Les 10 meilleurs outils et logiciels de modélisation de données à considérer en 2024

Les outils de modélisation de données, également appelés data modelers, sont devenus une nécessité absolue dans la conception de bases de données et entrepôts de données, à tel point qu’il existe des centaines de solutions parmi lesquelles choisir. C'est pourquoi ce blog approfondira les meilleurs outils, logiciels et solutions de modélisation de données à considérer en 2024.

Que sont les outils de modélisation de données ?

Les outils de modélisation de données sont des solutions logicielles qui fournissent une interface utilisateur visuelle (UI) pour concevoir et mettre en œuvre des structures de données. Ces outils permettent aux professionnels des données de créer des modèles de données conceptuels, logiques et physiques qui définissent les relations entre les éléments de données et la manière dont ils peuvent être stockés et accessibles.

Pourquoi les entreprises devraient-elles envisager des outils de modélisation de données ?

La modélisation des données, le modèle d'organisation et de compréhension des données organisationnelles, constitue le fondement d'une gestion des données et analyse. Tout comme les architectes s'appuient sur des plans de construction, les professionnels des données exploitent des modèles de données pour cartographier les relations entre les entités, les attributs et les processus. Cependant, construire ces modèles est plus facile à dire qu’à faire. C'est pourquoi les entreprises s'appuient sur des outils de modélisation de données pour rationaliser et accélérer le processus de modélisation des données.

Les logiciels de modélisation de données facilitent une transition transparente des représentations visuelles aux spécifications techniques détaillées, comblant ainsi le fossé entre les utilisateurs professionnels et technologiques. Étant donné que les représentations visuelles fournissent généralement un point de départ intuitif et accessible, elles permettent aux utilisateurs professionnels d'appréhender des concepts de données complexes sans avoir à se plonger dans les subtilités techniques. Et à mesure que ces représentations évoluent vers des spécifications techniques détaillées, les experts techniques peuvent mettre en œuvre avec précision les structures de données envisagées.

De cette façon, les deux parties partagent une compréhension commune qui conduit à une communication efficace et à un alignement entre les besoins commerciaux et les mises en œuvre techniques.

Catégories d'outils de modélisation de données

Bien qu'apparemment simples, les outils de modélisation de données couvrent un paysage diversifié car ils répondent à divers cas d'utilisation commerciale. En tant que tel, les logiciels de modélisation de données peuvent être classés en différents types ou classifications :

Outils complets de modélisation de données

Comme leur nom l’indique, les outils complets de modélisation de données sont des solutions répondant à un large éventail de besoins commerciaux et de cas d’utilisation. Il s’agit généralement d’outils et de solutions d’entreprise qui offrent un large éventail de fonctionnalités et de capacités. Par exemple, en plus de prendre en charge différentes techniques de modélisation de données, telles que modélisation dimensionnelle, coffre-fort de données, etc., Astera Data Warehouse Builder offre aux utilisateurs la possibilité de concevoir, développer et automatiser des entrepôts de données d'entreprise à partir de zéro en quelques jours.

Outils de modélisation de données open source

Il s’agit de logiciels de modélisation de données dont le code source est librement accessible. Cela signifie que n'importe qui peut consulter, modifier et distribuer le code, favorisant ainsi la transparence et encourageant les contributions de la communauté. Bien qu'ils manquent souvent de support dédié par rapport aux options payantes, les outils de modélisation de données open source offrent un potentiel de personnalisation avec le support et le développement de la communauté. Les exemples incluent pgModeler pour PostgreSQL et dbdiagram.io pour les diagrammes à usage général.

Outils de modélisation de données gratuits

Pour les petites entreprises et les particuliers ayant des projets soucieux de leur budget, les outils gratuits de modélisation de données offrent un choix intéressant. Bien qu'ils permettent aux utilisateurs de créer des modèles de base de données de base sans frais initiaux, les outils de modélisation de données gratuits ne disposent pas des fonctionnalités et du support étendu disponibles pour leurs homologues payants et open source. Des outils gratuits comme MySQL Workbench (édition limitée) et Lucidchart (plan gratuit) répondent bien aux besoins de modélisation de base, mais pour les projets plus importants ou plus complexes, il devient essentiel d'envisager des options payantes avec des ensembles de fonctionnalités plus approfondis et une assistance experte.

