La modélisation des données crée une représentation visuelle d'un système de données dans son ensemble ou en tant que parties de celui-ci. L'objectif est de communiquer les types de données utilisées et enregistrées dans le système. UN modèle de données doit également montrer les relations entre les données, la manière dont les données peuvent être organisées et les formats utilisés.

Un modèle de données peut être utilisé pour définir et analyser les besoins en données d'une organisation et prendre en charge les prévisions des besoins futurs. En règle générale, le processus de modélisation des données nécessite une expertise professionnelle. modélisateurs de données travailler en étroite collaboration avec la direction, ainsi qu'avec les personnes qui travailleront avec les données.

Les modèles de données sont normalement construits autour des besoins de l'entreprise. 

La valeur de la modélisation intelligente des données est très importante. Cela réduit les risques d'erreurs dans les données et augmente souvent la capacité d'obtenir des informations rapidement et efficacement. Les organisations peuvent utiliser les modèles de données pour exprimer les données nécessaires et le format dans lequel elles doivent être. 

Les modèles de données fournissent également un terrain commun pour les communications et la collaboration. Ils contribuent à garantir que tout le monde travaille vers les mêmes objectifs et utilise les données de manière uniforme et cohérente. 

Quels sont les types de base de modèles de données ?

Il existe trois types de base de modèles de données : modèles de données conceptuels, modèles de données logiques et modèles de données physiques. Chacun a un but précis. Les modèles de données sont utilisés pour représenter les données et la manière dont elles sont stockées dans la base de données et pour définir la relation entre les éléments de données. Un langage de définition de données est normalement utilisé pour convertir les modèles en une base de données active. 

Modélisation conceptuelle des données : Ce modèle se concentre sur « ce que » le système de données contient, et non sur la manière dont les données sont traitées ou sur leurs caractéristiques physiques. Son objectif est d'organiser et de définir des concepts et des règles métier, tout en décrivant les entités, leurs attributs et leurs relations. Ce modèle de données fournit peu de détails sur la structure réelle de la base de données mais se concentre sur les données utilisées par l'entreprise. Le modèle de données conceptuel repose sur trois principes de base, à savoir :

• Entités : Des choses du monde réel.
• Attributs: Les caractéristiques ou propriétés des entités.
• Relations: Comment deux entités sont connectées. Le client (une entité) est lié au produit (une autre entité) par la commande passée par le client (la relation).

Modélisation logique des données : Se concentre sur « comment » le système doit être largement mis en œuvre pour les « génériques » gestion de base de données systèmes. Le but de ce modèle de données est de créer une carte technique décrivant les règles et les structures de données. Une autre utilisation du modèle logique de données est sa capacité à servir de base au modèle physique.

Modélisation des données physiques : Décrit « comment » le système doit être mis en œuvre tout en utilisant un système de gestion de base de données « spécifique ». Il est normalement utilisé pour décrire les données nécessaires à un seul projet ou une application. Ce modèle aide également à visualiser la structure de la base de données (clés de colonne de base de données, index, déclencheurs et autres fonctionnalités du système de gestion de base de données relationnelle). 

Que sont les techniques de modélisation des données ?

Il existe une variété de Techniques de modélisation des données qui peuvent être utilisés pour développer des modèles de données fonctionnels. Les techniques de modélisation des données font partie de la stratégie utilisée par les organisations pour simplifier le processus d'analyse. Utiliser les bonnes techniques de modélisation des données aide les entreprises à gagner en résilience opérationnelle et à garantir la qualité des données lors de la prise de décision. 

Ne pas utiliser de techniques de modélisation des données peut entraîner des inefficacités opérationnelles à mesure que les besoins de l'organisation évoluent. Les organisations doivent développer un schéma de conception de base de données permettant d’utiliser les bonnes techniques de modélisation. Les techniques de modélisation des données permettent analystes de données utiliser les données sans se soucier de leur qualité. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des différentes techniques pouvant être utilisées pour organiser les données :

• La technique relationnelle : Utilisé pour décrire les relations qui existent entre les entités (objets du monde réel). Il peut y avoir différents types de relations entre les entités, par exemple une entité à une autre entité, une entité à plusieurs et plusieurs entités à plusieurs entités.
• Le modèle entité-relation : Il s'agit d'un modèle relationnel de haut niveau utilisé pour définir des relations et des éléments de données pour les entités d'un système. En tant que conception conceptuelle, il offre une meilleure perspective des données, ce qui les rend plus faciles à comprendre. L'intégralité de la base de données est affichée dans le « diagramme entité-relation », qui est composé d'entités, d'attributs et de relations.
• La technique du réseau : L'utilisation d'un format graphique, cette technique offre une manière flexible de représenter des objets (similaires à des entités) et leurs relations. Un objet est affiché à l'intérieur d'un nœud, tandis que la relation est affichée sous forme de ligne ou de bord.
• Le modèle orienté objet : Utilise la création d'objets contenant des valeurs stockées et prend en charge l'abstraction, l'encapsulation et l'héritage des données. Au cours des premières étapes de développement, le modèle se présente sous une forme abstraite car les détails externes sont au premier plan. Au fur et à mesure que le modèle devient plus détaillé, il évolue. 
• La technique hiérarchique : Il s’agit d’un modèle « classique » plus ancien, rarement utilisé de nos jours, mais qui peut encore exprimer des relations du monde réel. Il utilise une structure arborescente. Il existe un nœud racine ou un nœud parent avec d’autres nœuds enfants disposés dans un ordre particulier. 

