Pourquoi la modélisation des données est-elle indispensable pour votre activité ?
La collecte de grandes quantités de données sert les objectifs des entreprises et les aide à mieux se positionner face à la concurrence.
Avant de pouvoir les exploiter, vous devez apprendre à représenter graphiquement leurs différents liens afin d’optimiser leur classement, leur stockage et leur consultation.
Pour véritablement leur donner vie, il faut savoir les modéliser.
Ce guide aborde les points suivants :
- Rôle de la modélisation des données
- Importance de la modélisation des données
- Modélisation ou analyse des données
- Types de modélisation des données
- Exemples de modélisation des données
- Processus de modélisation des données
- Évaluation d’une plateforme pour concrétiser votre modèle de données
Rôle de la modélisation des données
La modélisation des données est le processus qui consiste à représenter graphiquement des sources de données différentes dans des modèles, puis à articuler ces derniers pour faciliter l’analyse et la manipulation de l’ensemble des informations.
Il s’agit d’avoir une vue d’ensemble précise des données d’une entreprise grâce à des modèles cohérents et structurés de grande qualité. Les équipes métier peuvent ainsi définir et partager la configuration requise pour un système IT ou les spécifications d’une base de données, afin de permettre aux équipes techniques de faire le nécessaire.
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.
Comment les modèles de données sont-ils élaborés ?
Les modèles de données sont créés par le service IT en collaboration avec les équipes commerciales. Centrés sur les impératifs de l’entreprise, ils tiennent compte des attentes des parties prenantes en termes de conception de système d’information ou de base de données. Ce sont les règles métier. À partir du moment où ces spécifications sont clairement définies, les architectes et les ingénieures/ingénieurs de données ainsi que les autres spécialistes techniques se chargent de les mettre à exécution.
Importance de la modélisation des données
Lorsque vous permettez aux membres de votre équipe de mettre leurs compétences en modélisation des données à profit en investissant dans les bonnes technologies, vous pouvez organiser les informations collectées et en tirer pleinement parti, ce qui facilite la gestion des processus métier stratégiques.
Cohérence des données
Éliminez les cloisonnements et garantissez la cohérence des informations dans l’ensemble des services, systèmes et bases de données.
Données de meilleure qualité
Bénéficiez de données de bien meilleure qualité et beaucoup plus faciles à utiliser.
Conception de base de données plus efficace
Identifiez et supprimez les points de blocage potentiels afin de gagner en efficacité.
Erreurs et redondances limitées
Optimisez les workflows, réduisez les interventions manuelles et limitez les risques d’erreurs de saisie onéreuses.
Transparence accrue dans toute l’entreprise
Renforcez la transparence des informations dans toute l’entreprise et fournissez aux décisionnaires celles qu’il leur faut pour saisir les opportunités naissantes.
Modélisation ou analyse des données
Ne confondez pas la modélisation des données et l’analyse des données. Ce sont des concepts différents qui font appel à des compétences distinctes.
Analyse des données
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. Vous cernez ainsi mieux le fonctionnement de certains volets d’une activité.
Modélisation des données
La modélisation des données consiste 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. Il s’agit de déterminer quels types de données fédérer (et comment) pour obtenir les résultats souhaités.
Types de modèles de données
Il existe trois principaux types de modèles de données (conceptuels, logiques et physiques), dont le choix dépend :
- du degré de complexité de votre modèle ;
- des impératifs métier ;
- de la manière dont il sera utilisé.
À chacun de ces trois modèles correspondent des modes de stockage, d’organisation et d’extraction spécifiques :
Modélisation conceptuelle des données
Également appelée modélisation des données d’entreprise, cette technique s’apparente à une vue d’ensemble qui façonne les données autour des principaux impératifs de l’entreprise et des besoins de ses parties prenantes, comme les analystes métier. Un modèle conceptuel identifie les différentes entités de données et leurs liens.
Modélisation logique des données
La modélisation logique met en évidence les détails techniques et la manière dont ils serviront les objectifs de l’entreprise en analysant en détail les relations entre les jeux de données. Elle complète la modélisation conceptuelle en prenant en compte les attributs des entités de données et leurs interactions.