Les 10 meilleurs outils de modélisation de données à considérer en 2024

Compte tenu de la disponibilité d’une myriade de logiciels de modélisation de données, il est facile de se sentir dépassé. Voici une liste des 10 meilleurs outils de modélisation de données à considérer :

Astera

Astera est un bout en bout solution de gestion de données alimenté par des fonctionnalités d’automatisation et d’intelligence artificielle (IA). Il propose plusieurs modules et fonctionnalités qui rationalisent les extraction de données, intégration de données, l'entreposage de données et la gestion des API et de l'EDI. Tous ses modules sont 100 % sans code, ce qui signifie qu'il peut être utilisé aussi bien par les utilisateurs techniques que professionnels.

au sein de la Astera Pile de données, Astera Générateur d'entrepôt de données (ADWB) est un puissant outil de modélisation de données qui permet aux utilisateurs de :

• Créez des modèles de données indépendants de la plate-forme à partir de zéro en effectuant une rétro-ingénierie des bases de données, des fichiers ou d'autres sources existantes à l'aide d'un modeleur de données visuel.
• Tirer parti de la modélisation dimensionnelle, Coffre-fort de données 2.0, et schéma 3NF.
• Automatisez le processus de modélisation de Data Vault et créez des hubs, des liens et des satellites pour chaque entité sous-jacente.
• Automatisez les opérations complexes de modèles de données telles que la synchronisation, la fusion, l'application à des bases de données, l'unification de modèles, l'importation de données et la copie de bases de données.
• Attribuez un type d'entité à chaque entité générale dans un modèle de données pour la transformer en modèle dimensionnel.
• Attribuez des rôles de dimension à chaque champ, y compris des clés de substitution, des clés métier et des dimensions à évolution lente.
• Vérifiez la structure du modèle de données ainsi que les données dans le cas de modèles physiques via la vérification intégrée.
• Consolidez les modèles de données provenant de différentes sources dans un modèle unifié.
• Déployer des modèles de données sur Astera et profitez des capacités intégrées de gouvernance des données.
• Appliquez les modifications aux bases de données en un clic ou générez des différences et appliquez les modifications.
• Migrez d'une base de données à une autre en quelques clics.
• Bénéficiez de la gestion des index et des contraintes.
• Utilisez le profileur intégré pour détecter les clés primaires et étrangères.

Et bien plus encore, le tout sans écrire une seule ligne de code.

 

Idera ER/Studio

ER/Studio est un outil complet de modélisation de données qui permet aux organisations de gérer les métadonnées d'entreprise. Plus précisément, il permet aux modélisateurs de données de créer et de gérer des modèles de données. ER/Studio offre des fonctionnalités telles que la gestion des métadonnées, le lignage des données et la gouvernance des données en plus de la modélisation des données.

Avantages

• La possibilité de réduire le temps de modélisation des données physiques à l’aide du modèle de conventions de dénomination.
• Permet aux utilisateurs de comparer leurs modèles de données aux bases de données pour les déploiements ainsi qu'à d'autres modèles de données.
• Offre un support pour la création de macros personnalisées.

Inconvénients

• Les utilisateurs déclarent fréquemment avoir des difficultés à éliminer les relations orphelines.
• La fusion des clés introduit plusieurs bugs.
• Manque de prise en charge de la modélisation conceptuelle des données

Meilleur scénario d'utilisation : créer et gérer des conceptions de bases de données.

DbSchema Pro

DbSchema en est un autre conception de base de données et outil de gestion qui offre une interface utilisateur visuelle pour créer et gérer les structures de bases de données. Les utilisateurs peuvent utiliser l'interface utilisateur pour concevoir des tables, définir des relations et spécifier des types de données et des contraintes.

Avantages

• La capacité de visualiser les données.
• Offre un générateur de requêtes intelligent.
• Prend en charge un large éventail de bases de données.

Inconvénients

• L'outil n'est pas très connu sur le marché, ce qui soulève des questions sur le support client.
• La documentation est souvent obsolète.

