Les meilleurs outils et logiciels de modélisation des données

La modélisation des données joue un rôle essentiel dans les entreprises, car le volume, la vélocité et la variété des données gérées par les organisations ont atteint un point critique. Identifier les bonnes données au bon moment, comprendre les relations qui s’étendent entre les points de données et mettre les données en mouvement est essentiel pour réaliser des analyses de données, et mener une transformation numérique.

Aujourd’hui, les organisations qui mettent en place des cadres solides de modélisation des données sont bien mieux placées pour maximiser la valeur de leurs actifs à l’aide d’outils d’exploration de données. Celles qui échouent ont souvent du mal à tirer le maximum de leurs logiciels de veille stratégique. De plus, elles consacrent davantage de temps et de ressources à cette tâche que leurs homologues, notamment dans des domaines à forte intensité de données comme l’intelligence artificielle.

Examinons le marché de la modélisation des données, puis passons en revue une liste des meilleurs outils de modélisation des données.

• Qu’est-ce que la modélisation des données ?
• Que sont les outils de modélisation des données ?
• Comment choisir un logiciel de modélisation des données
• Archi
• DbSchema
• erwin Data Modeler
• DeZign for Databases
• Idera ER/Studio
• Lucidchart
• MapBusinessOnline
• Navicat Data Modeler
• Toad Data Modeler
• Vertabelo
• Outils de modélisation des données : autres leaders du marché
• Tableau comparatif des fournisseurs : outils de modélisation des données

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

Les logiciels de modélisation des données fournissent un cadre complet pour collecter, gérer et intégrer les données plus efficacement. Les meilleurs outils rassemblent les données provenant de différents systèmes et référentiels, et proposent des fonctionnalités spécialisées de modélisation et de vérification qui aident une organisation à comprendre l’ensemble de ses données — ainsi que son cadre global de données.

Grâce à une vision large et approfondie des sources de données et des points de connexion, une organisation peut créer des modèles conceptuels, physiques et logiques qui apportent de la valeur aux différentes parties prenantes de l’entreprise, ainsi qu’à ses partenaires et à sa chaîne d’approvisionnement. Il est également possible de repérer les opportunités au fur et à mesure qu’elles se présentent.

Voir aussi : Techniques d’exploration de données

Que sont les outils de modélisation des données ?

Les modèles de données conceptuels se concentrent sur la structure globale d’une entreprise et de ses données. Ils servent à organiser et à gérer les grands concepts métier qui relèvent généralement de la responsabilité des architectes de données et des dirigeants d’entreprise.

Les modèles logiques étendent le cadre de données des modèles conceptuels en offrant une visibilité accrue sur les attributs qui se situent entre les relations générales. Autrement dit, ils descendent à un niveau plus pratique et fonctionnel. Par exemple, un modèle logique peut définir ce qui arrive à une donnée spécifique lorsque certains événements ou circonstances se produisent.

Les modèles de données physiques correspondent à la mise en œuvre réelle d’un modèle logique. Ils sont généralement définis par les développeurs et les administrateurs de données. Un modèle physique fonctionne avec des outils, des appareils et des applications spécifiques. Il décrit l’utilisation concrète des données.

La valeur d’une modélisation efficace des données est considérable. Elle réduit le risque d’erreurs dans les données et accélère généralement le temps nécessaire pour obtenir des informations sur les opportunités commerciales ainsi que sur les processus existants. Ces modèles introduisent également une structure commune pour la collaboration entre les équipes métier et informatiques. Il devient ainsi plus facile de s’assurer que tout le monde avance dans la même direction et utilise les données de manière cohérente.

Sans surprise, ces outils sont devenus bien plus sophistiqués ces dernières années. Ils peuvent examiner les systèmes basés dans le cloud ainsi que les cadres de données sur site. Ils couvrent généralement différents types et objets de données — autrefois incompatibles — et proposent des tableaux de bord et des rapports qui favorisent une prise de décision efficace.

Grâce à une vue de la structure des données d’une organisation et de leurs relations, il est possible d’optimiser les données pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs et des équipes.

Voir aussi : Logiciels de visualisation des données 

Comment choisir un logiciel de modélisation des données

Alors que les organisations cherchent à connecter des systèmes disparates reposant sur des structures et des formats différents, les outils de modélisation des données fournissent les diagrammes et les schémas nécessaires pour les relier de la manière la plus fluide et efficace possible. Ils proposent également des outils pour gérer et automatiser la gestion et l’utilisation des données.

