Avec le modèle de données adéquat, vous pouvez visualiser le fonctionnement de votre base de données, des éléments qui la composent aux liens qui les unissent, en passant par la façon dont les données sont utilisées dans vos processus métier. Il existe différents types de modèles de données et ils ont des utilisations et des valeurs différentes selon les contextes.

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus d'illustration des systèmes d'information, en tout ou en partie, à travers des représentations visuelles telles que des diagrammes et des logigrammes. À l’aide de texte et de symboles, la modélisation des données visualise et communique les relations entre les éléments de données, fonctionnant efficacement comme un modèle pour les systèmes d’information d’une organisation.

Les modèles de données fournissent une vue unifiée des données et des systèmes d’une organisation. Cela aide les équipes de gestion des données à documenter et analyser les exigences en matière de données, à découvrir les erreurs et à utiliser les données efficacement pour leur entreprise.

Modèles de données conceptuels, logiques et physiques

La modélisation des données est un élément essentiel de la gestion des données d’entreprise. Le développement de bases de données est un domaine dans lequel les modèles sont utiles, mais ces derniers peuvent également servir dans de nombreux autres cas. En visualisant les éléments de données et leurs interactions, les équipes peuvent générer des modèles pour définir des processus métier et des solutions techniques. Pour les systèmes d’information métier, il est absolument essentiel de comprendre et de communiquer efficacement sur les données, ce qui place leur modélisation au centre de la stratégie d’exploitation des entreprises.

Il existe trois types généraux de modèles de données que vous pouvez utiliser en fonction de vos besoins et de vos objectifs : les modèles de données conceptuels, les modèles de données logiques et les modèles de données physiques. Ces trois grands types de modélisation des données ont beaucoup en commun, mais ils présentent également des distinctions importantes. Choisir le meilleur modèle de données pour chaque cas d’utilisation vous permet de maximiser la valeur que votre équipe tire de cette pratique.

Modèle conceptuel de données (MCD)

Les MCD présentent une vue d’ensemble. Cette perspective de haut niveau rend la modélisation conceptuelle des données idéale pour communiquer des informations aux parties prenantes et aux employés non techniques de votre organisation. Au fur et à mesure du développement, vous pouvez modifier votre modèle pour en élaborer de nouveaux, plus complexes et plus détaillés, ce qui fait des modèles conceptuels un excellent point de départ pour créer d’autres diagrammes.

Au cours des premières étapes du cadrage et de la définition des besoins, les modèles de données conceptuels sont souvent utilisés pour élaborer des cas d’utilisation et définir le contexte.

Les cas d’utilisation les plus courants des MCD sont les suivants :

• Création d’un modèle de données initial : vous pouvez commencer par un MCD et l’adapter au fil du temps en modèles plus complexes.
• Affichage d’informations générales : si vous n’avez pas besoin de présenter des informations détaillées, un MCD peut être approprié.

Les modèles conceptuels présentent de nombreux avantages pratiques pour votre équipe, notamment :

• Développement de la roadmap et du périmètre : les parties prenantes peuvent utiliser des modèles conceptuels de données pour comprendre les besoins en ressources et en temps associés à un projet, en considérant ces informations dans le contexte des objectifs de résultats de l’entreprise.
• Favoriser la collaboration et la communication : en utilisant des modèles conceptuels de données, votre équipe peut associer des parties prenantes extérieures à votre projet et améliorer la compréhension des participants non techniques.
• Modélisation et examen des données : à partir d’un modèle conceptuel initial, vous pouvez construire de nouveaux modèles offrant davantage de détails et de contexte.

Modèle logique de données (MLD)

En partant d’un MCD, un MLD introduit les éléments, les relations et les détails contextuels nécessaires à la structure des données afin de se rapprocher de la mise en œuvre. Votre équipe peut utiliser un modèle logique de données pour visualiser les éléments de données et les relations afin de montrer comment le système fonctionne. Plutôt que de donner la priorité aux informations générales, le MLD se focalise sur les détails. Les analystes et concepteurs de bases de données peuvent utiliser les MLD dans leur travail comme moyen de communication.

Néanmoins, un MLD n’est pas encore tout à fait prêt pour la phase de mise en œuvre. Ce diagramme fournit des détails et des perspectives techniques, mais n’est pas complètement prêt pour le déploiement. Par conséquent, il est préférable de considérer que le MLD continue de présenter une vue d’ensemble des idées et ne constitue pas un modèle physique de données.

Les modèles de données logiques peuvent être utilisés pour :

• Examen des modèles de données sous l’angle de la technologie : sans vous concentrer sur une technologie spécifique, vous pouvez utiliser un modèle logique de données pour étudier les éléments de données et les relations.
• Refonte des processus métier : pour mieux cibler des processus spécifiques, un modèle logique de données présente une vue d’ensemble un peu plus élevée qu’un modèle physique (mais inférieure à un modèle conceptuel).