Meilleur scénario d'utilisation : Pour les administrateurs de bases de données familiarisés avec les scripts complexes.

Modélisateur de données Toad

Toad Data Modeler est un outil de modélisation et de conception de bases de données destiné aux administrateurs de bases de données et aux architectes de données. Comme d'autres outils, Toad Data Modeler offre la possibilité de maintenir et de documenter des bases de données nouvelles et existantes. Il permet également aux utilisateurs de déployer les modifications apportées aux structures de données sur diverses plateformes.

Avantages

• Possibilité d'ajouter des objets nouvellement créés aux espaces de travail via la saisie semi-automatique.
• L'interface utilisateur visuelle simplifie la modélisation des données.
• Possibilité d'extraire uniquement les données requises à partir de grandes bases de données.

Inconvénients

• Toad Data Modeler n’est pas facile à mettre en place.
• L'outil est à la traîne en matière de fonctionnalités de débogage.
• Ce n'est pas la meilleure solution pour les petites entreprises.

Meilleur scénario d'utilisation : Destiné aux développeurs pour créer et maintenir des modèles de données.

Architecte de données IBM InfoSphere

InfoSphere Data Architect est la solution de modélisation et de conception de données d'IBM pour les entreprises. Les utilisateurs peuvent s'attendre à créer des modèles pour différents systèmes de bases de données, notamment SQL Server, Oracle, Db2, MySQL, Informix et Teradata. InfoSphere Data Architect adopte une approche collaborative de la modélisation et de la conception des données, car elle permet aux utilisateurs de partager facilement des modèles.

Avantages

• Capacité à s'intégrer à la plateforme InfoSphere pour la gestion des métadonnées.
• Les utilisateurs peuvent adapter les modèles de données à leurs besoins spécifiques, par exemple en créant des attributs personnalisés pour suivre les données spécifiques à un secteur.
• Tire parti du traitement parallèle pour gérer de gros volumes de données.

Inconvénients

• Les fonctionnalités étendues nécessitent une courbe d’apprentissage plus abrupte.
• Les performances peuvent être plus lentes pour de gros volumes de données non structurées par rapport aux outils spécialisés.
• Certains utilisateurs signalent des limites dans la personnalisation des fonctionnalités en fonction de besoins spécifiques.

Meilleur scénario d'utilisation : Modélisation et conception de données de niveau entreprise pour les organisations fortement investies dans l'écosystème IBM.

Modélisateur de données Erwin

erwin Data Modeler, désormais propriété de Quest Software, est un outil de modélisation de données d'entreprise utilisé pour diverses tâches liées à la conception, à la découverte, à la documentation, à la standardisation et au déploiement des données. En plus de permettre aux utilisateurs de créer des modèles de données logiques et physiques, il facilite également les efforts de collaboration entre les équipes.

Avantages

• L'interface utilisateur d'Erwin est intuitive pour les développeurs de niveau débutant.
• Variété de façons différentes de visualiser visuellement les modèles de données.
• Aide les utilisateurs à générer des scripts de déploiement sans avoir à se soucier de la syntaxe.

Inconvénients

• Facilement l'un des outils de modélisation de données les plus coûteux.
• Le fait que les utilisateurs doivent toujours générer des scripts de déploiement signifie qu'il ne s'agit pas d'un outil de modélisation de données 100 % sans code.
• Ce n'est pas la meilleure interface utilisateur pour gérer de grands diagrammes.
• Variété limitée d’options d’exportation.

Meilleur scénario d'utilisation : Modélisation des données avec collaboration entre les équipes.

MySQL Workbench

MySQL Workbench est une solution de modélisation de données open source qui combine le développement SQL et la modélisation, la conception et la maintenance de bases de données. Comme d'autres outils de modélisation de données MySQL, il est destiné aux architectes de bases de données, aux développeurs et aux administrateurs de base de données qui souhaitent travailler avec le système de base de données relationnelle MySQL. La plateforme permet aux utilisateurs de créer des représentations visuelles de leur schéma de base de données à l'aide d'entités, de relations et d'attributs.

