La modélisation des bases de données est un sujet qui a tout à voir avec les décisions que vous prenez en amont d’un projet ou d’une entreprise. Il n’est pas difficile de comprendre pourquoi.

Toute solution sous la forme d’un système ou d’un logiciel doit fonctionner à partir de la modélisation des données, qui, à son tour, est exploitée dans un entrepôt de données.

À titre d’exemple, imaginons que votre entreprise travaille dans le secteur de la vente au détail et qu’elle gère une gamme de centaines de produits. Chaque jour, vous achetez et vendez des marchandises et, par conséquent, vous devez traiter des données concernant ces produits et les personnes qui les achètent.

Vous devez donc disposer d’un système capable de traiter ces informations d’une manière organisée et pertinente pour votre entreprise. C’est à ce stade que la modélisation entre en scène, en tant que base de soutien sur laquelle vos opérations seront réalisées.

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Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données se définit comme la structuration et l’ordonnancement d’un ensemble de données de manière à ce qu’elles puissent être traitées correctement et sans trop de difficultés par une base de données.

La modélisation des données vise à donner à un groupe d’informations désorganisées un ordre systématique et propre afin que leur analyse et leur traitement ultérieurs soient plus efficaces.

La modélisation des données est utilisée conjointement avec un système de gestion de base de données, dont la fonction est de sauvegarder, de modifier et d’extraire des informations de la base de données en question. Cela dit, la modélisation se fait en fonction de ce gestionnaire, qui sera chargé de gérer toutes les opérations nécessaires.

Les étapes de la modélisation des données

À l’instar de la construction d’un bâtiment, dans la modélisation des données, le développement d’un logiciel ou d’une application commence par les fondations. Ainsi, la modélisation suit une sorte de script, divisé fondamentalement en trois étapes :

#1. Modélisation conceptuelle des données

Il s’agit d’un modèle théorique qui représente un schéma de modélisation. Elle est surtout utilisée dans la phase préliminaire d’un projet pour “esquisser” le travail qui est destiné à être exécuté.

La modélisation conceptuelle des données est orchestrée par un architecte de données, dont la fonction principale est d’offrir une vue d’ensemble des concepts les plus remarquables des données traitées.

#2. La modélisation logique des données

Il s’agit d’une étape qui va au-delà du modèle conceptuel de données. À ce stade, les attributs, les relations et la cardinalité appropriés sont définis. De cette manière, la conception créée est plus contextualisée et fournit des détails permettant d’aborder plus précisément le sujet en question.

#3. Modélisation physique des données

Enfin, nous avons la modélisation physique des données, qui constitue la dernière phase de la modélisation des données. Dans cette partie, la modélisation des données physiques est produite, guidée par les modèles créés dans la phase conceptuelle et logique.

Vous pouvez voir ici les différents éléments qui composent la schématisation complète du modèle final, tels que les tables, les colonnes, les données en fonction de leur type, les vues, les restrictions et les différents processus qui sont intégrés dans la base de données.

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

Sans la modélisation des données, la programmation serait impossible, simplement parce qu’il n’y a pas de relation logique à établir. C’est pourquoi certains comparent cette fonctionnalité à une armoire.

Pour chaque type de vêtement, d’accessoire ou d’objet, il existe un compartiment spécifique qui est indiqué en fonction des attributs de l’article. Les chaussettes, par exemple, sont généralement rangées dans des tiroirs parce qu’elles sont petites et peuvent être logées dans des espaces plus restreints et facilement accessibles. Un manteau doit être rangé sur un cintre, des chaussures dans des étagères à chaussures, etc.

L’importance de la modélisation des données réside donc dans sa capacité à donner un sens à des choses qui, au hasard, n’auraient pas de raison d’être en elles-mêmes. Elle est fondamentale pour mettre de l’ordre et aider à organiser les tâches et les processus de prise de décision.

Voici quelques avantages de la modélisation des données :

  • La modélisation des données permet de visualiser les informations de manière claire et facile à comprendre.
  • Les données organisées peuvent être soumises à un contrôle de qualité afin d’éviter les erreurs. Pour ce faire, les gestionnaires de base de données intègrent un ensemble de règles pour filtrer et détecter les données qui ne répondent pas aux normes de qualité minimales.
  • Elle permet de structurer et d’organiser les données afin qu’elles soient disposées et distribuées dans un ordre très précis, ce qui favorise leur manipulation et leur traitement.
  • Il aide à identifier les données en double et les données inutiles.
  • Indique si certaines données sont manquantes dans la modélisation.
  • Les professionnels chargés de créer, d’analyser ou de manipuler les données partent d’une base solide pour construire ou travailler leurs bases de données.
  • Garantit la cohérence de la conception du système de l’entreprise.
  • Il donne un sens aux données volumineuses et désordonnées qui peuvent provenir de diverses sources dans une organisation.
  • Optimise la communication entre les développeurs et les systèmes de veille stratégique.
  • Elle vous permet de concevoir des bases de données de haute qualité dans le but d’améliorer la création d’applications.

