LE GUIDE ULTIME

Modélisation des données

La modélisation est un processus consistant à conceptualiser des relations entre différents types d’informations au sein d’une organisation. Les modèles de données aident les utilisateurs de différents domaines à stocker et utiliser les données plus efficacement dans une grande variété de cas.

► Ce guide vous montrera comment la modélisation des données peut améliorer l’efficacité des cartographies informatiques.

Introduction à la modélisation des données

Née dans les années 60, la modélisation des données n’a depuis cessé de prendre de l’ampleur. Aujourd’hui, les experts informatiques l’utilisent couramment pour définir les exigences liées au traitement des données en vue de mieux supporter les objets métier d’une organisation.

À l’image d’une personne qui choisit où placer les meubles, les appareils électroniques et autres dans sa nouvelle maison, la modélisation des données facilite l’adaptation à un nouvel environnement et simplifie la prise de décisions dans des situations complexes.

La modélisation des données est ainsi devenue partie intégrante de la maintenance de la cartographie informatique et constitue un moyen efficace pour stocker et analyser les données.

 

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est un processus consistant à conceptualiser les relations entre différents types d’informations au sein d’une organisation, indépendamment de la structure, des processus, des collaborateurs ou des domaines de celle-ci.

Les modèles de données sont une représentation des objets de données et des relations entre ces objets, permettant aux utilisateurs de différents domaines de mieux stocker et mieux utiliser les données dans un large éventail de cas.

Ce guide visuel facilite la mise en œuvre de la gouvernance des données et la création de politiques en matière de données. La modélisation des données accentue l’orientation données des organisations. 

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Source: LeanIX GmbH

Les informaticiens conçoivent des structures de modèles de données en analysant la façon dont les entités informatiques, le personnel et les capacités métier interagissent concrètement. Ces objets deviennent les principales catégories du modèle. Ils sont tous interconnectés et leurs connexions (relations) servent à visualiser les données et orienter les politiques en la matière.

Lors de la création d’un modèle de données destiné à représenter l’infrastructure d’un système d’information, il importe de le rendre logique et facile à comprendre pour les personnes qui ont besoin d’informations sur les objets de données par rapport aux besoins de l’entreprise.

D’une façon générale, le processus de la modélisation des données englobe la définition des attributs de tous les objets de données et la mise en relation des différents types d’informations devant être stockées. Ce modèle, ou diagramme, permet aux informaticiens de comprendre les données clés qui doivent être stockées et facilement récupérables.

 

Pourquoi utiliser la modélisation des données ?

Les modèles de données reflètent les données qui sont absolument essentielles pour les activités d’une entreprise. Leur structure permet d’harmoniser les bases de données aux niveaux physique, conceptuel et logique. Voici les principaux objectifs de l’utilisation de la modélisation des données :

  • Des informations bien structurées permettent aux utilisateurs d’identifier les chevauchements d’ordre technique et fonctionnel, de renforcer l’informatique décisionnelle et d’optimiser l’organisation des données.
  • Il est indispensable de maitriser les interactions de données sur un serveur ou sur le cloud pour mettre en œuvre des systèmes qui bénéficient tant à l’entreprise aux informaticiens.
  • Un modèle de données peut servir à valider les avantages techniques et fonctionnels d’objets de données actuels et futurs tout en déterminant si les bases de données sont correctement représentées.

Grâce aux représentations claires des données sous-jacentes, la modélisation est particulièrement utile pour les développeurs qui élaborent une base de données physique (la détection des données manquantes ou redondantes est simplifiée et leur fait gagner du temps).

Si les données ne sont pas correctement représentées, les rapports analytiques risquent de contenir des erreurs, et les décisions stratégiques de reposer sur de mauvais calculs.

En dépit du risque d’être submergé par la charge de travail exigée par la documentation manuelle lors de la définition d’un modèle de données, ces efforts sont indispensables pour améliorer les infrastructures.

 

Avantages de la modélisation des données

Voici les avantages que présentent les différents modèles de données :

  • Garantir que les objets de données d’une cartographie informatique sont correctement représentés.
  • Ces informations sont ensuite utilisées pour définir les liens entre les clés primaires et étrangères, les tables et les procédures.
  • Un modèle de données, s’il est suffisamment détaillé, permet ensuite de créer une base de données physique.
  • Les modèles de données permettent également de communiquer avec les acteurs métier de l’ensemble de l’organisation.
  • Localiser les sources de données pour autocompléter le modèle.