Que sont les compétences en modélisation de données ?

Un modélisateur de données n'a pas besoin de posséder des connaissances approfondies en matière de logiciels et de systèmes de données, mais il doit avoir la capacité de penser à la fois de manière abstraite et conceptuelle. Ils doivent avoir la capacité de transformer des modèles logiques en modèles physiques tout en ajoutant les objets nécessaires au développement de la base de données. (Expérience avec entrepôts de données c'est aussi un plus.)

De plus, le modélisateur de données doit posséder d’excellentes compétences en communication. Ce qui est essentiel. Les organisations ont besoin de solides compétences en communication de la part de leurs modélisateurs de données afin de pouvoir expliquer les problèmes et les concepts dans une terminologie non technique au personnel, à la direction et aux investisseurs. 

Vous trouverez ci-dessous les compétences techniques et les connaissances de base qui peuvent être très utiles en modélisation de données :

• Une compréhension du langage SQL et de la manière dont il est implémenté : SQL (langage de requête structuré) est le langage de programmation le plus couramment utilisé pour gérer, manipuler et accéder aux données stockées dans une base de données relationnelle. 
• Une compréhension de la logique numérique : Logique numérique (également appelée logique booléenne) est le fondement de tous les langages de programmation et systèmes informatiques modernes. Il simplifie les problèmes complexes en valeurs « 1/0 », « vrai/faux » ou « oui/non ». En tant que concept principal du codage, il est très important de comprendre ce concept.
• Architecture mémoire : Cela concerne la manière dont les chiffres binaires sont stockés dans un ordinateur et le stockage de données complexes dans des programmes de bases de données et des feuilles de calcul. L'aspect le plus important de architecture de mémoire implique de découvrir la méthode la plus efficace pour combiner vitesse, rentabilité, durabilité et fiabilité pour le traitement des données.
• Une familiarité avec différents outils de modélisation : Se familiariser avec les nombreux outils de modélisation dont dispose actuellement l’entreprise est une excellente idée. Connaître les outils peut permettre de gagner un temps précieux et de favoriser l'efficacité. 

Que sont les outils de modélisation de données ?

Outils de modélisation de données sont généralement des applications logicielles conçues pour créer des structures de bases de données à partir de diagrammes. Ce processus facilite la création d'une base de données hautement fonctionnelle. Ces outils prennent également en charge le développement d'infographies, de visualisations de données et de résultats d'organigrammes spécifiques à l'entreprise. 

Alors que les entreprises tentent de connecter différents systèmes pris en charge par différents formats et structures, les outils de modélisation de données sont de plus en plus utilisés pour fournir les diagrammes et schémas nécessaires à l'organisation efficace du processus. La variété d'outils actuellement disponibles pour la modélisation des données est assez étendue et comprend les éléments suivants :

• Modeleur de base de données SQL importera et créera des scripts de modélisation SQL et fournira des fonctionnalités de collaboration et de partage.
• Modélisateur de données Erwin aide à trouver, visualiser, développer et standardiser les actifs de données. Il peut intégrer les modèles conceptuels, logiques et physiques à l'aide d'une interface visuelle.
• Idera ER/Studio prend en charge une gamme d’actifs de données qui peuvent s’étendre sur toutes les plateformes. Il propose des outils complets pour créer des glossaires métier. 
• ERBuilder prend en charge la conception graphique de bases de données à l’aide de diagrammes de relations entre entités. Il génère automatiquement des bases de données SQL populaires.
• DbSchema aide à la conception et à la gestion de bases de données SQL, NoSQL et cloud. Il fournit une interface graphique.
• HeidiSQL est un outil gratuit de modélisation de données doté de fonctionnalités et de capacités utiles. Il prend en charge Microsoft SQL, PostgreSQL, NySQL et MariaDB. 
• Modélisateur de données Toad est une solution de modélisation de bases de données multiplateformes. Il offre des capacités de visualisation affichant les relations entre les bases de données, ainsi que l'ingénierie directe et inverse.
• Modélisateur de données Navicat propose une large gamme de formats (SQL/DDL, ODBC) ainsi que des frameworks spécifiques (Oracle, SQLite, MariaDB, MySQL, SQL Server, PostgreSQL). Il comprend à la fois l’ingénierie inverse et directe et fonctionne avec toutes les principales plates-formes. 
• DeZign pour les bases de données est un outil de modélisation convivial qui prend en charge la visualisation des structures de bases de données. Utilisez-le pour créer de nouvelles bases de données ou procéder à la rétro-ingénierie de bases de données existantes.