Définition de la modélisation des données
Cet article consacré à la modélisation des données aborde les points suivants :
- Rôle de la modélisation des données
- Types de modélisation des données
- Modélisation ou analyse des données
- Modélisation et stockage des données sur la plateforme adéquate
Rôle de la modélisation des données
La modélisation des données est le processus consistant à représenter graphiquement des sources de données différentes organisées dans des modèles, puis à articuler ces derniers pour faciliter la compréhension de l’ensemble des informations, leur manipulation et leur analyse.
Il s’agit de constituer une vue d’ensemble précise des données d’une entreprise par le jeu de modèles cohérents et structurés de grande qualité. Grâce à ces modèles, les équipes métier peuvent définir et communiquer la configuration requise pour un système IT ou les spécifications d’une base de données, et les équipes techniques s’exécuter en conséquence.
La modélisation des données facilite également l’identification des informations manquantes ou redondantes. Une entreprise peut, par exemple, s’en servir pour détecter les inefficacités susceptibles d’entraîner des dépenses inutiles. En modélisant les données de ses différents services, elle peut analyser la manière dont les ressources sont exploitées, savoir là où elles sont insuffisantes ou en excès, et les réaffecter en conséquence.
Types de modélisation des données
En fonction de la complexité, des contraintes et de la finalité du modèle de données, une entreprise choisira l’un des trois principaux types de modélisation, en lien avec la structure logique régissant les modes de stockage, d’agencement et d’extraction des données. Intéressons-nous de plus près à chacun d’eux :
- Modélisation conceptuelle des données. Également baptisé modélisation des données d’entreprise, ce type de modélisation s’apparente à une vue d’ensemble qui façonne les données autour des principaux impératifs d’une entreprise.
- Modélisation logique des données. Pour appréhender les relations entre les jeux de données, la modélisation logique met en évidence les détails techniques et la manière dont ils serviront les objectifs de l’entreprise.
- Modélisation physique des données. Tenant lieu d’ébauche conceptuelle, ce type de modélisation définit précisément le mode de création de chaque base de données et la manière dont la totalité des bases de données, applications et fonctionnalités interagiront.
Modélisation ou analyse des données
Bien que souvent confondues, la modélisation des données et l’analyse des données sont des concepts différents faisant appel à des compétences distinctes.
L’analyse des données désigne ce que vous faites des données auxquelles vous avez accès. Il s’agit de les filtrer pour en extraire les insights essentiels sous forme de rapports, de prévisions, de graphiques et d’autres visualisations. L’analyse des données aide à comprendre le fonctionnement de certains volets d’une activité.
La modélisation des données consiste, quant à elle, à créer les conditions qui rendront cette analyse possible. L’élaboration et l’articulation des modèles de données d’une entreprise doivent impérativement précéder l’analyse des données. Il s’agit de déterminer quels types de données fédérer (et comment) pour obtenir les résultats souhaités.
Modélisation et stockage des données sur la plateforme adéquate
Pour interpréter et utiliser efficacement vos données, il est crucial de disposer d’une représentation graphique de leurs relations. Ainsi, vous pouvez créer des bases de données plus performantes fournissant les insights nécessaires pour répondre aux besoins de l’entreprise. Le modèle XDM (Experience Data Model) d’Adobe Experience Platform vous permet d’utiliser des schémas et des workflows à base de schémas standard pour modéliser les données en provenance de tel ou tel canal. Par ailleurs, étant donné qu’il s’agit d’un modèle de données open source, vous pouvez étoffer ces schémas standard avec vos propres attributs et entités.
Au terme du processus de modélisation des données, il s’agit de trouver la plateforme de données adéquate pour abriter et stocker ces informations. Outre l’optimisation de XDM, Adobe Experience Platform constitue un véritable socle pour la collecte, la gestion et l’exploitation des données client. Vous pouvez ensuite étendre votre plateforme avec des applications en mode natif, comme Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP), qui unifie en toute sécurité les données B2B et B2C issues des différents pôles de l’entreprise dans des profils client en temps réel.
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