Il est donc essentiel de sélectionner la solution adaptée aux besoins de votre organisation en matière de modélisation des données. Cinq domaines clés doivent être pris en compte lors du choix d’un fournisseur et d’une solution de modélisation des données :

• Comprenez les usages métier de vos données. Le processus commence par une compréhension de la manière dont votre organisation exploite et traite les données, ainsi que de ses besoins spécifiques en matière de modélisation. Cette étape doit se concentrer sur les besoins réels de l’entreprise afin de déterminer quelles fonctionnalités sont essentielles et lesquelles sont souhaitables ou optionnelles. Par exemple, la modélisation des données s’appliquera-t-elle à des logiciels et systèmes spécifiques, ou aux besoins globaux d’un service ou de l’entreprise ?
• Examinez les fonctionnalités clés. Une fois que votre équipe ou votre organisation a défini ses exigences métier globales, il est essentiel de comprendre les fonctionnalités clés des différentes solutions, leur adéquation avec vos structures de bases de données actuelles et leur capacité à prendre en charge les changements qui augmenteront la valeur de vos données. Il faut notamment vérifier si un outil peut gérer tous les types de données nécessaires, combien d’utilisateurs il prend en charge et s’il est équipé — et dans quelle mesure — pour gérer la modélisation des données conceptuelle, logique et physique.
• Tenez compte de l’évolutivité. Une solution constitue un point de départ pour améliorer les capacités de votre organisation en matière de données. Même s’il est possible de passer à une nouvelle solution selon une approche de rupture totale, il est plus courant d’intégrer progressivement des systèmes sur plusieurs semaines, mois et années. De plus, il est essentiel de disposer de la flexibilité nécessaire pour évoluer à mesure que progressent l’analytique, la veille stratégique (BI) et l’apprentissage automatique (ML). Vérifiez donc qu’une solution peut évoluer suffisamment lorsque les besoins de votre organisation en matière de données augmentent et changent.
• Comprenez les formats. Une solution de modélisation des données ne vaut que par les données qu’elle peut gérer. Même les meilleures fonctionnalités sont inutiles si vous ne pouvez pas intégrer toutes les données essentielles et les exploiter. Il est donc important de vérifier qu’une solution peut prendre en charge les différents types et formats de données requis. Dans le cas contraire, vous risquez de devoir effectuer des modifications et des conversions de données coûteuses et chronophages.
• N’oubliez pas le support. Dans l’empressement à lancer une initiative, de nombreuses organisations négligent le support du fournisseur, la communauté d’utilisateurs et la feuille de route de l’entreprise pour l’avenir. La modélisation des données est complexe et peut devenir accablante. Assurez-vous que le fournisseur s’engage à offrir un support solide. En outre, une communauté d’utilisateurs importante et active peut contribuer à exploiter pleinement la valeur d’une plateforme et à résoudre différents problèmes et difficultés. Enfin, vérifiez que la feuille de route du fournisseur correspond à la vision de votre organisation.

Les meilleurs outils de modélisation des données

 Voici 10 des meilleures solutions de modélisation des données :

Archi

Atout en matière de modélisation des données : Cette solution open source et multiplateforme fournit un cadre économique mais puissant pour traiter les projets complexes de modélisation des données. Elle s’appuie sur des éléments visuels dynamiques fondés sur le langage ArchiMate, que les organisations peuvent adapter aux besoins spécifiques des différents utilisateurs, publics et parties prenantes. Ce cadre est largement utilisé par les entreprises, les universités, les cabinets de conseil et bien d’autres organisations.

Avantages

• Offre de solides fonctionnalités de visualisation avec des possibilités d’exploration par niveaux.
• Cadre très flexible et adaptable pour gérer les tâches de modélisation des données.
• Communauté open source vaste et active.
• Prise en charge multiplateforme de Windows, Mac et Linux.

Inconvénients

• Peut être lent avec des cadres et des exigences plus volumineux et complexes.
• Les utilisateurs indiquent que l’interface est quelque peu peu intuitive et parfois intimidante.

DbSchema

Atout en matière de modélisation des données : DbSchema facilite la conception et la gestion de cadres de bases de données SQL, NoSQL et cloud à l’aide de pilotes JDBC. Il propose une interface graphique et de puissantes fonctionnalités qui permettent aux organisations de cartographier et de superviser des schémas et des modèles de données complexes. Il comprend des scripts puissants et prend en charge le travail en ligne comme hors ligne.

Avantages

• Interface intuitive, facile à utiliser, avec de puissantes fonctionnalités.
• Puissantes capacités d’exploration des bases de données relationnelles, notamment la prise en charge des clés étrangères et des clés étrangères virtuelles.
• Fournit un excellent éditeur SQL et un solide cadre de synchronisation des schémas.
• Offre de robustes capacités de rétro-ingénierie.

