Découverte des relations entre les données : la clé d'une meilleure modélisation des données

Comprendre les données dispersées avec Modern Discovery

Stockage de données d'entreprise Comprend un ensemble disparate de systèmes : bases de données ERP, plateformes CRM, feuilles de calcul, applications cloud et fichiers hérités. Ces systèmes fonctionnent bien individuellement, mais collectivement, ils créent un paysage fragmenté. Pour quiconque est chargé de créer une migration, une intégration, ou même un simple rapport, le premier défi n’est pas de déplacer les données, mais de comprendre l’existant et ses liens.

C'est pourquoi la découverte des relations entre les données n'est plus une option. C'est la première étape pour transformer des systèmes dispersés en une base fiable pour la prise de décision.

Pourquoi les outils de migration s'arrêtent à l'inventaire

Les projets de migration échouent rarement parce que les équipes ignorent quelles tables existent. Ils échouent lorsque personne ne comprend comment ces tables sont connectées.

Les outils d'évaluation cataloguent les serveurs, les applications et les volumes de stockage. Ils estiment les coûts du cloud et identifient les dépendances entre les systèmes. Certains cartographient même les interactions entre les applications et les bases de données. Mais lorsque la migration démarre, les équipes découvrent que ces outils ont répondu aux mauvaises questions.

Le simple fait de savoir que la table A fait référence à la table B n'explique pas comment. Une colonne de clé étrangère appelée user_identifier peut être liée à une clé primaire nommée customer_id. Sans la compréhension de ces relations structurelles, les migrations échouent. Les intégrations échouent silencieusement. Les rapports renvoient des ensembles de résultats vides, car les jointures reposent sur des hypothèses plutôt que sur une analyse.

Prenons un scénario d'entreprise typique : un système ERP comportant 150 tables, qui a évolué sur 15 ans. Les équipes de développement utilisaient des conventions de nommage différentes. Certaines clés étrangères suivent le modèle tablename_id, d'autres tablename_key, et d'autres encore utilisent des codes abrégés qui étaient logiques en 2008, mais qui déroutent le personnel actuel. La base de données impose certaines relations par le biais de contraintes, mais beaucoup n'existent que dans la logique applicative, invisibles aux scanners de schéma.

Les outils d'évaluation signalent « 150 tables découvertes » et passent à autre chose. Mais lequel des des centaines Quelles relations potentielles entre ces tables sont réellement importantes ? Lesquelles sont imposées ? Lesquelles sont des vestiges de fonctionnalités obsolètes ? Sans découverte des relations, les équipes de migration passent des semaines en analyse manuelle ou travaillent à l'aveugle et corrigent les failles au fur et à mesure.

L'écart entre « nous avons inventorié 200 tables » et « nous pouvons migrer ce modèle de données » est plus large que ce que la plupart des plans de projet prévoient.

Découvrez la structure cachée de vos données

Ne vous contentez pas de lister vos tables : comprenez comment elles sont connectées. Découvrez comment Astera La découverte de relations alimentée par l'IA de Data Pipeline révèle les dépendances qui font fonctionner vos modèles de données.

Configurer une démo personnalisée

Qu'est-ce que la découverte de relations entre données ?

La découverte des relations entre les données identifie la structure technique qui relie les données entre les systèmes. Là où les outils d'évaluation documentent l'existant, la découverte des relations entre les données révèle leurs interconnexions via les clés primaires, les clés étrangères et les dépendances référentielles.

Ceci est important pour les migrations, car les relations déterminent l'ordre d'exécution. Une table de paiement ne peut pas être chargée avant sa table client parent si des contraintes de clé étrangère imposent l'intégrité référentielle. Les tables de dimension sont chargées avant les tables de faits dans les schémas en étoile. Les hiérarchies parent-enfant déterminent les enregistrements qui migrent ensemble pour garantir la cohérence.

La découverte des relations entre les données va au-delà des métadonnées au niveau des colonnes. Elle détecte les champs servant d'identifiants uniques, les colonnes qui les référencent et la manière dont ces relations se répercutent sur les tables interconnectées, même lorsque les administrateurs de bases de données n'ont jamais formalisé ces contraintes dans les définitions de schéma.