 

Défis de la modélisation des données

Malheureusement, l’utilisation des modèles de données comporte également son lot de défis. Pour que la création du modèle de données soit un succès :

  • Le créateur doit parfaitement comprendre les caractéristiques des données qui sont déjà stockées physiquement.
  • Un modèle de données est également un système pouvant aboutir au développement d’applications complexes, ce qui rend la gestion de ces processus plus ardue.
  • Tous les changements apportés au modèle de données, qu’ils soient petits ou grands, obligent les développeurs à modifier l’ensemble du système applicatif.

 

Types de modèles de données

Les organisations peuvent bénéficier de trois types spécifiques de modèles de données selon les informations à livrer. Il s’agit des modèles conceptuels, logiques et physiques.

Modèles conceptuels de données

Les modèles conceptuels reflètent des structures métier statiques de niveau supérieur. Dans la plupart des cas, il s’agit de représentations généralisées mettant en exergue les objets métier utilisés dans un système d’information.

Pour théoriser les nouvelles solutions et bien organiser les règles, il convient d’utiliser un modèle conceptuel. Ce modèle est souvent utilisé par les parties prenantes et architectes données.

Modèles logiques de données

Les modèles logiques de données se concentrent sur les attributs de données, les types d’entités informatiques et les relations entre ces entités. Un modèle logique de données est utile pour comprendre la nature et la composition des données, mais pas pour leur mise en œuvre à proprement parler.

Ils sont généralement utilisés par les analystes métier et les architectes données pour développer un système de gestion des bases de données, une cartographie technique des structures et des règles pour le modèle.

Modèles physiques de données

Les modèles physiques de données couvrent les aspects relatifs à la conception et à la mise en œuvre des bases de données. Ils couvrent la structure des bases de données, y compris les bases de données relationnelles et les objets.

Ils sont généralement utilisés par les développeurs et les analystes de bases de données pour mettre en lumière l’exécution d’une structure avec l’utilisation d’un système de gestion des bases de données.

Pour choisir le type de modèle de données adapté à une organisation, il importe de préciser les besoins de celle-ci. Toutefois, il convient de tenir compte du large éventail de préférences des nombreuses parties prenantes impliquées dans le développement d’un modèle de données.

Tout porte à croire que les experts en science des données, par exemple, opteront pour des modèles proposant des visuels complets, comme les modèles physiques et logiques de données. À l’inverse, les représentants métier qui s’intéressent davantage aux résultats qu’aux détails techniques préféreront sélectionner un modèle conceptuel de données.

 

Techniques de modélisation des données

Il existe trois grandes techniques de modélisation des données : les diagrammes entité-relation (ERD), les diagrammes Langage de Modélisation Unifié (UML), et les dictionnaires de données.

  1. Un diagramme entité-relation est la technique par défaut de la modélisation des données et convient particulièrement à la modélisation des données tabulaires. Cette technique implique des représentations graphiques d’objets de données et de leurs attributs et relations.
    Les ERD sont très utiles pour concevoir des bases de données traditionnelles et sur Excel. Ils sont également idéaux pour créer des visuels clairs de schémas de bases de données, englobant des données de haut niveau.
  2. Le Langage de Modélisation Unifié englobe une série de notations concernant la conception et la modélisation de structures d’informations. Servant de système général de notation des logiciels à de nombreuses entreprises, les UML reflètent le comportement ou la structure des objets de données et utilisent différents diagrammes à cette fin. Un de ces diagrammes est le diagramme de classes, utilisé pour définir les classes, méthodes et attributs des bases de données.
  3. Les dictionnaires de données se basent sur une définition tabulaire des actifs de données. Il s’agit d’un ensemble de tables et de données et d’une liste d’attributs et de colonnes. Un dictionnaire de données peut également contenir des descriptions d’objets, des contraintes supplémentaires et des relations entre les colonnes et les tables.
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Bonnes pratiques de la modélisation des données

