planification de la capacité.
Comment fonctionne la modélisation des données ?
Le data modeling repose sur trois modèles clés : le modèle relationnel, le modèle hiérarchique et le modèle entité-association (connu également sous le nom de E-R model). Le modèle relationnel est à la fois le plus ancien et le plus couramment utilisé. Il porte surtout sur des données d’ordre numérique et est exploité principalement dans les calculs mathématiques comme des sommes ou des moyennes.
Si vous le souhaitez, vous pouvez vous orienter vers le modèle hiérarchique qui est optimisé pour les requêtes en ligne et les outils de data warehouse. Dans ce cas, les données sont classées hiérarchiquement, selon une arborescence descendante.
Enfin, on trouve le modèle E-R, qui est utilisé pour générer une base de données relationnelle au sein de laquelle chaque entrée représente une entité et comporte des zones qui contiennent des attributs.
Garantir l’intégrité des données, fiabiliser l’exploitation de vos actifs data, faciliter le développement de la culture data au sein de votre entreprise… La modélisation des données vous permettra de vous inscrire durablement dans un cercle vertueux de l’exploitation de la donnée. Lancez-vous !
