Tout comme la mise en œuvre d'un ERP nécessite une étape de découverte pour établir un plan ainsi que la recherche et le développement du projet, le lancement d'une nouvelle stratégie de données nécessite une esquisse, également connue sous le nom de modélisation des données.
Mais la modélisation des données, qu'est-ce que c'est exactement ?
En bref, la modélisation des données est une feuille de route, une esquisse ou un plan qui met l'accent sur les différents flux de données au moyen de diagrammes. Pour les entreprises qui lancent une nouvelle base de données, un entrepôt de données ou un logiciel de données, il est essentiel de commencer par concevoir des diagrammes qui décriront en détail comment les données entreront et sortiront du système.
L'objectif est de mettre en place une représentation visuelle du processus des données afin de permettre aux équipes de mieux comprendre comment les données communiqueront entre les différentes infrastructures et points de données.
Les questions auxquelles il faut répondre sont :
- Quelle est la relation entre les types de données ?
- Comment les données seront-elles groupées ?
- Comment les données seront-elles organisées et attribuées ?
- Comment les données seront-elles utilisées et stockées dans le système ?
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Comme pour tout autre projet informatique, ces questions diffèrent d'une entreprise à l'autre en fonction des objectifs et des exigences de la société.
Comment créer une stratégie de modélisation des données
Tout comme un architecte établit un plan avant de demander aux ingénieurs et aux entrepreneurs de venir construire, la modélisation des données est une question de schémas et de techniques préalables au projet. C'est la meilleure manière de garantir des résultats cohérents entre les ressources de données.
Et n’oubliez pas que s'il n'existe pas de plan spécifique prêt à l'emploi, il y a une procédure de base qui peut être suivie lors de la conception d'un modèle de données. N'oubliez pas que cette stratégie peut évoluer à mesure que l'entreprise se développe et évolue.
Identification des entités
La première étape consiste à identifier les entités, comme les événements et concepts qui composeront l'ensemble des données modélisées.
En d'autres termes, pour quels attributs de données créons-nous des propriétés ? Les entreprises de commerce électronique auront besoin d'entités pour les clients, adresses et transactions afin de garder des enregistrements corrects pour les différents clients et les achats effectués.
Par exemple, une entité adresse aura toutes les attributions associées à la localisation, y compris le nom de la rue, la ville, la région et le pays. En revanche, une entité client comprendra plus probablement des propriétés pour le nom et le numéro de téléphone.
Création des relations entre les données
Passons à la deuxième étape et commençons à entrer dans les détails. Quelles sont les relations entre chaque entité ?
Pour revenir à l'exemple du commerce électronique, une entreprise aura besoin du nom et de l'adresse d'un client pour livrer des produits.
Ainsi, une entité client aura besoin d'une adresse, qui s'étendra pour inclure une autre entité autour des commandes. Lorsqu'une commande est passée, la propriété associée à cette commande comprendra à la fois l'entité "client" et l'entité "adresse" pour créer une relation.
Un langage particulier, appelé langage de modélisation unifié (UML), est utilisé pour documenter chaque élément de données.
Cartographie des entités
Il s'agit ici de répondre à une question très importante : comment l'entreprise va-t-elle utiliser les données ?
Une fois qu'ils ont répondu à cette question, les développeurs pourront mettre en place de manière stratégique une structure de données avec des modèles et des conceptions qui seront utilisés dans l'ensemble de l'entreprise.
Affectation
C'est ici qu'un modèle conceptuel de données est créé. En règle générale, la plupart des entreprises utilisent la normalisation, une technique qui permet de regrouper les modèles de données.
Comme indiqué plus haut dans la section sur les relations entre les données, la normalisation organisera ces entités clés et les affectera à des groupes sans créer de redondances. Pour les clients qui ont une adresse associée ainsi qu'un historique de commande, ces données seront regroupées sans risque de répétition ailleurs dans la structure des données.
Test
Comme c'est le cas pour la plupart des choses dans la vie, il est important de tester avant de finaliser et de valider tout outil de données. Il est préférable de savoir ce qui fonctionne avant la mise en service plutôt que de revenir en arrière et de corriger les problèmes alors que la nouvelle structure de données est déjà en place.
Il convient également de garder à l'esprit que le processus de modélisation des données doit être affiné au fil des ans, à mesure que l'entreprise continue de s'adapter et d'évoluer.
Les avantages de la modélisation des données
Il est difficile d'envisager un projet et un logiciel sans aucune feuille de route ou esquisse. Comment une entreprise peut-elle obtenir l'adhésion des développeurs, des architectes, des analystes et des parties prenantes s'il n'y a rien à présenter ?
Un modèle de données place le projet dans une perspective où tous les membres de l'équipe peuvent avoir une vue d'ensemble et une compréhension complète des relations entre les données au sein de la base de données ou entrepôt de données.
Le processus de création d'un modèle de données va aussi :
- Réduire la marge d'erreur tout au long du développement
- Gérer la cohérence au niveau des données et du système
- Rationaliser les performances dans la base de données ou l'entrepôt de données
- Faciliter l'efficacité opérationnelle de la cartographie des données à tous les niveaux
- Renforcer la collaboration entre les développeurs et les équipes chargées des produits
- Tous les niveaux de conception sont réalisés de manière plus rapide et plus efficace.
Types de modèles de données
Il existe trois types de modèles de données à prendre en compte lors de la conception d'une base de données.
Modèle conceptuel de données
Tout comme la définition du mot concept, ce type de modèle de données offre une visualisation de l'aspect du système, de son organisation et des différentes règles commerciales à intégrer.
Un modèle conceptuel est réalisé au début du processus.
Modèle logique de données
C'est ici que les développeurs vont dans les détails, en fournissant un modèle plus concret et plus approfondi. Les concepts et relations au sein du programme sont également analysés.
Les développeurs donneront des conseils sur les attributs, y compris les types de données, les relations entre les entités et les propriétés.
Modèle physique de données
C'est ici que les choses deviennent, en fait, physiques. Un schéma physique sera présenté, décrivant la manière dont les données seront stockées dans la base de données.
Il est plus que probable qu'une conception finalisée sera introduite qui spécifie les relations entre les entités, les clés primaires et étrangères qui maintiennent ces entités, ainsi que les propriétés incluses dans le SGBD (système de gestion de base de données).
La modélisation des données est un élément essentiel de tout nouveau projet de données. Les entreprises qui souhaitent faire avancer leurs stratégies en matière de données, telles que la mise en œuvre de l’intelligence d’affaires, doivent vraiment comprendre les exigences en matière de données ainsi que l'importance d'une modélisation solide des données.
Notre équipe d'experts en BI possède une vaste expérience en matière en intelligence d'affaires, entreposage de données et modélisation de données afin de faire décoller votre projet.