La distinction entre la découverte de relations entre les données et les disciplines connexes est importante :

Chaque cas d’utilisation nécessite de comprendre non seulement quelles données existent, mais également comment les éléments sont liés.

Pourquoi les relations sont importantes

Savoir que vous avez 200 tables est une chose. Savoir quels champs les relient réellement en est une autre. Les clés primaires et étrangères définissent ces connexions, le ciment qui maintient les modèles de données intacts.

Sans clarté sur ces relations, les projets se heurtent à des obstacles :

• Les intégrations s'interrompent lorsque des dépendances sont manquantes.
• Les migrations sont bloquées car personne ne sait quelles tables dépendent de quelles autres.
• Les rapports échouent lorsqu’ils ne peuvent pas suivre les bons chemins de données.

La découverte des relations entre les données alimentée par l’IA comble cette lacune.

L'écart structurel : au-delà des tables, des clés et des dépendances

La découverte traditionnelle s'arrête aux noms de tables et de colonnes. La découverte moderne des données s'étend aux relations, l'architecture technique qui rend les données interrogeables et migratoires.

La détection des clés primaires identifie les colonnes qui définissent de manière unique chaque enregistrement. Ces clés deviennent les points d'ancrage de toutes les relations en aval. Dans les systèmes clients, il peut s'agir d'un numéro de compte. Dans les catalogues de produits, d'une UGS. Dans les bases de données financières, d'un identifiant de transaction. Trouver ces clés dans des systèmes hérités non documentés nécessite l'analyse des schémas de données, et pas seulement la lecture des métadonnées du schéma.

Le défi est d'autant plus grand lorsque les clés primaires sont composites, nécessitant l'association de plusieurs colonnes pour garantir leur unicité. Une table d'articles peut utiliser les clés composées order_id et line_number. Un système de prise de rendez-vous peut combiner facility_id, room_number et time_slot. Les outils de découverte doivent identifier ces tendances en analysant les combinaisons de valeurs, et pas seulement les colonnes individuelles.

La découverte de clés étrangères cartographie les références mutuelles entre les tables. Une colonne contenant des numéros de client dans une table de commandes pointe vers la clé primaire d'une table de clients. Ces dépendances déterminent les séquences de chargement lors de la migration. Toute rupture de séquence interrompt l'intégrité référentielle et interrompt l'ensemble du processus.

Cependant, les clés étrangères présentent leur propre complexité. Certaines sont explicites, définies comme des contraintes de base de données appliquées par le système. D'autres sont implicites, respectées par le code de l'application, mais invisibles aux inspecteurs de schéma. Une colonne nommée created_by_user_id fait clairement référence à une table d'utilisateurs, mais sans contrainte, les outils automatisés pourraient la manquer. La découverte assistée par l'IA détecte ces relations implicites en analysant les schémas de données : lorsque toutes les valeurs d'une colonne existent comme valeurs de clé primaire dans une autre table, il existe probablement une relation de clé étrangère.

La cartographie des dépendances des données s'étend au-delà des relations directes et inclut les champs calculés, les tables dérivées et les connexions multi-sauts. Comprendre ces dépendances permet d'éviter les échecs de migration fréquents : le transfert réussi des données, mais l'interruption des requêtes reposant sur des jointures non documentées.

Découverte des relations de données alimentée par l'IA pour les migrations

La découverte manuelle de relations nécessite des semaines de requêtes SQL, d'analyse de feuilles de calcul et d'entretiens avec des développeurs ayant quitté le service il y a des années. L'IA transforme ce délai de quelques semaines (ou mois) en quelques heures.

Automatique, Modélisation de données alimentée par l'IA L'exploration des schémas commence. L'IA analyse les structures de bases de données de toutes les sources (Oracle, SQL Server, MySQL, fichiers plats, entrepôts cloud) pour en extraire les définitions de tables, les types de colonnes, les index et les contraintes. L'opération ne prend que quelques minutes, quelle que soit la taille de la base de données.

