La modélisation des données désigne le processus consistant à organiser et mapper les données à l’aide de diagrammes simplifiés, de symboles et de texte, afin de représenter le flux et les associations de données.
Les ingénieurs s’appuient sur ces modèles pour développer de nouveaux logiciels et mettre à jour les modèles existants. La modélisation des données permet également d’en assurer la constance et la qualité. La modélisation des données diffère des schémas de base de données. En effet, un schéma est un plan d’une base de données, tandis qu’un modèle de données représente le fil rouge qui détermine les possibilités existantes dans le cadre de ce schéma.
AVANTAGES DE LA MODÉLISATION DES DONNÉES
Amélioration de la précision, de la standardisation, de la constance et de la prévisibilité des données.
Accès étendu à des informations exploitables.
Intégration plus fluide de systèmes de données tout en réduisant les délais de développement.
Maintenance et mise à jour des logiciels plus rapides et moins onéreuses.
Identification plus rapide des erreurs et des omissions.
Réduction des risques.
Meilleure collaboration entre les équipes, notamment avec les collaborateurs qui ne sont pas développeurs.
Accélération de la formation et de l’intégration de tous les collaborateurs accédant aux données.
TYPES D’APPROCHES
La modélisation des données est associée à quatre approches principales.
1. Approche hiérarchique
Un modèle hiérarchique de base de données organise les données en structures arborescentes, chaque enregistrement étant interconnecté à plusieurs autres. Les modèles hiérarchiques de base de données sont généralement associés aux formats XML et GIS.
2. Approche relationnelle
Un modèle relationnel de données assure la gestion des données en établissant une méthodologie pour spécifier les données et les requêtes. La plupart des modèles relationnels de données utilisent le langage SQL pour la définition des données et les requêtes.
3. Approche basée sur les relations entre les entités
Les modèles basés sur les relations entre les entités utilisent des diagrammes pour représenter les données et les relations qui les unissent. Associés aux modèles relationnels de données, ils offrent une cartographie visuelle des éléments de données afin de comprendre les modèles sous-jacents.
4. Approche graphique
Les modèles graphiques de données sont des visualisations de relations complexes au sein d’ensembles de données limités par un domaine spécifié.
TYPES DE MODÈLES DE DONNÉES
Il existe trois principaux types de modèles de données.
1. Le modèle conceptuel définit le contenu du système de données et est utilisé pour organiser, cadrer et définir les règles et concepts métiers.
2. Le modèle logique définit comment mettre en œuvre un système de données et est utilisé pour développer une cartographie technique des règles et des structures de données.
3. Le modèle physique définit comment mettre en œuvre le système de données en fonction du cas d’usage applicable.
RÔLE D’UN MODÉLISATEUR
Un modélisateur de données mappe des conceptions de systèmes logiciels complexes en diagrammes faciles à comprendre, à l’aide de symboles et de texte pour représenter les flux de données appropriés. Les modélisateurs de données construisent souvent plusieurs modèles pour les mêmes données, afin de s’assurer de mapper comme il se doit l’ensemble des processus et des flux de données. Les modélisateurs de données travaillent souvent en étroite collaboration avec les architectes de données.
MODÉLISATION DES DONNÉES CONTRE ARCHITECTURE DE BASE DE DONNÉES
Une architecture de données définit une ligne directrice pour la gestion de ces ressources, en établissant des exigences en matière de données et des conceptions qui y répondent, dans le respect des besoins de l’entreprise.
L’architecture de base de données et la modélisation des données se rejoignent lors de l’intégration de nouveaux systèmes dans un système existant, dans le cadre de l’architecture globale. Grâce à la modélisation des données, il est possible de comparer des données issues de deux systèmes différents afin de faciliter l’intégration.
DATA CLOUD SNOWFLAKE ET MODÉLISATION DES DONNÉES
La plateforme de Snowflake est conforme à la norme ANSI SQL, ce qui permet à nos clients d’exploiter une vaste sélection d’outils de modélisation des données adaptés à des besoins et des fins spécifiques. En outre, Snowflake a introduit un type de données VARIANT pour le stockage de données semi-structurées (AVRO, JSON, XML et Parquet, entre autres). Enfin, grâce à Oracle SQL Developer Modeler (SDDM), les développeurs peuvent désormais revoir plus facilement l’ingénierie ou la construction de bases de données Snowflake.
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