Inconvénients

• La courbe d’apprentissage peut être abrupte ; les flux de travail diffèrent parfois sensiblement de ceux d’autres solutions de modélisation des données.
• Base d’utilisateurs plus réduite et support communautaire limité.

DeZign for Databases

Atout en matière de modélisation des données : La plateforme fournit un outil de modélisation des données intuitif et puissant destiné aux développeurs et aux professionnels des bases de données. Elle offre une visibilité approfondie sur les structures de bases de données grâce à la modélisation visuelle. Elle est conçue pour faciliter la création de nouvelles structures de données et la rétro-ingénierie de bases de données existantes. DeZign for Databases propose plusieurs modes d’affichage ainsi que de puissantes fonctions de déplacement et de zoom offrant une vue « à vol d’oiseau » des diagrammes et des structures de données.

Avantages

• Prend en charge un large éventail de formats de données, notamment Oracle, PostreSQL, Azure SQL, DB2, Access et MS SQL Server.
• Gère efficacement l’ingénierie directe comme la rétro-ingénierie.
• Flexible et hautement personnalisable.
• Excellent support des techniques de modélisation entité-association, notamment des relations N:M.

Inconvénients

• Complexe et plutôt destiné aux architectes et administrateurs de bases de données.
• Base d’utilisateurs plus réduite ; moins utilisé que d’autres outils de modélisation des données.

erwin Data Modeler

Atout en matière de modélisation des données : erwin Data Modeler aide les organisations à identifier, visualiser, concevoir, déployer et normaliser leurs actifs de données d’entreprise. La plateforme fournit des informations sur les données structurées et non structurées résidant dans des bases de données relationnelles ou NoSQL, des entrepôts de données et des environnements cloud. Elle intègre les modèles de données conceptuels, logiques et physiques au sein d’une interface visuelle.

Avantages

• Offre d’excellents modèles et outils d’intégration.
• Idéal pour les modèles de données volumineux.
• Solides fonctionnalités de gouvernance.
• Les utilisateurs trouvent généralement la plateforme facile à utiliser.
• Les utilisateurs évaluent très favorablement le support client du fournisseur.

Inconvénients

• La courbe d’apprentissage peut être abrupte.
• Les utilisateurs signalent quelques problèmes de connexion aux magasins de données et aux référentiels de mégadonnées.

Idera ER/Studio

Atout en matière de modélisation des données : La plateforme de modélisation des données prend en charge un large éventail d’actifs de données répartis sur différentes plateformes. Elle propose de nombreux outils pour construire des glossaires métier et des modèles de données partagés pour les actifs logiques, physiques et conceptuels. La plateforme comprend des outils de gestion de l’ingénierie directe et de la rétro-ingénierie, de la traçabilité des données et de l’analyse « où utilisé ». Elle utilise l’Unified Modeling Language (UMI).

Avantages

• La plateforme prend en charge un large éventail de formats et de systèmes, allant des formats historiques aux environnements modernes comme Snowflake.
• Offre de robustes capacités de modélisation en Unified Modeling Language (UML), prenant en charge la Model Driven Architecture, les standards et les modèles.
• Excellent support des glossaires métier, des termes et définitions détaillés et des métadonnées globales.
• Fournit de solides outils de collaboration et de partage dans l’édition entreprise.

Inconvénients

• Présente une courbe d’apprentissage particulièrement exigeante.
• Les utilisateurs signalent que la solution peut parfois ralentir sous de fortes charges de travail.

LucidChart

Atout en matière de modélisation des données : L’application cloud offre des fonctionnalités intelligentes de création de diagrammes qui peuvent être utilisées pour dégager des informations sur les architectures de données, les infrastructures cloud et les processus métier. Elle prend en charge la visualisation des données et la collaboration en temps réel au moyen d’organigrammes, de maquettes, de diagrammes UML et d’autres frameworks. 

Avantages

• Les utilisateurs évaluent très favorablement la plateforme pour ses fonctionnalités, sa facilité d’utilisation et son interface intuitive.
• Propose des bibliothèques à utiliser par glisser-déposer, avec une vaste collection de modèles.
• Propose une version d’essai gratuite et une structure tarifaire nettement inférieure à celle des autres fournisseurs d’outils de modélisation des données.
• Solides fonctionnalités de collaboration et de partage.

Inconvénients

• Courbe d’apprentissage assez prononcée.
• Les utilisateurs se plaignent du fait que le manque de documentation et de ressources de formation peut poser problème.

