La modélisation des données regroupe les méthodologies de création de données destinées à la visualisation des données, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les valeurs globales et les associations qui constituent la valeur sous-jacente potentielle des données.
La modélisation des données sert à définir et à analyser les exigences en matière de données afin de prendre en charge l’exploration de données et l’analyse des données. Le processus de modélisation des données implique des professionnels de la modélisation des données qui travaillent en étroite collaboration avec les parties prenantes de l’entreprise ainsi qu’avec les utilisateurs potentiels d’un système.
Dans cet article, nous abordons le modèle de données, les types de modèles de données, les techniques de modélisation des données et des exemples.
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Qu’est-ce qu’un modèle de données ?
Un modèle de données est une représentation visuelle des éléments de données et des relations entre eux. Il s’agit de la méthode fondamentale utilisée pour tirer parti de l’abstraction dans un système d’information. Les modèles de données définissent la structure logique des données, la manière dont elles sont reliées, ainsi que la façon dont elles sont traitées et stockées dans les systèmes d’information.
Les modèles de données fournissent les outils conceptuels permettant de décrire le modèle d’un système d’information au niveau de l’abstraction des données. Ils permettent aux utilisateurs de décider comment les données seront stockées, exploitées, mises à jour, consultées et partagées au sein d’une organisation.
Les modèles de données peuvent également fournir une représentation du système final et de son apparence après sa mise en œuvre. Ils facilitent le développement de systèmes d’information efficaces en contribuant à définir et à structurer les données en fonction des processus métier concernés. Ils facilitent la communication des besoins métier et techniques nécessaires à l’élaboration d’un plan d’action.
Les premiers modèles de données pouvaient être des « modèles de données plats », dans lesquels les données étaient affichées sur un même plan et étaient donc limitées ; les modèles plats pouvaient entraîner des duplications et des anomalies. Aujourd’hui, les modèles de données sont plus souvent en 3D et sont extrêmement efficaces et utiles pour élaborer la stratégie métier et informatique.
Voir aussi : Les meilleurs outils de visualisation des données
Quels sont les types de modèles de données ?
L’ANSI/X3/SPARC Standards Planning and Requirements Committee a décrit un concept à trois schémas, introduit pour la première fois en 1975. Ces trois types d’instances de modèles de données sont le schéma conceptuel, le schéma logique et le schéma physique.
Voir aussi : Qu’est-ce que l’exploration de données ?
Schéma conceptuel
Un modèle de données conceptuel, ou schéma conceptuel, est une description de haut niveau des informations utilisées pour développer un système d’information, comme les structures de bases de données. Il s’agit d’une carte des concepts et des relations entre eux, qui ne comprend généralement que les concepts principaux et les relations principales.
Le schéma conceptuel décrit la sémantique d’une organisation et représente une série d’assertions. Il peut exister à différents niveaux d’abstraction et masque les détails internes des structures de stockage physiques, en se concentrant plutôt sur la description des entités, des types de données, des relations et des contraintes. Le processus de conception du schéma conceptuel prend en entrée les exigences informationnelles d’une application et produit un schéma exprimé sous la forme d’une notation de modélisation conceptuelle. Voici un exemple de schéma conceptuel :
Schéma logique
Un modèle de données logique, ou schéma logique, est une représentation de la structure abstraite du domaine informationnel qui définit l’ensemble des contraintes logiques appliquées aux données stockées. Un domaine problématique spécifique exprime la gestion du système d’information ou la technologie de stockage indépendamment, et définit les vues, les tables et les contraintes d’intégrité. Un schéma logique définit la conception du système d’information à son niveau logique.
Les développeurs de logiciels, tout comme les administrateurs, ont tendance à travailler à ce niveau. Bien que les données puissent être décrites comme des enregistrements stockés sous forme de structures de données, la mise en œuvre de ces structures et les autres détails internes sont masqués à ce niveau. Voici un exemple de schéma logique :
Schéma physique
Un modèle de données physique, ou schéma physique, est une représentation d’une conception de mise en œuvre ; il définit l’abstraction des données dans des paramètres physiques.
Un schéma physique complet comprend tous les artefacts du système d’information nécessaires pour atteindre les objectifs de performance ou créer des relations entre les données, tels que les index, les tables de liaison et les définitions de contraintes. Les analystes peuvent utiliser un schéma physique pour calculer les estimations de stockage, qui peuvent inclure des détails spécifiques sur l’allocation du stockage d’un système d’information.