Les avantages d'un MLD :

• Améliore les conceptions existantes : en utilisant les attributs associés aux éléments de données dans le MLD, les organisations peuvent renforcer leurs modèles de données.
• Révèle les domaines à améliorer : les MLD peuvent vous aider à identifier les améliorations potentielles à apporter à vos processus métier et à la conception de votre modèle de données.
• Évite les oublis accidentels : définir votre modèle de données à l’aide d’un MLD vous permet de préciser vos éléments de données et d’éviter les incohérences. Cela vous permet de créer des modèles plus efficacement ciblés, en les centrant sur des technologies spécifiques.

Modèle physique de données (MPD)

Représentant directement les objets de données et leurs liens, les modèles physiques de données sont spécifiques aux bases de données et contiennent les informations détaillées nécessaires à la phase de mise en œuvre. Un MPD vous permet de créer les scripts dont vous avez besoin pour développer votre base de données. Les métadonnées et les détails font partie du modèle physique de données, qui est également créé en fonction de la technologie, de l’emplacement, du stockage des données et d’autres caractéristiques spécifiques.

En utilisant un modèle physique, la mise en œuvre de la base de données à proprement parler peut commencer. Les MPD sont les plus détaillés et sont suffisamment précis pour guider les concepteurs et les développeurs.

Vous pouvez utiliser un modèle de données physique pour :

• Création d’un modèle de mise en œuvre : préparez le déploiement de votre base de données en ajoutant à votre modèle les fonctionnalités, contraintes, déclencheurs, index et autres aspects de sa structure.
• Planification en fonction d’une technologie spécifique : lorsque vous avez déterminé avec certitude les technologies et les éléments de données incorporés dans votre modèle, vous pouvez créer un modèle physique pour vous aider dans votre planification.
• Finaliser votre visualisation : après avoir fait évoluer votre modèle de données à travers les étapes conceptuelles et logiques, vous pouvez utiliser un modèle physique pour finaliser les composants et les détails restants.

Les avantages de l'utilisation d'un MPD :

• Assurer la cohérence : protégez la convention de nommage, la qualité, la sémantique et la cohérence par défaut dans l’ensemble du projet de données.
• Garantir la précision : assurez-vous que les objets de données, le mappage des données et les informations sont tous documentés avec précision.

Comment modéliser vos données ?

La modélisation des données est un processus itératif qui implique plusieurs parties prenantes travaillant ensemble. Le processus de modélisation des données suit ces étapes de base :

1. Définissez vos besoins métiers

La première étape de la modélisation des données consiste à comprendre quels sont les besoins de votre entreprise. En d’autres termes, si vous développez une application, que fera-t-elle ? Et de quelles données aurez-vous besoin pour le produire ?

2. Définissez vos processus métiers

Une fois que vous avez défini vos exigences commerciales de base, vous pouvez définir les processus spécifiques du système. Le but est de décrire les actions que les utilisateurs peuvent entreprendre et comment le système réagira.

3. Définissez les types et les attributs d'entité

Un type d'entité représente une collection d'objets similaires au sein de votre système (par exemple, des personnes, des lieux, des choses, des concepts ou des événements). Une fois que vous avez défini vos exigences et vos processus commerciaux, vous pouvez commencer à identifier les types d'entités uniques et leurs attributs dans vos données.

4. Identifiez les relations

Ensuite, vous devez définir les relations entre les entités. Par exemple, un client passe une commande. Gardez à l’esprit que les entités peuvent avoir différents types de relations :

• Relations individuelles.
• Relations plusieurs-à-un.
• Relations plusieurs-à-plusieurs.

5. Choisissez une technique de modélisation des données

Il existe différentes techniques de modélisation des données, selon le système avec lequel vous travaillez et ce que vous essayez de faire. Les deux principaux types sont les modèles de données hiérarchiques et les modèles de données relationnels (avec des types supplémentaires de modèles de données dans chaque catégorie). Choisissez la technique qui convient à votre cas d'utilisation. Par exemple, les bases de données relationnelles sont souvent utilisées dans les systèmes de points de vente et de transactions.

6. Normalisez vos données

Un mauvais modèle de données entraînera de mauvais résultats. Pour garantir la fiabilité et la fonctionnalité de votre modèle de données, vous devrez normaliser vos données. La normalisation des données est une technique permettant d'organiser vos données afin de vous aider à minimiser les erreurs, les redondances et les anomalies dans vos données.

7. Validez le modèle de données

Enfin, vérifiez votre travail. Validez votre modèle de données et continuez à l’améliorer au fil du temps. La modélisation des données est un processus itératif, alors continuez à affiner et à adapter votre travail si nécessaire.

Exploiter les modèles de données

Commencer par un modèle conceptuel vous laisse le champ libre pour affiner avec plus de détails. Choisissez ensuite d’évoluer vers le type de modèle de données qui vous convient ! Créer un modèle préliminaire avec les informations dont vous disposez vous permet de vous lancer rapidement et de commencer à prendre des décisions concernant votre base de données.