Le quoi, pourquoi et comment des outils de modélisation de données

By |2022-04-26T10:36:36+00:00Août 29th, 2019|

Que votre prochain objectif en tant que CTO soit de migrer vos données d'entreprise vers le cloud ou de lancer une opération d'entreposage de données à grande échelle, la création d'un modèle d'intégration accélérera certainement les choses pour vous. Déterminer en fin de compte comment les données stockées présenteront les informations et dans quelle mesure les décideurs utiliseront ces informations. C'est là qu'interviennent les outils de gestion de la modélisation des données. Dans cet article, nous verrons :

Qu'est-ce que la modélisation des données et qu'est-ce que cela implique?

Commençons par comprendre la définition de modèle de données la plus largement acceptée.

Un modèle de données est essentiellement une représentation visuelle qui décrit les connexions entre différents points de données et structures stockées dans un système d'information. La structure détermine comment le les données sont stockées et comment le système y accédera. Un logiciel de modélisation de données efficace est nécessaire pour une structure appropriée des données. Lors de l'exercice d'une diligence raisonnable sur l'exploitation de vos données pour alimenter les décisions commerciales, l'intégrité de ces données est une condition préalable essentielle.

Avant de calculer leurs données pour obtenir des informations précieuses, les analystes commerciaux doivent avoir une confiance totale dans l'exactitude et la fiabilité des entrées de leurs données. Toute erreur lors de la saisie des données signifierait naturellement une sortie corrompue ainsi que des redondances dans la base de données. Il existe également divers outils de modélisation de données open source ou gratuits. Parmi les principaux exemples de modèles de données open source, citons DB Designer, Archi et Oracle SQL Developer.

Chaque instance d'un base de données est plus ou moins identique. Les relations et les règles sont conçues et programmées dans la base de données par un modélisateur. Un programmeur idéal pour ce travail doit comprendre cela et formuler un plan pour effectuer la tâche avec précision et efficacité.

 

Les trois couches d'un modèle de données

Alors, que prévoyez-vous de faire avec chaque spécification de données organisationnelles que votre entreprise a accumulées au fil des ans? Avez-vous l'intention 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 riche en informations? Dans tous les cas, vos données seront structurées à l'aide d'un outil de modélisation d'entrepôt de données dans l'une des trois couches distinctes suivantes, chacune avec un emplacement et une fonction spécifiques. Explorons chaque couche séparément:

Modèle de données conceptuel

Il s'agit du niveau principal du modèle qui définit la structure des données en fonction des besoins de l'entreprise. Il se concentre sur les attributs, les entrées et les relations orientés métier.

Les caractéristiques

  • Fournit une couverture des concepts de l'entreprise à l'échelle de l'organisation
  • Ils s'adressent à un public d'entreprises spécifique.
  • La couche conceptuelle est construite indépendamment des spécifications matérielles, de la capacité de stockage ou des limitations logicielles. L'objectif est de représenter les données telles qu'elles sont vues dans le monde réel.

Modèle de données logique

Cette couche est plus complexe et structurée que la couche conceptuelle. Il contient des informations sur la manière dont le modèle doit être mis en œuvre en définissant la structure et les relations des éléments de données. Le principal avantage du modèle logique est qu'il fournit une base solide pour le modèle de données logique et physique.

Les caractéristiques

  • Le modèle logique répertorie les exigences du projet, mais il peut également s'intégrer à d'autres modèles de données en fonction de la portée.
  • Il est conçu et développé indépendamment du SGBD.
  • Les types de données des éléments de données ont une longueur précise.

Modèle de données physique

La couche physique illustre comment implémenter un modèle de données dans un système de gestion de base de données. Il rationalise la méthodologie de mise en œuvre sous forme de tables, d'index, de partitionnement, etc. Le diagramme du modèle physique de données permet de visualiser l'ensemble de la structure de la base de données.

Les caractéristiques

  • Le modèle physique répertorie les besoins d'un seul projet, mais en fonction de la portée du projet, il peut également s'intégrer à d'autres modèles physiques.
  • Ce modèle contient la table des relations entre les données, abordant la nullité et la cardinalité desdites relations.
  • Il est conçu et développé spécifiquement pour une version spécifique du SGBD, la technologie utilisée pour le projet, le stockage de données requis et l'emplacement.
  • Pour des raisons de représentation exacte des données, toutes les colonnes doivent avoir un type de données, des valeurs par défaut et une longueur précis.
  • Les colonnes doivent avoir des types de données, des longueurs et des valeurs par défaut exacts.
  • Les clés primaires et étrangères, les profils d'accès, les index et les autorisations sont prédéfinis.

Techniques de modélisation de données pour booster votre activité | Blog | Whatagraph

Techniques de modélisation des données (Source: Whatagraph)

Approches de la modélisation des données

Il existe une variété de façons d'aborder les besoins de modélisation spécifiques de votre entreprise avec un outil de modélisation de base de données efficace. Cependant, le le concept sous-jacent de division des données en couches de modèles de données conceptuelles, logiques et physiques reste similaire pour tous les types de modèles de données. Examinons de plus près les types de modèles de base de données les plus couramment utilisés:

  • Modélisation relationnelle
  • Modélisation hiérarchique des données
  • Modélisation des données réseau
  • Modélisation Orientée Objet
  • Modélisation Entité-Relation
  • La modélisation relationnelle objet

Modélisation relationnelle

L'approche la plus couramment utilisée dans la modélisation des données est peut-être le modèle de données relationnelles, introduit dans les années 70 ; il a été intégré à SQL (Structured Query Language). Ce modèle utilise une collection de relations pour représenter la base de données en triant les données sur les tables en fonction des relations définies.