  1. Éviter les redondances : les objets de données ne doivent pas se chevaucher et doivent être antinomiques. Un bon test consiste à vérifier si vous pouvez assigner des objets de données de niveau 2 sans la moindre ambiguïté.
  2. Se reposer sur les capacités métier : il est très facile de trouver les objets de données existants lorsque vous avez cartographié vos capacités métier. Par conséquent, nous vous recommandons d’abord de créer une cartographie des capacités métier.
  3. Stabilité à long terme : les objets de données correctement définis sont assez stables et résistent aux différents changements organisationnels, exception faite des changements de grande envergure.
  4. Intersectorialité : évitez d’être trop spécifique. Les objets de données doivent rester les mêmes, indépendamment des éventuels changements de la structure organisationnelle.
  5. Utilisation de modèles de données existants : de nombreuses applications (comme SAP) possèdent déjà leurs propres modèles de données. Familiarisez-vous avec ceux-ci lorsque vous créez votre propre cartographie.
  6. La largeur plutôt que la profondeur : un nombre élevé de niveaux permet, certes, d’améliorer la structure, mais au prix d’une complexité accrue. Privilégiez la largeur et limitez à trois le nombre de niveaux de votre cartographie.
  7. Implication des parties concernées : recueillez des informations auprès de représentants de toutes les divisions de l’entreprise. Cette variété de points de vue vous aidera à peaufiner votre visualisation des objets de données. N’hésitez pas à recourir aux sondages pour collecter ces informations.

 

Modélisation des données et plateforme EAM de LeanIX

En prenant la solution configurable de LeanIX pour exemple, les objets qui peuvent être inclus dans le modèle de données d’une architecture d’entreprise sont :

  • Les prestataires
  • Les composants informatiques
  • Les catégories techniques
  • Les applications
  • Les interfaces
  • Les projets
  • Les objets de données
  • Les groupes d’utilisateurs
  • Les capacités métier
  • Les processus

 

Conclusion

La modélisation des données est essentielle pour normaliser les actifs organisationnels et optimiser les systèmes d’information. Si cette pratique s’est présentée sous différentes formes depuis de nombreuses années, elle a pris beaucoup d’importance dans le contexte actuel du DevOps.

Le processus de modélisation des données aide les informaticiens à définir les exigences données pour soutenir les objets métier d’une organisation. Pour en savoir plus sur la modélisation des données avec et chez LeanIX, voici quelques informations sur notre modèle de données flexible.

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Bonnes pratiques pour définir les objets de données

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Ce poster s’appuie sur des exemples d’objets de données visuels pour vous aider à cartographier les objets de données de votre organisation.

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Quel que soit votre secteur (banque, assurance, automobile, logistique, etc.), ce modèle d’objets de données est le point de départ idéal.

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Nous avons inclus des conseils et de bonnes pratiques qui vous aideront à lancer la modélisation de vos objets de données et obtenir ainsi une vue d’ensemble de votre cartographie informatique.

Réponses aux questions fréquemment posées sur la modélisation des données

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est un processus consistant à conceptualiser les relations entre différents types d’informations au sein d’une organisation. Les modèles de données aident les utilisateurs de différents domaines à mieux stocker et mieux utiliser les données dans un large éventail de cas.

Quels sont les avantages de la modélisation des données ?

L’utilisation des différents modèles de données présente de nombreux avantages. Le premier est de garantir que les objets de données d’une cartographie informatique sont correctement représentés. Ces informations sont ensuite utilisées pour définir les liens entre les clés primaires et étrangères, les tables et les procédures.

Un modèle de données, s’il est suffisamment détaillé, facilite la création d'une base de données physique. Les modèles de données permettent également de communiquer avec les acteurs métier de l’ensemble de l’organisation et de localiser les sources de données pour autocompléter le modèle.

Pourquoi utiliser la modélisation des données ?

Les modèles de données reflètent les données qui sont absolument essentielles pour les activités d’une entreprise. Leur structure d’harmoniser les bases de données aux niveaux physique, conceptuel et logique.

Grâce aux représentations claires des données sous-jacentes, la modélisation est particulièrement utile pour les développeurs qui élaborent une base de données physique (la détection des données manquantes ou redondantes est simplifiée et leur fait gagner du temps).

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