Data Modeling : définition
Le Data Modeling consiste à appliquer une logique d'entreprise pour agréger des données, afin de produire des données "modélisées" plus simples à interroger. Le Data Modeling ajoute donc du sens aux données brutes, à l'aide d'une logique métier.
Le Data Modeling permet de créer une représentation visuelle des données et d'appliquer un contexte d'entreprise (règles commerciales, conformités réglementaires, applicationns de politiques gouvernementales, ...) aux données. Les modèles de données assurent la cohérence des conventions de nommage, des valeurs par défaut, de la sémantique, de la sécurité tout en garantissant la qualité des données.
Le Data Modeling met l'accent sur les données nécessaires et sur la manière dont elles doivent être organisées, plutôt que sur les opérations qui seront effectuées sur ces données.
Préparer vos modèles de données
Les sources de données hétérogènes issues de vos outils métier regorgent de données à forte valeur métier. Consolidées ensemble, ces sources vous donnent la possibilité d’alimenter vos outils de data science et vos plateformes décisionnelles, afin de piloter votre activité à 360°.
L'objectif du Data Modeling, ou modélisation des données, est de produire un ensemble de données facile à utiliser par les différents consommateurs de données au sein de votre organisation, comme par exemple le service marketing, commercial ou encore la Direction Générale.
Les données modélisées sont généralement partagées et diffusées dans l'entreprise, à l'aide d'un ou plusieurs outils de Business Intelligence.
Consolider vos modèles de données en amont vous permet d'implémenter et de maintenir votre logique métier dans toute votre organisation, tout en assurant plus d'autonomie aux équipes consommatrices de données. Elles peuvent construire elles-mêmes des rapports pertinents, en utilisant leurs outils favoris.
Data Modeling : les objectifs
- Modéliser les données permet de s'assurer que tous les objets de données requis par la base de données sont représentés avec précision. L'omission de données entraîne la création de rapports erronés et produit des résultats incorrects.
- Le modèle de données aide à concevoir la base de données aux niveaux conceptuel, physique et logique.
- La structure du modèle de données permet de définir les tables relationnelles, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
- Le modèle de données fournit une image claire des données et peut être utilisé par les développeurs de bases de données pour créer une base de données physique. Il est également utile pour identifier les données manquantes et redondantes.
Les différents modèles de données
Les modèles de données sont utilisés pour représenter les données et la manière dont elles sont stockées dans la base de données, ainsi que pour définir leurs relations.
- Le modèle de données conceptuel : Ce modèle de données définit ce que contient le système. Ce modèle est généralement créé conjointement par les métiers et les Data Architects. L'objectif est d'organiser, de délimiter et de définir les concepts et les règles de l'entreprise.
- Le modèle logique des données : Définit comment le système doit être implémenté. Ce modèle est généralement créé par les Data Architects et les analystes métiers. L'objectif est de développer une carte technique des règles et des structures de données.
- Le modèle physique des données : Ce modèle de données décrit comment le système sera implémenté. Ce modèle est généralement créé par les DBA et les développeurs. L'objectif est de mettre en œuvre la base de données.
Nos experts vous accompagnent dans la conception, la mise en place et l’infogérance de la plateforme la plus adaptée à vos projets de modélisation.
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