Chacun de ces tableaux comporte des lignes et des colonnes, en fonction des attributs pouvant être définis, par exemple la date de naissance, le code postal ou les prix. Un attribut spécifique ou même une combinaison d'entre eux peut être sélectionné comme clé primaire. La clé primaire peut être utilisée ou référencée dans une autre table pour créer des liens ou pour un accès facile ; à ce stade, il devient une clé étrangère.

Modélisation hiérarchique

Cette approche est parfaite pour les informations qui traitent des données hiérarchiques ; il crée de l'efficacité et identifie les redondances dans la structure, la logistique et plus encore de votre organisation ; les applications sont infinies. Ici, chaque entrée d'un enregistrement n'a qu'une seule racine ou parent.

Ces enregistrements sont saisis dans un ordre précis ; le même ordre est ensuite utilisé pour stocker les données dans la base de données physique. Principalement utilisés par les IMS (Information Management Systems) d'IBM à la fin des années 60 et au début des années 70, ils semblent devenir très populaires de nos jours en raison de leurs quelques inefficacités opérationnelles.

Modélisation des données réseau

À bien des égards, le modèle de données de réseau s'appuie sur le modèle hiérarchique en fournissant des relations plusieurs-à-plusieurs entre les enregistrements liés, impliquant plusieurs parents pour un enregistrement spécifique. Avec le concept sous-jacent de la théorie mathématique des ensembles, ce modèle est construit avec des ensembles complets d'enregistrements qui sont liés.

Modélisation Orientée Objet

Il existe deux types de bases de données orientées objet:

La première, la base de données multimédia est celui qui intègre les médias; il peut s'agir d'images, etc., qui autrement ne peuvent pas être insérées dans la base de données relationnelle.

Deuxièmement, un base de données hypertexte est celui qui permet à n'importe quel objet d'être lié à un autre objet. C'est une bouée de sauvetage pour l'organisation de données disparates; cependant, ce n'est pas pour effectuer une analyse numérique.

La solution base de données orientée objet Le modèle est peut-être mieux connu pour le modèle post-relationnel, car il s'insère dans les tableaux mais ne se limite pas aux tableaux. De tels modèles sont appelés modèles de bases de données hybrides.

Modélisation Entité-Relation

Semblable au modèle de données de réseau, le modèle entité-relation capture clairement les relations entre les entités et les objets dans la base de données. Cependant, il n'est pas physiquement lié à la structure de la base de données. Au lieu de cela, il est utilisé pour comprendre conceptuellement la conception de la base de données et distinguer les types d'entités.

Modélisation objet-relationnelle

Ce modèle particulier affiche des fonctionnalités avancées qui lui sont propres ainsi que la simplicité du modèle relationnel, faisant de cette variation le modèle objet-relationnel. Ce type de modèle de données est considéré comme un modèle hybride qui permet aux modélisateurs d'incorporer de nouveaux objets dans un environnement structuré de manière familière.

Avantages de la modélisation des données

Le bon logiciel de modélisation de données se traduira par des modèles de données bien conçus qui ont tendance à se combiner avec d'autres technologies telles que la fintech pour code de nombreuses informations qui rendent votre organisation compétitive. Permettre des informations basées sur les données sur vos employés, vos clients, la concurrence ainsi que les actionnaires, c'est l'essence même de la modélisation des données. Lorsque vous utilisez un outil de gestion de modélisation de données efficace, votre organisation peut bénéficier d'avantages dans les domaines suivants :

Performance

  • Un modèle de données bien conçu fonctionne très rapidement et facilite le réglage de la base de données.

Coût

  • En raison de la modélisation des données, les oublis et les erreurs sont détectés très tôt, vous protégeant ainsi des revers coûteux à l'avenir.

Efficacité

  • Un modèle de données mal construit équivaut à une intersection sans feux de circulation. En revanche, un modèle bien conçu permet aux données de circuler facilement et rapidement tout en répondant aux demandes d'analyse et en effectuant des calculs à la demande et en temps réel.

Qualité

  • Rendez vos données plus cohérentes sur le plan statistique et réduisez considérablement les erreurs informatiques.

Pour conclure cette discussion sur les outils de modélisation de données, nous pouvons affirmer avec confiance que ce sont parmi les meilleurs outils de modélisation d'entrepôt de données en termes de cohérence, prenant en charge un grand nombre de bases de données. Tout en travaillant également avec des modèles de données volumineux et complexes, dans l'ensemble, ce sont tous d'excellents outils de modélisation avec de plus grandes fonctionnalités à offrir aux entreprises de toutes tailles.

Plus la complexité des données est élevée, plus le coût de leur configuration et de leur maintenance est élevé. Un modèle de données avec une structure de données construite de manière optimale, d'autre part, vous aidera à vous débarrasser des tables de données excédentaires, réduisant considérablement les coûts encourus et économisant des ressources pour d'autres efforts. Il aide également à documenter la carte des données pour le Processus ETL.

Outil d'entreposage de données automatisé - ADWB

Astera Constructeur DW est une plate-forme d'entreposage de données de nouvelle génération conçue pour prendre en charge et soutenir les besoins d'entreposage de données complexes et volumineux des petites et grandes organisations. Avec ADWB, vous pouvez créer des modèles de données à partir de zéro ou les rétroconcevoir.

Caractéristiques du logiciel

  • ADWB offre une interface unifiée et rationalisée, prend en charge les capacités de modélisation de données les plus utilisées.
  • Offre des capacités ETL (extraction, chargement, transformation).
  • Prend en charge la cartographie intelligente des données.
  • Fonctionnalités d'orchestration de flux de travail avec la possibilité de créer des branches et des dépendances.
  • Planifiez des travaux spécifiques pour une date ultérieure à compléter automatiquement ou créez simplement un protocole de déclenchement.