Tout savoir sur la modélisation des données pour améliorer votre activité

A woman uses her laptop to learn about data modeling to improve her business.

La collecte de grandes quantités de données sert les objectifs des entreprises et les aide à mieux se positionner face à la concurrence.

Mais avant de pouvoir les mettre à profit, vous devez apprendre à représenter graphiquement leurs différents liens. En les mettant ainsi en rapport, vous optimisez leur classement, leur stockage et leur consultation. Pour véritablement donner vie à vos données, il vous faudra maîtriser leur modélisation.

Cet article expose les principaux concepts et motifs de modélisation des données pour vous aider à exploiter plus efficacement les vôtres. Il aborde en particulier les points suivants :

Rôle de la modélisation des données

La modélisation des données est une technique de représentation graphique (au moyen de texte et de symboles) permettant de visualiser la manière dont les informations s’articulent dans un système applicatif. Ce processus produit une roadmap adaptée à la refonte des solutions applicatives en place ou à la conception d’une base de données plus efficace, en mettant en évidence les modes d’utilisation et de stockage des données au sein d’un système.

Dès lors que vous savez précisément comment circulent les flux de données au sein de votre base de données, vous êtes en mesure de détecter de potentiels goulets d’étranglement et de perfectionner vos stratégies de gestion de l’information. L’optimisation des mécanismes d’utilisation et de stockage des données aura pour effet d’affiner l’analytics et de générer des insights que votre entreprise pourra exploiter pour stimuler sa croissance.

Intérêt de la modélisation des données

Le principal objectif de la modélisation des données est d’améliorer et de rationaliser leur gestion. Votre entreprise consacre sans aucun doute du temps et des ressources non négligeables à la collecte de données. Or, ces investissements ne seront guère rentables, à moins de gérer, d’utiliser et de stocker efficacement ces données. Tel est le postulat régissant la modélisation des données.

En créant un modèle de données dynamiques plus robuste, votre entreprise est capable d’identifier les informations dont elle a besoin pour différents processus et services. Votre modèle de données et vos pratiques de gestion de l’information doivent évoluer en même temps qu’elle. À défaut, le manque de visibilité, le cloisonnement des données et l’immobilisme guettent.

Types de modèles de données

Les spécialistes de la modélisation des données peuvent avoir recours à trois types de modèles pour visualiser leurs workflows, chacun d’eux livrant un éclairage unique sur les flux d’information dans l’entreprise. Dans les faits, ils associeront volontiers ces trois modèles au lieu de s’en tenir à un cadre d’analyse unique.

Examinons de plus près ces trois types de modèles de données.

The three types of data models: conceptual, logical, and physical.

1. Modèle conceptuel de données

Les modèles conceptuels de données offrent des visualisations d’ensemble des données d’une entreprise. Presque toujours élaborés en premier, ils sont essentiels durant les premières étapes d’un projet. Ils mettent l’accent sur les entités qui seront représentées, leurs caractéristiques et leurs relations.

Les modèles conceptuels se différencient des deux autres types de modèles au sens où ils ne sont nullement liés à une technologie ou une base de données en particulier. Créés en début de projet ou aux premiers stades du classement des données par les parties prenantes et l’équipe dirigeante, ils ont vocation à fournir une vision d’ensemble. À ce titre, ils livrent une présentation générale des relations entre les différents services ou entre l’entreprise et ses fournisseurs.

2. Modèle logique de données

Un modèle logique de données est, en règle générale, créé une fois que le modèle conceptuel a été présenté aux parties prenantes. Moins abstrait, il donne davantage de détails sur les entités d’une entreprise et les flux d’information en son sein.

Le modèle logique de données ne précise pas les configurations techniques requises. Il définit, en revanche, les structures et types de données importants, ce qui permet aux effectifs les plus férus de technologie d’utiliser des modèles de données pour se faire une idée précise du cahier des charges conceptuel de la base de données.

3. Modèle physique de données

Un modèle physique de données schématise la manière dont les données seront physiquement stockées dans une base. Comme c’est souvent le cas, il peut mentionner les configurations requises ainsi que les propriétés, ce qui en fait le plus détaillé des trois modèles.

Le modèle physique de données est propre à l’application ou au système de gestion de base de données (SGBD) que l’entreprise se propose de mettre en œuvre. Voici certains des éléments logiciels définis dans un modèle physique de données :


En raison de sa complexité, le modèle physique de données est le plus chronophage et le plus fastidieux à créer, mais il constituera un excellent point de départ pour la conception d’une base de données ou la refonte d’une solution en place.

Exemples de modélisation des données

Intéressons-nous maintenant à quelques exemples de méthodes de modélisation des données. Les cinq méthodes les plus fréquemment utilisées sont les suivantes :

Modélisation relationnelle

La modélisation relationnelle des données est une technique développée par IBM dans les années 1970, qui établit les relations entre des éléments de données stockés dans des tables différentes. Elle est très prisée par nombre d’équipes de modélisation car elle ne nécessite pas de connaissances approfondies en stockage physique des informations.

Modélisation 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.

Modélisation hiérarchique

Les modèles hiérarchiques de données correspondent à une représentation graphique en arborescence de relations parent-enfant. Exemple de modèle hiérarchique 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 utilisé.

Modélisation dimensionnelle

La modélisation dimensionnelle est principalement utilisée 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 exploiter efficacement les informations stockées dans leurs data warehouses. Un modèle dimensionnel se compose de tables de faits contenant individuellement des informations sur des évènements ou des transactions, comme les achats de produits.

Modélisation 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 hypertexte et multimédias utilisent la modélisation orientée objet.

Le processus de modélisation produit une roadmap adaptée à la refonte des solutions applicatives en place ou à la conception d’une base de données plus efficace, en mettant en évidence les modes d’utilisation et de stockage des données au sein d’un système.

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 caleront, en règle générale, sur un workflow de ce type :

  1. Définition des entités. Les équipes dirigeantes recenseront les différents services et entités de l’entreprise.
  2. Définition des principales propriétés de chaque entité. Les décisionnaires identifieront les attributs qui différencient les entités de l’entreprise.
  3. Définition des relations entre entités. Les responsables élaboreront un modèle qui définit les entités interconnectées et représente ces liens de manière graphique.
  4. Définition des attributs de données à inclure dans le modèle. Les leaders indiqueront les attributs à inclure dans le modèle, comme les adresses e-mail et les noms des clientes et des clients.
  5. Mise en correspondance des attributs. Une fois créés, les attributs de données seront associés à chaque entité.
  6. Finalisation du modèle et validation de son exactitude. Préalablement à la finalisation du modèle de données, les décisionnaires valideront son exactitude en s’assurant 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 besoins en informations.

Avantages 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 plus efficacement les informations collectées par votre entreprise. Au final, vous tirerez le meilleur parti de vos données, qui vous aideront à gérer vos processus métier stratégiques.

Vous bénéficierez également des avantages suivants :

À partir du moment où vous optimisez la visibilité, l’accessibilité et la facilité d’utilisation des informations par la modélisation des données, les possibilités qui s’offrent à votre entreprise augmentent de manière exponentielle.

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, ce faisant, à répondre au besoin d’informations de votre entreprise. Toutefois, avant de commencer à concevoir votre modèle de données, vous devez implémenter une solide plateforme de collecte et de stockage des données.

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