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Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus d’analyse et de définition de tous les différents types de données que votre entreprise collecte et produit, ainsi que des relations entre ces éléments de données. En utilisant du texte, des symboles et des diagrammes, les concepts de modélisation de données créent des représentations visuelles des données telles qu’elles sont capturées, stockées et utilisées dans votre entreprise. À mesure que votre entreprise détermine comment et quand les données sont utilisées, le processus de modélisation des données devient un exercice de compréhension et de clarification de vos besoins en données.
Un homme pointant du doigt un écran affichant RENDIMENTO.
 

Les avantages de la modélisation des données

En modélisant vos données, vous pouvez documenter les types de données dont vous disposez, la manière dont vous les utilisez et les exigences de gestion des données entourant leur utilisation, leur protection et leur gouvernance. Les avantages de la modélisation des données incluent :

  • Créer une structure de collaboration entre vos équipes informatiques et commerciales.
  • Révéler les opportunités d’amélioration des processus métier en définissant les besoins et les utilisations des données.
  • Économiser du temps et de l’argent sur les investissements informatiques et de processus grâce à une planification appropriée.
  • Réduire les erreurs (et la saisie de données redondantes sujettes aux erreurs) tout en améliorant l’intégrité des données.
  • Augmenter la vitesse et les performances de la récupération et de l’analyse des données en planifiant la capacité et la croissance.
  • Définition et suivi d’indicateurs clés de performance cibles adaptés à vos objectifs commerciaux.

il ne s’agit pas seulement des résultats de la modélisation des données, mais de la manière dont vous obtenez ces résultats.

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Exemples de concepts de modélisation de données

 

Maintenant que vous savez ce qu’est la modélisation des données et pourquoi elle est importante, examinons les trois différents types de concepts de modélisation des données à titre d’exemples.

 

Modélisation conceptuelle des données

 

Un modèle de données conceptuel définit la structure globale de votre entreprise et de vos données. Utilisé pour organiser les concepts commerciaux, votre modèle de données conceptuel est défini par les parties prenantes de votre entreprise et les ingénieurs ou architectes de données. Par exemple, vous pouvez avoir des données sur les clients, les employés et les produits et chaque compartiment de données, appelé entités, a des relations avec d'autres entités. Les entités et les relations entre entités sont définies dans votre modèle de données conceptuel.

 

Modélisation logique des données

 

Un modèle de données logique s'appuie sur le modèle de données conceptuel avec des attributs spécifiques de données au sein de chaque entité et les relations entre ces attributs. Par exemple, le client A achète le produit B auprès du vendeur C. Il s'agit de votre modèle technique des règles et des structures de données telles que définies par les ingénieurs de données, les architectes et les analystes commerciaux, qui vous aident à prendre des décisions sur le modèle physique dont vos données et votre entreprise ont besoin.

 

Modélisation des données physiques

 

Un modèle de données physique est votre implémentation spécifique du modèle de données logique créé par les administrateurs et les développeurs de bases de données. Il est développé pour un outil de base de données spécifique et une technologie de stockage de données, et avec des connecteurs de données pour fournir les données à travers vos systèmes d'entreprise aux utilisateurs selon les besoins. C’est à cela que les autres modèles ont conduit : la mise en œuvre réelle de votre paysage de données.

 

Comment les concepts de modélisation des données impactent l'analyse

La modélisation des données, la science des données et l'analyse des données vont de pair : vous avez besoin d'un modèle de données de qualité pour obtenir les analyses de données les plus percutantes pour une business intelligence efficace qui éclairera votre prise de décision future. Le processus de création d’un modèle de données implique de forcer chaque unité commerciale à examiner comment elle contribue à ses objectifs organisationnels holistiques. De plus, un modèle de données solide signifie des performances d’analyse optimisées, quelle que soit la taille et la complexité de votre parc de données, ou qu’il deviendra.

 

Avec toutes vos données clairement définies, analyser exactement les données dont vous avez besoin devient beaucoup plus facile. Étant donné que vous avez déjà configuré les relations entre les attributs de données au sein de votre modèle de données, il est simple d’analyser et de voir les impacts lorsque vous modifiez les processus, les prix ou le personnel.