MapBusinessOnline

Atout en matière de modélisation des données : La plateforme MapBusinessOnline est conçue pour dégager des informations sur les processus métier en analysant des données géographiques. L’application cloud se connecte à diverses sources de données, notamment des CRM et des feuilles de calcul, afin de fournir une cartographie des territoires de vente, des visualisations cartographiques de l’activité et bien plus encore. Elle offre de nombreuses options de filtrage ainsi que de solides outils de partage et de collaboration.

Avantages

• Les utilisateurs évaluent très favorablement l’application pour l’ensemble de ses fonctionnalités et capacités.
• Se connecte à un large éventail de ressources et de sources de données.
• Idéal pour les ventes, le marketing, les opérations de franchise et autres tâches dépendantes de la géographie ou axées sur celle-ci.
• Solides outils de création de rapports et de visualisation ad hoc.

Inconvénients

• L’orientation centrée sur les ventes et la géographie est plus étroite que ce dont certaines organisations peuvent avoir besoin.
• Les utilisateurs signalent certaines difficultés lors de l’utilisation des tutoriels et d’autres ressources.

Navicat Data Modeler

Atout en matière de modélisation des données : Navicat propose une plateforme puissante et économique pour modéliser les données au moyen de modèles conceptuels, logiques et physiques. Elle prend en charge un large éventail de formats, notamment SQL/DDL, ODBC et des frameworks spécifiques tels qu’Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server et PostgreSQL. Le logiciel prend en charge l’ingénierie directe et inverse et fonctionne sur toutes les principales plateformes. 

Avantages

• Fournit une interface intuitive.
• Prise en charge robuste des calques et des superpositions.
• Excellente connectivité avec de multiples sources de données.
• Fonctionne sur les appareils Windows, Mac et Linux.

Inconvénients

• Les autres fonctionnalités avancées sont uniquement disponibles dans les versions premium.
• Peut être coûteux selon le cas d’utilisation. 

Toad Data Modeler

Atout en matière de modélisation des données : Toad Data Modeler s’est imposé comme une solution de premier plan pour la modélisation de bases de données multiplateforme. Il offre de puissantes fonctionnalités de visualisation qui aident les administrateurs de données et autres utilisateurs à examiner les modèles physiques et logiques, ainsi que les relations entre les bases de données et les autres référentiels. La solution prend en charge l’ingénierie directe et inverse et s’adapte aux modèles de données volumineux et complexes.

Avantages

• Fournit une connectivité simultanée à plusieurs bases de données, notamment Oracle, SAP, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Ingres et Microsoft Access.
• Solides capacités de visualisation et de création de rapports, notamment la possibilité de créer des diagrammes entité-association qui présentent les structures visuelles des bases de données.
• Puissantes fonctionnalités de personnalisation et de migration des modèles.
• Propose un framework flexible pour la gestion des données.

Inconvénients

• Peut présenter une courbe d’apprentissage prononcée.
• La structure tarifaire peut être complexe.

Vertabelo

Atout en matière de modélisation des données : Le fournisseur propose un outil de modélisation robuste qui fournit des visualisations des structures de données physiques, conceptuelles et logiques. La plateforme peut générer des scripts SQL, évitant ainsi de devoir les rédiger manuellement. Elle intègre des outils de collaboration et de partage et prend en charge l’ingénierie directe et inverse des bases de données.

Avantages

• Solides fonctionnalités de collaboration et de partage.
• La version gratuite propose de nombreuses fonctionnalités utiles.
• Propose une prise en charge automatisée des scripts ainsi que de solides fonctions d’importation et d’exportation.
• Prend en charge plusieurs bases de données, notamment Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQLite, IBM DB2, MS SQL Server, HSQLDB et Amazon Redshift.

Inconvénients

• Peu utilisé, avec une base d’utilisateurs réduite et un soutien communautaire limité.
• Les fonctionnalités avancées nécessitent une version commerciale plus coûteuse.

Logiciels de modélisation des données : 5 autres leaders du marché

Apache Spark

Fournit un framework de modélisation logique des données pour les grandes bases de données, notamment celles issues de Hadoop.

HeidiSQL

Un outil gratuit de modélisation des données qui offre suffisamment de fonctionnalités et de capacités pour la plupart des organisations. Il prend en charge MySQL, Microsoft SQL, PostgreSQL et MariaDB. 

IBM InfoSphere Data Architect

Fournit un outil sophistiqué de modélisation des données pour aligner les services, les processus, les applications et les données.

Oracle SQL Developer Data Modeler

 Prend en charge la modélisation des architectures physiques de bases de données dans les environnements Oracle.

SQL Database Modeler

Importe et génère des scripts SQL utilisés pour la modélisation. Offre de solides fonctionnalités de collaboration et de partage.

Outils de modélisation des données : tableau comparatif des fournisseurs des meilleures solutions