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Qu’est-ce qu’un modèle de données ?

Les modèles de données sont des représentations visuelles des éléments de données d’une entreprise et des connexions entre eux. En aidant à définir et à structurer les données dans le contexte de processus métiers pertinents, les modèles soutiennent le développement de systèmes d’information efficaces. Ils permettent aux ressources commerciales et techniques de décider ensemble de la manière dont les données seront stockées, consultées, partagées, mises à jour et exploitées au sein d’une organisation.
Qu’est-ce qu’un modèle de données ?
Les modèles de données jouent un rôle clé dans le rapprochement de tous les segments d’une entreprise

Quel est l’objectif d’un modèle de données ?

Les modèles de données jouent un rôle clé dans le rapprochement de tous les segments d’une entreprise (informatique, analystes commerciaux, direction, etc.) afin de concevoir ensemble les systèmes d’information (et les bases de données sur lesquelles ils reposent).

Ces systèmes nécessitent des données correctement définies et formatées, et les modèles mettent clairement en lumière les données requises et la manière dont elles doivent être structurées pour prendre en charge les processus métiers souhaités.

En déterminant explicitement la structure de vos données, ces modèles prennent en charge une variété de cas d’utilisation, notamment la modélisation de bases de données, la conception de systèmes d’information et le développement de processus en faveur d’un échange de données cohérent et propre.

Il est également important de comprendre les trois différents types de modèles de données. Chacun remplit une fonction différente à mesure que vous avancez dans le processus de modélisation des données.

Quels sont les différents types de modèles de données ?

Selon le stade auquel vous vous trouvez dans le processus de modélisation des données, vous êtes susceptible d’utiliser l’un des trois types de modèles de données. Nous constatons généralement que les entreprises tirent profit des trois, en fonction des problèmes qu’elles tentent de résoudre. C’est pourquoi nous préférons les voir comme une « étape » du processus de modélisation des données, plutôt que comme un « type » distinct de modèle de données.
Modèles conceptuels de données

Modèles conceptuels de données

Également connus sous le nom de modèles de domaine, les modèles conceptuels de données explorent et détaillent vos structures et concepts métiers statiques de niveau supérieur. Ils sont le plus souvent utilisés au début d’un nouveau projet, lorsque les concepts de niveau supérieur et les exigences initiales sont élaborés. Souvent, ils sont créés en tant que précurseurs ou alternatives à l’étape suivante : les modèles logiques de données.
Modèles logiques de données

Modèles logiques de données

Une fois que la modélisation conceptuelle des données a permis de clarifier votre domaine de problèmes et les concepts initiaux, le moment est venu d’être plus précis avec un modèle de données logique. Que vous envisagiez la situation dans le cadre d’un projet unique ou de l’ensemble de votre entreprise, ces modèles clarifient les différentes entités logiques (types ou classes de données) avec lesquelles vous allez travailler, les attributs de données qui définissent ces entités et les relations entre elles.
Modèles physiques de données

Modèles physiques de données

Lorsque vous arrivez au stade de la modélisation physique des données, il est vraiment temps de passer aux choses sérieuses. Ces modèles sont utilisés pour concevoir le schéma interne d’une base de données. Cela inclut les différentes tables, les colonnes de ces tables et les relations entre elles. Ces modèles seront directement traduits en conception de bases de données de production, ce qui permettra de poursuivre le développement des systèmes d’information. Les modèles physiques de données sont généralement utilisés pour concevoir trois types de bases de données : relationnelles pour les bases de données opérationnelles traditionnelles, documentaires pour les bases de données NoSQL et JSON, et dimensionnelles pour les magasins de données d’agrégation et de business intelligence tels que les entrepôts de données et les data marts.

En fin de compte, ces trois modèles peuvent et doivent fonctionner indépendamment les uns des autres. Mais à mesure que votre projet mûrit, les meilleurs résultats proviendront d’une progression naturelle à travers les trois modèles. Bien entendu, la cohérence doit être maintenue entre les modèles au niveau structurel. L’ajustement du format des tableaux/colonnes sur un modèle physique, par exemple, ne doit pas modifier le modèle conceptuel initial de manière significative.

En utilisant les trois modèles, les organisations peuvent s’assurer que leurs projets ne perdent pas de vue les objectifs initiaux, tout en conservant la flexibilité nécessaire pour répondre à des changements inattendus dans les exigences ou les paramètres.

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