Voir aussi : Qu’est-ce que l’analyse des données ?
Quelles sont les techniques de modélisation des données ?
Il existe diverses techniques permettant de réussir la modélisation des données, même si les concepts de base restent les mêmes d’une technique à l’autre. Parmi les techniques populaires de modélisation des données figurent les techniques hiérarchique, relationnelle, réseau, entité-association et orientée objet.
Technique hiérarchique
La technique de modélisation des données hiérarchique suit une structure arborescente dans laquelle les nœuds sont triés selon un ordre particulier. Une hiérarchie est un agencement d’éléments représentés comme étant « au-dessus », « au-dessous » ou « au même niveau que » les autres. La technique de modélisation des données hiérarchique a été mise en œuvre dans l’IBM Information Management System (IMS) et introduite en 1966.
Il s’agissait d’un concept populaire dans de nombreux domaines, notamment l’informatique, les mathématiques, le design, l’architecture, la biologie systémique, la philosophie et les sciences sociales. Cependant, il est aujourd’hui rarement utilisé en raison des difficultés liées à la récupération et à l’accès aux données.
Technique relationnelle
La technique de modélisation des données relationnelle sert à décrire les différentes relations entre les entités, ce qui réduit la complexité et fournit une vue d’ensemble claire. Le modèle relationnel a été proposé pour la première fois comme alternative au modèle hiérarchique par Edgar F. Codd, chercheur chez IBM, en 1969. Il comporte quatre types de relations entre les entités : un à un, un à plusieurs, plusieurs à un et plusieurs à plusieurs.
Technique réseau
La technique de modélisation des données en réseau constitue un moyen flexible de représenter les objets et les relations sous-jacentes entre les entités : les objets sont représentés à l’intérieur de nœuds et les relations entre les nœuds sont illustrées par des arêtes. Elle s’inspire de la technique hiérarchique et a été introduite à l’origine par Charles Bachman en 1969.
La technique de modélisation des données en réseau facilite la représentation de relations complexes sous forme d’enregistrements, lesquels peuvent être liés à plusieurs enregistrements parents.
Technique entité-association
La technique de modélisation des données entité-association (EA) représente les entités et les relations entre elles sous forme graphique, selon trois composantes : les entités, les attributs et les relations. Les entités peuvent être n’importe quoi, comme un objet, un concept ou un élément de données. La technique de modélisation des données entité-association a été conçue pour les bases de données et introduite par Peter Chen en 1976. Il s’agit d’un modèle relationnel de haut niveau utilisé pour définir les éléments de données et les relations dans un système d’information sophistiqué.
Technique orientée objet
La technique de modélisation des données orientée objet consiste à construire des objets à partir de scénarios du monde réel, représentés sous forme d’objets. Les méthodologies orientées objet ont été introduites au début des années 1990 et se sont inspirées des travaux d’un vaste groupe de grands spécialistes des données.
Il s’agit d’un ensemble d’objets contenant des valeurs stockées, ces valeurs n’étant rien d’autre que des objets. Les objets possèdent des fonctionnalités similaires et sont liés à d’autres objets.
Modélisation des données : une vue intégrée
La modélisation des données est une technologie essentielle pour comprendre les relations entre les ensembles de données. La vue intégrée des modèles de données conceptuel, logique et physique aide les utilisateurs à comprendre les informations et à s’assurer que les bonnes informations sont utilisées dans l’ensemble de l’entreprise.
Bien que la modélisation des données puisse prendre du temps lorsqu’elle est réalisée efficacement, elle peut faire économiser beaucoup de temps et d’argent en identifiant les erreurs avant qu’elles ne se produisent. Il suffit parfois d’une petite modification de la structure pour qu’il soit nécessaire de modifier toute une application.
Certains systèmes d’information, comme les systèmes de navigation, reposent sur un développement et une gestion d’applications complexes qui nécessitent des compétences avancées en modélisation des données. De nombreuses solutions open source de Computer-Aided Software Engineering (CASE), ainsi que des solutions commerciales, sont largement utilisées à cette fin de modélisation des données.
Voir aussi : Guide des pipelines de données