La découverte de schémas, optimisée par l'IA, applique ensuite la reconnaissance de formes aux données elles-mêmes. Les colonnes dont la plupart des valeurs sont uniques deviennent candidates à la clé primaire. Les colonnes dont toutes les valeurs existent dans la clé primaire d'une autre table deviennent candidates à la clé étrangère. L'IA valide ces hypothèses grâce au profilage des données, à la vérification des contraintes d'unicité, des motifs nuls et des distributions de valeurs.

Mais l'identification n'est que la première étape. La validation garantit l'exactitude. L'IA examine des millions d'enregistrements pour confirmer que les clés primaires proposées contiennent bien des valeurs uniques, sans doublons. Pour les clés étrangères candidates, elle vérifie que les valeurs de la colonne de référence existent bien dans la table référencée et signale tout enregistrement orphelin qui viole l'intégrité référentielle.

Cette validation détecte les problèmes subtils qui font dérailler les migrations : clés composites où une colonne semble unique, mais pas la combinaison, clés étrangères référençant des enregistrements supprimés, relations valables pour 99 % des données mais rompues dans les cas extrêmes. En identifiant ces problèmes dès la découverte plutôt qu'en cours de migration, les équipes peuvent corriger les problèmes de qualité des données avant qu'ils ne deviennent des obstacles à l'exécution.

Le résultat : une carte de relations complète montrant comment les tables sont interconnectées, quelles clés étrangères référencent quelles clés primaires et où existent les dépendances, même lorsque les développeurs d'origine n'ont jamais documenté ces relations ou que les contraintes de base de données n'ont jamais été implémentées.

De la découverte à la modélisation des données

Astera Pipeline de données va au-delà de l'analyse des métadonnées. Il utilise l'intelligence artificielle et le profilage des données pour révéler la structure à l'origine de l'étalement urbain, puis transforme ces informations en un modèle de données exploitable.

• L'exploration de schéma automatisée analyse les bases de données, les fichiers et les sources cloud, faisant apparaître instantanément les tables, les champs et les types de données.
• La détection de relations pilotée par l'IA identifie les clés primaires, les clés étrangères et les dépendances, même lorsqu'elles ne sont pas documentées.
• Le profilage des données valide ces relations, garantissant que les mappages ne sont pas simplement déduits mais fondés sur des modèles de données réels.
• La modélisation des données basée sur l'IA convertit les résultats de la découverte en un modèle unifié, réutilisable pour les migrations, les intégrations et les analyses. Les équipes peuvent concevoir des modèles cibles visuellement ou les décrire en langage clair, tandis que la plateforme génère automatiquement les pipelines nécessaires à leur mise en œuvre.

Au lieu de laisser la découverte comme un inventaire statique, Astera en fait la base pour construire et automatiser ce qui vient ensuite.

De la découverte aux pipelines exécutables

La plupart des outils de découverte de relations s’arrêtent à la documentation. Astera Data Pipeline transforme la découverte en exécution.

Après avoir détecté les relations grâce au profilage automatisé et à l'analyse des clés pilotée par l'IA, la plateforme ne se contente pas de rapporter les résultats : elle génère des modèles de données qui codent ces relations. Des diagrammes visuels affichent les connexions des tables et les métadonnées des relations sont renseignées automatiquement.

Ces modèles sont exécutables et non statiques. Les équipes peuvent examiner et affiner les liens découverts dans une interface graphique, validant ainsi les structures par rapport à la logique métier avant le début de la migration.

Une fois validé, le modèle définit l'environnement cible, qu'il s'agisse d'un entrepôt Snowflake, d'une base de données Azure SQL ou d'un schéma d'analyse dimensionnelle. La plateforme traduit les relations découvertes en une conception cible appropriée, en utilisant le modèle comme plan de migration.

À partir de ce modèle, Astera crée automatiquement des pipelines de migration qui respectent les dépendances découvertes : les tables parentes se chargent avant les enfants, les dimensions avant les faits et les données de référence avant les transactions.