Avantages

• Les organisations investies dans l'écosystème MySQL peuvent rapidement transférer des modèles de données logiques et physiques vers des bases de données MySQL.
• L'édition communautaire est gratuite et est prise en charge par la communauté.
• Offre une interface utilisateur relativement facile à apprendre par rapport à certains des outils de modélisation de données les plus complexes.

Inconvénients

• Principalement axé sur MySQL, manquant de support natif pour d'autres bases de données populaires comme PostgreSQL ou Oracle.
• Bien qu'elles soient complètes, certaines fonctionnalités telles que la gouvernance des données peuvent nécessiter des outils supplémentaires pour des scénarios complexes.
• Offre une personnalisation limitée des fonctionnalités par rapport à d'autres logiciels de modélisation de données, en particulier les outils open source.
• Bien que l’interface utilisateur soit facile à apprendre, elle n’est toujours pas 100 % sans code.

Meilleur scénario d'utilisation : Conception et développement de bases de données MySQL pour diverses applications.

Modélisateur de données Oracle SQL Developer

Oracle SQL Developer Data Modeler est un outil graphique gratuit utilisé pour la modélisation, la conception et l'ingénierie inverse des données. dans les l'écosystème Oracle. Il permet aux utilisateurs de créer, visualiser et documenter des modèles de données de différents types, notamment logiques, relationnels, physiques, multidimensionnels et de type de données.

Avantages

• Offre une intégration étroite avec l’écosystème Oracle.
• Simplifie les flux de travail en traduisant entre les modèles et les bases de données.

Inconvénients

• Principalement axé sur Oracle, il manque de prise en charge directe pour d'autres bases de données populaires.
• Manque de fonctionnalités avancées pour les projets complexes de modélisation de données.
• Les utilisateurs signalent des problèmes de performances lors de la gestion de modèles de données très volumineux et complexes.

Meilleur scénario d'utilisation : Modélisation des données au sein de l'écosystème Oracle.

SAP PowerAMC

Anciennement propriété de Sybase, SAP PowerDesigner est un outil complet de modélisation de données répondant à divers besoins de gestion de données, notamment la modélisation, la conception, la documentation et la transformation des données. SAP PowerDesigner propose une interface utilisateur de modélisation visuelle des données qui permet aux utilisateurs de créer des modèles de données logiques et physiques.

Avantages

• Capacité à s'intégrer à d'autres solutions SAP telles que BusinessObjects et Data Services.
• Prend en charge les vues commerciales de haut niveau et les modèles techniques spécifiques aux bases de données.
• Propose des composants intégrés pour les scénarios courants.

Inconvénients

• L'interface utilisateur est moins intuitive que les outils plus récents.
• La documentation n'est pas exhaustive.
• La configuration initiale est difficile et nécessite un support technique, qui, selon les utilisateurs, n'est pas le meilleur.

Meilleur scénario d'utilisation : Modélisation de données au niveau de l'entreprise pour les organisations dotées de l'écosystème SAP.

Modeleur de base de données SQL

SQL Database Modeler est l'un des nombreux outils visuels de modélisation de données destinés aux architectes, développeurs et analystes de bases de données. Les utilisateurs peuvent s'attendre à créer, gérer et documenter la structure de bases de données relationnelles pour diverses plates-formes, telles que MySQL, SQL Server, PostgreSQL, etc.

Avantages

• Prise en charge de plusieurs bases de données relationnelles.
• Les utilisateurs utilisent la fonctionnalité glisser-déposer pour créer des modèles.

Inconvénients

• Compte tenu de l'accent mis sur les bases de données relationnelles, SQL Database Modeler peut ne pas convenir aux scénarios qui utilisent largement les bases de données NoSQL.
• Bien que l’interface utilisateur de base soit généralement simple, la courbe d’apprentissage globale est abrupte.
• Bien qu'il propose une version gratuite, ses fonctionnalités sont largement limitées.

Meilleur scénario d'utilisation : Concevoir, documenter et gérer des bases de données relationnelles sur diverses plateformes.

Comment sélectionner le bon outil de modélisation de données ?

Alors, quels sont les facteurs qui valent la peine d’investir dans un logiciel de modélisation de données ? Une chose à garder à l'esprit : il ne s'agit pas d'une situation universelle : un outil parfait n'existe pas. Et il en va de même pour les outils de modélisation de données.

