Modélisation des données – une base indispensable pour une analyse de données précise

Comment définir la modélisation des données ?

La modélisation des données consiste à créer un modèle de données structuré qui définit les relations logiques et les attributs des données dans un système. Elle est utilisée pour organiser et structurer les données afin qu’elles puissent être stockées, récupérées et analysées efficacement. Une bonne modélisation des données est donc cruciale pour intégrer des données provenant de diverses sources dans un système BI et les préparer pour des analyses et des rapports.

Types de modèles de données

La conception des bases de données commence à un niveau élevé d’abstraction et devient ensuite de plus en plus concrète. Le modèle de données est développé d’un modèle conceptuel à un modèle logique, puis à un modèle physique.

• Modèle de données conceptuel : Un modèle de données conceptuel a un haut niveau d’abstraction qui décrit les entités les plus importantes et leurs relations sans se soucier des détails techniques. Il est utilisé pour comprendre et documenter les exigences métier.
• Modèle de données logique : Un modèle de données logique détaille davantage le modèle conceptuel en définissant des attributs spécifiques ainsi que des clés primaires et étrangères. Il est encore indépendant de la technologie, mais offre une représentation plus précise de la structure des données.
• Modèle de données physique : Un modèle de données physique décrit la mise en œuvre concrète du modèle logique dans un système de gestion de bases de données (SGBD) spécifique. Il prend en compte des aspects techniques tels que les types de données, les index, le partitionnement et les optimisations de performance.

Le processus de modélisation des données

Pour modéliser les données de manière optimale, un processus itératif est souvent suivi, dont le flux de travail ressemble généralement à ceci :

1. Identifier les entités : Tout d’abord, les données sont attribuées à des objets métier spécifiques, appelés entités. Une entité représente donc un objet ou un concept identifiable dans un modèle de données qui stocke des informations pertinentes. Cela pourrait être des clients, des produits ou des ventes, par exemple.
2. Identifier les attributs : Chaque entité peut être distinguée des autres car elle possède un ou plusieurs attributs uniques. Ce sont des propriétés et des caractéristiques, telles que le nom, le numéro de client, l’adresse ou la date. Ces attributs sont attribués aux entités.
3. Définir les relations : Ensuite, les clés primaires et étrangères sont utilisées pour définir comment les entités et les attributs individuels sont liés entre eux, par exemple, quelles ventes ont été effectuées par quels clients. Ces relations peuvent prendre différentes formes, telles que des relations un-à-un, un-à-plusieurs ou plusieurs-à-plusieurs.
   Un attribut ou une combinaison d’attributs qui identifie de manière unique une entité est appelé une clé primaire. La valeur de la clé primaire doit être unique. Par exemple, un numéro de client peut être la clé primaire de l’entité « client ». Une clé étrangère, en revanche, est un attribut qui établit une relation entre deux entités en faisant référence à la clé primaire d’une autre entité. Par exemple, une clé étrangère de l’entité « commande » pourrait se référer au numéro de client pour indiquer quel client a passé la commande.

Techniques et méthodes de modélisation des données

Les techniques de modélisation des données définissent la structure logique des données et déterminent comment elles sont stockées, organisées et récupérées. Les trois types les plus importants sont le modèle de données relationnel, le modèle de données dimensionnel et le modèle de données entité-relation. D’autres modèles moins fréquemment utilisés sont le modèle hiérarchique, orienté objet, réseau et multi-valeur.

1. Modèle de données relationnel

Le modèle de données relationnel est le plus ancien des trois techniques de modélisation des données, mais il est encore largement utilisé. Il stocke les données dans des enregistrements avec des formats fixes et des tables avec des lignes et des colonnes. Ce modèle de données a deux éléments :

• Indicateurs clés : Valeurs numériques telles que les quantités et les rendements utilisés pour des calculs mathématiques, tels que les totaux ou les moyennes.
• Dimensions : Contrairement aux indicateurs clés, les dimensions sont des valeurs textuelles ou numériques contenant des descriptions ou des emplacements et ne sont pas utilisées pour les calculs. Ces éléments sont liés ou reliés entre eux par des clés.

2. Modèle de données dimensionnel

Les modèles dimensionnels sont plus flexibles et axés sur les données contextuelles. Ils sont donc idéaux pour les requêtes en ligne et l’entreposage de données, comme cela est souvent utilisé pour les systèmes BI. Les éléments les plus importants sont les faits et les dimensions :

• Faits : Les faits sont des éléments de données importants tels que les quantités de transactions.
• Dimensions : Les faits sont liés à des informations de référence telles que l’ID produit ou la date de la transaction. Cette information de référence est appelée dimensions. Dans les modèles dimensionnels, les tables de faits sont des tables principales.

In dimensionalen Modellen sind die Faktentabellen eine Primärtabelle. Diese Struktur ermöglicht schnelle Abfragen, da die Daten für eine bestimmte Aktivität zusammen gespeichert werden. Allerdings können fehlende Beziehungsverknüpfungen die Nutzung der Daten erschweren und die Datenstruktur ist an die Geschäftsfunktion gebunden, die die Daten generiert und benutzt. Das kann die Kombination von Daten aus verschiedenen Systemen erschweren.
Cette structure permet des requêtes rapides car les données pour une activité spécifique sont stockées ensemble. Cependant, l’absence de liens de relation peut rendre l’utilisation des données difficile et la structure des données est liée à la fonction métier qui génère et utilise les données. Cela peut compliquer la combinaison de données provenant de différents systèmes. Deux schémas de modélisation dimensionnelle particulièrement utilisés sont le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige. Dans un schéma en étoile, une table de faits centrale est directement liée à plusieurs tables de dimensions. Cette structure est simple et efficace pour les requêtes, car toutes les dimensions n’ont qu’une seule connexion à la table de faits. Cela rend le schéma facile à comprendre et adapté aux analyses et rapports simples. Le schéma en flocon de neige est une extension du schéma en étoile dans laquelle les dimensions sont davantage normalisées, c’est-à-dire que les redondances sont minimisées. Pour ce faire, les tables de dimensions sont divisées en plusieurs tables liées, ce qui rend la structure plus complexe. Cela peut améliorer l’intégrité des données, mais aussi augmenter la complexité des requêtes.

3. Modèle Entité-Relation (ER Modèle)

Le modèle ER visualise les structures de données métier graphiquement. Il utilise des symboles pour les entités, les activités et les fonctions ainsi que des lignes pour les relations, les connexions et les dépendances. Un modèle ER sert de base à la structure des bases de données relationnelles, chaque ligne contenant une entité et les champs contenant des attributs. Les tables individuelles sont à leur tour reliées par des clés.

Conclusion

La modélisation des données forme la base de toutes les activités BI. Une modélisation des données bien conçue permet aux données d’être cohérentes, précises et facilement accessibles. Elle améliore la qualité et l’intégrité des données et garantit que les données répondent aux exigences métier. Les données organisées efficacement peuvent être facilement récupérées et analysées afin d’être utilisées de manière optimale pour des décisions commerciales basées sur les données. Ainsi, malgré les défis et la complexité associés à la modélisation des données, elle est essentielle pour récolter tous les avantages des initiatives BI.
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