Le mappage piloté par l'IA exploite les métadonnées relationnelles pour aligner intelligemment les champs source et cible. Si la découverte relie « cust_id » à « customer_key », le système propose automatiquement ce mappage. La correspondance sémantique comble les différences de nommage telles que « client_num » et « customer_id » en fonction des modèles relationnels, et pas seulement des noms de colonnes.

Le pipeline résultant, avec séquencement de chargement, logique de transformation et points de contrôle de validation, est directement issu de la découverte des relations entre les données. La découverte informe la modélisation ; la modélisation pilote les pipelines ; les pipelines exécutent les migrations. Aucune traduction manuelle n'est requise.

Cette intégration de bout en bout élimine les interruptions de transfert qui freinent les migrations. La découverte, la modélisation et l'ETL restent synchronisés : les mises à jour des relations actualisent automatiquement les modèles et régénèrent les pipelines concernés, assurant ainsi la continuité du workflow, de l'analyse initiale au déploiement final.

Transformez la découverte en modèles de données exploitables

Allez au-delà de la documentation. Générez automatiquement des pipelines exécutables à partir des relations identifiées et synchronisez vos modèles, mappages et migrations.

Parlez à notre équipe

Comment la découverte des relations entre les données prévient les problèmes courants de migration

Comprendre comment les migrations échouent sans une découverte de relation appropriée révèle pourquoi cette étape est importante.

1. Violations de séquence de chargement
Lorsque les tables enfants sont chargées avant les tables parents, les contraintes de clés étrangères échouent, par exemple lors de l'insertion de commandes avant l'existence des clients. Les équipes doivent réorganiser les chargements manuellement, ce qui ralentit la migration. La découverte des relations met en évidence ces dépendances en amont, permettant ainsi un séquençage de chargement correct dès le départ.

2. Intégrité référentielle brisée
Les migrations peuvent déplacer des tables avec succès, mais elles perdent des relations lorsque les dépendances sont imposées par la logique applicative, et non par les contraintes de la base de données. Conséquence : les jointures échouent, les rapports présentent des données incomplètes et les analyses renvoient des résultats erronés. La découverte de relations détecte ces dépendances cachées en analysant les modèles de données au-delà des règles de schéma.

3. Enregistrements orphelins
Les valeurs de clés étrangères des tables enfants peuvent référencer des clés parentes manquantes ou supprimées. Ces enregistrements migrent inaperçus, corrompant le système cible et faussant les résultats des requêtes et des agrégations. Le profilage des données identifie les orphelins lors de la découverte afin que les équipes puissent les nettoyer ou les résoudre avant la migration.

4. Migrations incomplètes
L'absence de tables de référence rend les données migrées inutilisables (par exemple, les codes produit ou les identifiants d'emplacement pointent vers des tables qui n'ont jamais été déplacées). Le mappage des dépendances révèle ces relations, garantissant ainsi la migration simultanée de toutes les tables requises.

5. Échecs de jointure
Les migrations modifiant les types, les encodages ou les formats de données peuvent rompre les jointures (par exemple, conversion d'identifiants entiers en chaînes ou suppression de zéros non significatifs). La découverte de relations garantit la compatibilité des relations après la transformation, préservant ainsi l'intégrité des données.

6. Dégradation des performances
La perte d'index sur les colonnes de clés étrangères ralentit les jointures et dégrade les performances. Les requêtes qui s'exécutaient autrefois en quelques secondes prennent désormais quelques minutes. La découverte de relations met en évidence les colonnes relationnelles nécessitant une indexation, guidant ainsi l'optimisation du système cible.

7. Pannes en cascade
Les comportements en cascade non mappés entraînent des pertes de données inattendues ou des enregistrements orphelins. Les suppressions en cascade manquantes laissent des données résiduelles ; les nouvelles suppressions en suppriment trop. Comprendre les cardinalités des relations et les règles de cascade permet d'éviter les propagations destructives ou incomplètes.