En plus de considérer la liste des outils de modélisation de données fournies ci-dessus, il est important de prendre en compte des facteurs supplémentaires, tels que :

Besoins du projet

D'où viennent les données ? Qu'il s'agisse de bases de données, d'API, de fichiers plats ou de toute autre source de données, les entreprises doivent soigneusement évaluer et planifier l'origine de leurs données, car la nature de ces sources a un impact sur les caractéristiques et fonctionnalités requises d'un outil de modélisation de données.

Différents outils de modélisation de données offrent différentes gammes d'options. Certains outils se spécialisent dans un aspect, tandis que d’autres couvrent l’ensemble du spectre. Par conséquent, il est tout aussi important de définir clairement si les équipes chargées des données ont besoin d'outils pour la modélisation conceptuelle, logique ou physique des données.

Facilité d’utilisation

En fonction de la composition de leurs équipes de données, les entreprises peuvent avoir besoin d'une solution de modèle de données dotée d'une interface intuitive et conviviale, car une courbe d'apprentissage abrupte entrave l'adoption et la productivité. Par conséquent, il est important d'évaluer la disponibilité des ressources de formation, de la documentation et du support de la part du fournisseur et de la communauté de l'outil, en particulier lorsque l'on envisage des solutions de modélisation de données open source.

Capacités d'intégration

La pile de données moderne comprend plusieurs composants, notamment des outils de modélisation de données, ce qui signifie que la compatibilité et l'intégration des données occupent une place centrale. Évaluez dans quelle mesure l'outil de modélisation de données s'intègre aux outils BI, aux entrepôts de données et aux processus ETL existants. Les outils modernes de modélisation de données offrent des fonctionnalités intégrées pour se connecter à une variété de sources et de destinations de données via des connecteurs natifs.

En parallèle, assurez-vous que l’outil prend en charge les bases de données utilisées par les équipes data de l’organisation. Cela inclut également la vérification de la compatibilité avec les bases de données SQL et NoSQL.

Jeu de fonctionnalités

Une autre question à se poser est la suivante : le logiciel de modélisation de données offre-t-il toutes les fonctionnalités nécessaires, comme la possibilité de créer diagrammes entité-relation (ERD) et prise en charge des transformations de données intégrées ? Un outil complet de modélisation de données doit également être équipé d’une interface utilisateur intuitive. Il doit fournir des fonctionnalités qui simplifient le processus de modélisation des données. Recherchez des fonctionnalités telles que la prise en charge de divers systèmes de gestion de bases de données, le contrôle de version pour suivre les modifications des modèles de données et des fonctionnalités collaboratives pour le développement en équipe.

Une solution complète

En SaaS, de nombreux outils et logiciels offrent plusieurs fonctionnalités et capacités supplémentaires qui semblent intéressantes au départ. Cependant, à mesure que les utilisateurs se familiarisent, ces fonctionnalités deviennent rapidement indispensables. Par exemple, un outil d'entrepôt de données qui permet aux entreprises de créer des modèles de données en plus de construire un entrepôt de données à partir de rien.

L'étape suivante

Alors, que comptez-vous faire de chaque type de données organisationnelles que votre entreprise a accumulées au fil des ans ? Envisagez-vous de migrer vers un nouveau système, ou peut-être de mettre à niveau un système existant, ou peut-être de créer un entrepôt de données fournissant des informations ? Quoi qu’il en soit, vous devrez créer des modèles de données pour structurer vos données, et utiliser un logiciel de modélisation de données est de loin le moyen le plus rapide et le plus simple de le faire.

Les outils de modélisation de données font désormais partie intégrante de la pile de données moderne. Ces outils simplifient et accélèrent le processus de conception de bases de données grâce à leur interface utilisateur intuitive et leurs fonctionnalités avancées. Cependant, étant donné la disponibilité d'une grande variété de logiciels de modélisation de données, la clé est de sélectionner la solution la mieux adaptée aux besoins de l'entreprise.

Êtes-vous à la recherche d'un outil de modélisation de données puissant avec la capacité de construire un entrepôt de données entièrement fonctionnel pour votre organisation ? Essayer Astera dès aujourd’hui.