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

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus consistant à créer un modèle de données structuré qui définit les relations logiques et les attributs des données au sein d’un système. Elle sert à organiser et à structurer les données de manière à ce qu’elles puissent être stockées, consultées et analysées efficacement. C'est pourquoi une bonne modélisation des données est essentielle pour intégrer des données provenant de différentes sources dans un système de BI et les préparer en vue d'analyses et de rapports.

Types de modèles de données

La conception des bases de données commence à un niveau d'abstraction élevé, puis se concrétise progressivement. Le modèle de données évolue ainsi d'un modèle conceptuel vers un modèle logique, puis vers un modèle physique.

• Modèle de données conceptuel : un modèle de données conceptuel présente un niveau d’abstraction élevé qui décrit les entités principales et leurs relations, sans se soucier des détails techniques. Il est utilisé pour comprendre et documenter les besoins 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 reste indépendant de toute technologie, mais offre une représentation plus précise de la structure des données.
• Modèle de données physique : un modèle de données physique décrit quant à lui la mise en œuvre concrète du modèle logique dans un système de gestion de base 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 performances.

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 : dans un premier temps, les données sont associées à des objets métier concrets, appelés « entités ». Une entité représente donc un objet ou un concept clairement identifiable dans un modèle de données, qui stocke des informations pertinentes. Il peut s'agir, par exemple, de clients, de produits ou de ventes.
2. Identifier les attributs : chaque entité peut être distinguée des autres car elle possède un ou plusieurs attributs uniques. Il s'agit de propriétés et de caractéristiques, telles que le nom, le numéro de client, l'adresse ou la date. Ces attributs sont associés aux entités.
3. Définir les relations : On définit ensuite, à l’aide de clés primaires et de clés étrangères, les relations entre les différentes entités et attributs, c’est-à-dire, par exemple, quelles ventes ont été réalisées par quels clients. Ces liens peuvent prendre de nombreuses formes différentes, telles que les 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 s'appelle Clé primaire. La valeur de la clé primaire doit être unique. Ainsi, un numéro de client peut par exemple constituer la clé primaire de l’entité « Client ». En revanche, une clé étrangère 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 faire référence au numéro de client afin d’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 la manière dont elles sont stockées, organisées et consultées. Les trois principaux types de modèles sont le modèle relationnel, le modèle dimensionnel et le modèle entité-relation. D'autres modèles, moins couramment utilisés, sont les modèles hiérarchique, orienté objet, en réseau et à valeurs multiples.

1. Modèle de données relationnel

Le modèle de données relationnel est la plus ancienne des trois techniques de modélisation des données, mais il reste néanmoins très répandu. Il stocke les données dans des enregistrements au format fixe et dans des tables composées de lignes et de colonnes. Ce modèle de données comporte deux éléments :

• Indicateurs : les valeurs numériques, telles que les quantités et les rendements, sont utilisées pour des calculs mathématiques, comme par exemple des sommes ou des moyennes.
• Dimensions : en revanche, les dimensions sont des valeurs textuelles ou numériques qui contiennent des descriptions ou des lieux et ne sont pas utilisées pour des calculs.
  Ces éléments sont reliés entre eux ou mis en relation à l’aide de clés.

2. Modèle de données dimensionnel

Les modèles dimensionnels offrent davantage de flexibilité et sont axés sur les données contextuelles. Ils constituent donc la solution idéale pour les requêtes en ligne et le stockage de données, tels qu’ils sont couramment utilisés dans les systèmes de BI. Les éléments clés sont ici les faits et les dimensions :

• Faits : les faits sont des éléments de données importants, tels que les volumes de transactions.
• Dimensions : les faits sont associés à des informations de référence, telles que l'identifiant du produit ou la date de la transaction. Ces informations de référence sont appelées « dimensions ».

Dans les modèles dimensionnels, les tables de faits constituent une table primaire. Cette structure permet d'effectuer des requêtes rapides, car les données relatives à une activité donnée sont stockées ensemble. Toutefois, l’absence de liens relationnels peut compliquer l’exploitation des données, et la structure de celles-ci est liée à la fonction métier qui les génère et les utilise. Cela peut rendre difficile la combinaison de données provenant de différents systèmes.
Le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige sont deux schémas de modélisation dimensionnelle particulièrement courants. Dans un schéma en étoile, une table de faits centrale est directement reliée à plusieurs tables de dimensions. Cette structure est simple et efficace pour les requêtes, car toutes les dimensions ne disposent que d’une seule liaison avec la table de faits. Ce schéma est donc facile à comprendre et convient parfaitement 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 entre elles, ce qui rend la structure plus complexe. Cela peut améliorer l’intégrité des données, mais aussi accroître la complexité des requêtes.

3. Modèle Entité-Relation (ER Modèle)

Le modèle ER permet de représenter graphiquement les structures des données d'entreprise. Il utilise des symboles pour désigner les entités, les activités et les fonctions, ainsi que des lignes pour illustrer les relations, les liens et les dépendances. Un modèle ER sert de base à la conception de bases de données relationnelles, chaque ligne représentant une entité et les champs contenant des attributs. Les différentes tables sont quant à elles reliées entre elles par des clés.

Conclusion

La modélisation des données constitue la base de toutes les activités de BI. Une modélisation des données bien pensée garantit la cohérence, la précision et la facilité d'accès aux données. Elle améliore la qualité et l'intégrité des données et garantit que celles-ci répondent aux besoins de l'entreprise. Les données ainsi organisées de manière efficace peuvent être facilement consultées et analysées, ce qui permet de les exploiter de manière optimale pour prendre des décisions commerciales fondées sur les données. Malgré les défis et la complexité inhérents à la modélisation des données, celle-ci est donc indispensable pour tirer pleinement parti des initiatives de BI.
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