Chacun de ces schémas d'échec a une cause commune : une compréhension insuffisante des connexions entre les données avant de tenter leur transfert. Les équipes se concentrent sur l'extraction et le chargement des données, mais négligent les dépendances structurelles qui leur donnent leur signification. La découverte de relations comble cette lacune en explicitant les connexions avant le début de la migration.

Créez des migrations qui ne s'arrêtent pas

Prévenez les jointures rompues, les enregistrements orphelins et les erreurs de séquence de chargement avant qu'elles ne surviennent. Astera Data Pipeline cartographie les relations de manière intelligente et automatique, afin que vous puissiez migrer en toute confiance.

Contactez-nous dès aujourd'hui!

Découverte en action

Une banque régionale se préparant à migrer vers le cloud était confrontée à ce même défi. Les dossiers clients, prêts et transactions étaient répartis entre SQL Server, Oracle et des fichiers plats, avec une documentation incohérente. AsteraL'équipe a analysé tous les systèmes en quelques heures. Les algorithmes d'IA ont identifié les relations entre les clés primaires et étrangères, tandis que le profilage a confirmé l'intégrité de millions d'enregistrements.

Astera Ce paysage a ensuite été traduit en un modèle de l'apparence des données dans Snowflake. Les pipelines ont été générés automatiquement à partir du modèle, permettant à l'équipe de passer de la découverte à l'exécution sans des semaines de conception manuelle.

Découverte des relations entre données pour tous

La plupart des outils BI découvrent des corrélations, des jointures fréquentes et des modèles d'utilisation qui aident les analystes à comprendre est ce que nous faisons Les données le montrent. C'est précieux pour générer des informations, mais pas suffisant pour l'exécution.

Les ingénieurs de données ont besoin d'un autre type de découverte : une découverte qui expose la structure et les connexions des données. Ils doivent savoir quelles colonnes servent de clés, quelles relations assurent l'intégrité référentielle et comment charger les données dans le bon ordre pour maintenir la cohérence entre les systèmes.

Les outils de migration traditionnels fournissent des évaluations et des inventaires (cartes système, dépendances, volumes de stockage), mais ne parviennent pas à transformer ces informations en pipelines fonctionnels.

C'est là que Astera Data Pipeline comble ce fossé. Ses fonctionnalités de découverte et de modélisation, optimisées par l'IA, transforment les informations structurelles en conceptions exécutables. Les ingénieurs peuvent identifier les relations clés, définir les cardinalités et les contraintes, et générer automatiquement des pipelines respectant les hiérarchies de dépendances : les parents avant les enfants, les dimensions avant les faits.

Grâce à la création de pipelines en langage naturel, les utilisateurs peuvent décrire les flux de données de manière conversationnelle tout en Astera Crée la logique sous-jacente. Le résultat est un flux de travail unifié et intelligent où la découverte éclaire la modélisation, la modélisation pilote l'exécution et chaque étape reste synchronisée.

Astera ne révèle pas seulement quelles données existent—il montre comment le déplacer, le modéliser et le gérer avec précision, rapidité et confiance.

De la fragmentation à la clarté

Lorsque les données sont cloisonnées, la visibilité s'amenuise. Discovery la restaure en montrant non seulement quelles données existent, mais aussi comment elles sont interconnectées. Grâce à la modélisation pilotée par l'IA, qui s'appuie sur ce socle, les organisations peuvent passer en toute fluidité de la compréhension de leurs données à leur mobilisation.

Le résultat : des migrations plus rapides, des intégrations plus fluides et des analyses basées sur une structure qui reflète la réalité et évolue vers l’avenir.

Visualisez vos données, connectées et modélisées

Des données dispersées ne signifient pas forcément des informations dispersées. AsteraLa découverte et la modélisation basée sur l'IA s'associent pour mettre en lumière chaque système, table et relation, puis transformer ces connaissances en pipelines reproductibles. Vos équipes travaillent en toute confiance, sachant qu'elles s'appuient sur des bases précises, actualisées et opérationnelles.

Découvrez comment Astera Data Pipeline peut répondre à votre cas d'utilisation. Contactez-nous pour plus d'informations.