Modélisation physique des données
Sorte de schéma directeur, ce modèle est généralement pensé pour un système de stockage particulier. Il 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.
Exemples de modélisation des données
Relationnelle
La modélisation relationnelle est une technique développée par IBM dans les années 1970, qui établit les relations entre des données stockées dans des tables différentes. Elle est très appréciée car elle ne nécessite pas de connaissances approfondies en stockage physique des informations.
Entité-association
La modélisation entité-association, souvent appelée à tort entité-relation, est une variante plus complexe du modèle relationnel qui met les entités en correspondance et identifie certains de leurs attributs. Les données sur la clientèle et le personnel, les informations produit ou les factures peuvent constituer une entité, tandis qu’un attribut correspondra à l’adresse e-mail du client ou de la cliente, au nom de famille de la personne employée, au prix du produit ou à la date d’établissement de la facture.
Hiérarchique
Les modèles hiérarchiques de données correspondent à une représentation graphique en arborescence de relations parent-enfant. Exemple le plus connu, la base de données IMS (Information Management System) est encore utilisée par de nombreuses entreprises, même si les modèles relationnels ont largement remplacé les modèles hiérarchiques. Alternative à IMS, le format XML (Extensible Markup Language) est, lui aussi, toujours exploité.
Dimensionnelle
La modélisation dimensionnelle est principalement employée dans les data marts et les data warehouses pour les applications de business intelligence (BI). Elle est conçue pour optimiser les vitesses d’extraction des données afin que les entreprises puissent tirer pleinement parti des informations stockées dans leurs data warehouses. Un modèle dimensionnel se compose de tables de faits contenant chacune des informations sur des évènements ou des transactions, comme les achats de produits.
Orientée objet
La modélisation orientée objet s’apparente à la modélisation entité-association, à ceci près que les objets sont des abstractions d’entités. Il est possible de regrouper hiérarchiquement dans des classes les objets ayant les mêmes attributs. Les bases de données orientées objet peuvent incorporer des tables, mais elles prennent également en charge les relations complexes entre les données. Nombre de bases de données hypertextes et multimédias utilisent la modélisation orientée objet.
Processus de modélisation des données
La modélisation des données est un processus fluide qu’il est possible d’adapter aux besoins de votre entreprise. En réalité, la plupart des équipes commencent par créer un modèle conceptuel, puis un modèle logique, et enfin un modèle physique de données. Ce faisant, vous passez d’une visualisation d’ensemble des données à une représentation technique de la base de données proprement dite.
Le processus de modélisation des données en place facilitera la tâche des parties prenantes, réunies pour évoquer en détail les besoins de l’entreprise en termes de traitement et de stockage des données. Lors de ces discussions, les décisionnaires se calent, en règle générale, sur un workflow de ce type :
- Définition des entités. Les équipes dirigeantes recensent les différents services et entités de l’entreprise.
- Définition des principales propriétés de chaque entité. Les décisionnaires identifient les attributs qui différencient les entités de l’entreprise.
- Définition des relations entre entités. Les responsables élaborent un modèle qui définit les entités interconnectées et représente ces liens de manière graphique.
- Définition des attributs de données à inclure dans le modèle. Les leaders indiquent les attributs à inclure dans le modèle, comme les adresses e-mail et les noms des clientes et des clients.
- Mise en correspondance des attributs. Une fois créés, les attributs de données sont associés à chaque entité.
- Finalisation et validation du modèle. Avant d’être finalisé, le modèle de données est validé par les décisionnaires, qui s’assurent que la totalité des entités et attributs valables sont repris.
En se conformant à ce processus reproductible, les responsables de l’entreprise peuvent mettre au point des modèles de données de plus en plus techniques et définir clairement les informations requises.
Évaluation d’une plateforme pour concrétiser votre modèle de données
Une représentation graphique des relations entre vos données vous aidera à organiser ces dernières et à accéder aux informations dont vous avez besoin. Toutefois, avant de commencer à concevoir votre modèle de données, vous devez implémenter une solide plateforme de collecte et de stockage.
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