 

Démarrer avec la modélisation des données

Quel que soit l'outil de modélisation de données que vous choisissez, assurez-vous qu'il est performant, intuitif et facile à entretenir afin que votre entreprise bénéficie pleinement de cet exercice commercial essentiel. Maintenant que vous comprenez l’importance de la modélisation des données et ce qu’elle peut faire pour vous, vous êtes prêt pour l’étape suivante. Découvrez comment Microsoft Power BI, une solution leader en matière de business intelligence et de modélisation de données, peut vous aider à optimiser votre utilisation des données.
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Comment choisir un outil de modélisation de données

La bonne nouvelle est qu’un outil de veille économique de qualité comprendra tous les outils de modélisation de données dont vous avez besoin, autres que les produits et services logiciels spécifiques que vous choisissez pour créer votre modèle physique. Vous êtes donc libre de choisir celui qui correspond le mieux aux besoins de votre entreprise et à votre infrastructure existante. Posez-vous ces questions sur les meilleures pratiques en matière de modélisation de données lorsque vous évaluez un outil d’analyse de données pour son potentiel de modélisation et d’analyse de données.

 

Cet outil de modélisation de données est-il intuitif ?

 

L’équipe technique qui met en œuvre le modèle de données pourrait être en mesure de gérer n’importe quel outil que vous lui proposez. Mais vos stratèges commerciaux et vos utilisateurs d’analyses quotidiennes (en fait, votre entreprise dans son ensemble) ne tireront pas une valeur optimale de votre outil de modélisation de données s’il n’est pas facile à utiliser. Vous aurez besoin d'un outil de modélisation de données avec une expérience utilisateur intuitive et simple qui peut aider votre équipe avec le partage des données et à créer des tableaux de bord de données.

 

Comment fonctionne cet outil de modélisation de données ?

 

Un autre attribut important est la performance, c’est-à-dire la rapidité et l’efficacité, qui se traduisent par la capacité à maintenir le bon fonctionnement de l’entreprise pendant que les utilisateurs exécutent des analyses. Le meilleur modèle de données planifié n’est pas vraiment le meilleur s’il ne peut pas fonctionner sous le stress des conditions du monde réel, qui impliquent, espérons-le, la croissance de l’entreprise et l’augmentation des volumes de données, de récupération et d’analyse.

 

Cet outil de modélisation de données nécessite-t-il une maintenance ?

 

Si chaque modification de votre modèle d’entreprise nécessite des modifications fastidieuses de votre modèle de données, votre entreprise n’obtiendra pas les meilleurs résultats de ce modèle ou de ses analyses associées. Recherchez un outil de modélisation de données qui facilite la maintenance et les mises à jour, afin que votre entreprise puisse s'adapter en fonction des besoins tout en ayant toujours accès aux données les plus récentes.

 

Vos données seront-elles sécurisées avec cet outil de modélisation de données ?

 

Les réglementations gouvernementales exigent que vous protégiez les données de vos clients, mais la viabilité de votre entreprise nécessite de protéger toutes vos données en tant qu’actif précieux. Assurez-vous que les outils de modélisation de données que vous choisissez disposent de mesures de sécurité solides intégrées, notamment des contrôles permettant d’accorder l’accès à ceux qui en ont besoin et de bloquer ceux qui n’en ont pas besoin.

 

Questions fréquemment posées

 

Quelle est la considération la plus importante dans la modélisation des données ?

 

La considération la plus importante dans la modélisation des données est la création d’une base de données capable de charger, de récupérer et d’analyser rapidement de grands volumes de données. Un concept de modélisation de données efficace nécessite de cartographier les données commerciales, de relier les relations entre ces données et de comprendre comment les données sont utilisées.

 

À quelle fréquence un modèle de données doit-il être recyclé ?

 

La fréquence à laquelle un modèle de données doit être recyclé varie selon le modèle et le problème qu'il résout. Cela peut signifier un recyclage quotidien, hebdomadaire ou plus périodique, comme mensuel ou annuel, en fonction de la fréquence à laquelle les ensembles de données de formation changent, de la diminution des performances du modèle de données et d'autres considérations relatives à la science des données.

 

Que signifie valider un modèle de données ?

 

Valider un modèle de données signifie confirmer que le modèle de données est correctement structuré et peut remplir son objectif. Un outil de modélisation de données efficace facilite le processus de validation avec des messages automatisés qui invitent les utilisateurs à corriger les erreurs, à trier les requêtes et à optimiser les options de stockage pour la réduction des données.

 

Quels sont les trois concepts clés de la modélisation des données ?

 

Il existe trois concepts de modélisation de données : Modélisation conceptuelle des données, modélisation logistique des données et modélisation physique des données. Allant de l'abstrait au discret, les concepts de modélisation de données créent un modèle pour la manière dont les données sont organisées et gérées dans une organisation.

 

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