Nous avons vu ce qu’est la modélisation des données, et il est maintenant temps de découvrir les meilleurs outils de modélisation des données.

SqlDBM

SqlDBM est l’un des outils de modélisation de données en ligne les plus populaires. SqlDBM prend en charge SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake et Amazon Redshift. Il offre une interface intuitive pour la modélisation des données et des options de modes de visualisation qui vous permettent de vous concentrer sur une partie particulière du modèle.

SqlDBM offre un certain nombre de fonctionnalités telles que les scripts ALTER, la collaboration d’équipe, la conversion DB et DW, la mise en page automatique et de nombreuses options d’exportation, y compris la capacité d’exportation SQL et de documentation. SqlDBM offre une version gratuite pour un projet.

DBDesigner

DBDesigner est un outil de modélisation de données basé sur le web et construit en Java. Il est réputé pour la simplicité de son interface utilisateur. Il prend en charge la plupart des grandes bases de données. DBDesigner prend en charge à la fois les capacités d’ingénierie ascendante et descendante. Il dispose également de nombreuses options d’exportation, y compris l’exportation SQL.

DBDesigner est disponible dans plus de 25 langues. Il offre également des fonctions de collaboration en équipe, des options de partage public et des fonctions de gestion de projet. DBDesinger propose un niveau gratuit et une version d’essai gratuite pour ses plans payants.

Navicat est un outil de modélisation de données très répandu. Il prend en charge la modélisation des données aux trois niveaux. Navicat prend en charge les bases de données les plus courantes et les notations Crow’s Foot, IDEF1x et UML. Il dispose également de capacités d’ingénierie avant et arrière, ainsi que de fonctions de comparaison et de synchronisation.

Navicat offre également une fonction d’exportation SQL, qui permet de générer facilement des parties individuelles d’un modèle. L’ensemble du processus de modélisation devient ainsi moins fastidieux. L’outil prend également en charge l’authentification PAM et GSSAPI. Navicat offre un essai gratuit de 14 jours avec toutes les fonctions prises en charge.

Toad Data Modeler

Toad de Quest est un outil de modélisation de données multiplateforme qui prend en charge plus de 20 plateformes différentes. Il s’agit d’un outil de modélisation de données simplifié qui prend en charge plusieurs bases de données ainsi que la modélisation logique et physique. Toad offre également des fonctionnalités intéressantes telles que des rapports détaillés, la personnalisation du modèle et la rétro-ingénierie.

Toad offre également une fonction de migration et de synchronisation sans effort à l’aide du script ALTER, ce qui le rend plus convivial. Toad propose également une version d’essai gratuite pour vous permettre de vous familiariser avec son outil.

Idera ER

Idea ER est un outil de modélisation de données d’entreprise qui modélise non seulement les principales bases de données, mais prend également en charge les types de données Big Data et Business Intelligence. Il offre une comparaison bidirectionnelle avancée ainsi que des options de rétro-ingénierie et de rétro-ingénierie. Idea ER prend en charge la création et la validation de processus d’entreprise sur la base des normes BPMN 2.0.

Outre UML et XML, Idera prend également en charge QVT et OCL. Il offre également plusieurs autres fonctionnalités de modélisation d’entreprise telles que la gestion agile du changement, les mappings universels, le glossaire d’entreprise, les groupes de centres de sécurité, les rapports centralisés et la collaboration d’équipe. Idera propose également des essais à la demande.

Vertabelo

Vertabelo est un outil de modélisation de données basé sur le web qui prend en charge les bases de données les plus courantes et vous offre une option de collaboration basée sur l’accès. Il offre également des fonctions de rétro-ingénierie, de mise en page automatique des diagrammes, d’exportation/importation XML et de prévisualisation SQL. Vertabelo dispose également d’une option de recherche visuelle qui facilite grandement la modélisation des données.

DeZign

DeZign est un outil de modélisation de données facile à utiliser proposé par Datanamic. Il fournit un environnement visuel pour modéliser plus de 15 bases de données, y compris les principales bases telles que Oracle, MS SQL, MySQL et PostgreSQL. DeZign offre également des options de rétro-ingénierie et de collaboration sur les modèles de données. Dezign propose une version d’essai gratuite de 14 jours.

Moon Modeler

Moon Modeler de Datensen est un outil de modélisation de données conçu spécifiquement pour modéliser des bases de données telles que MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB et SQLite. Moon Modeler vous offre la possibilité d’importer des schémas GraphQL. Il prend également en charge d’autres fonctionnalités de modélisation de bases de données telles que les rapports Html, la rétro-ingénierie et l’option de collaboration. Moon Modeler offre également une version d’essai gratuite de 14 jours.

Conclusion

Les outils de modélisation des données facilitent la modélisation des données et, dans la plupart des cas, vous n’avez même pas besoin de coder beaucoup. Cependant, il est essentiel de prendre en compte un certain nombre de facteurs tels que le support des bases de données, les plateformes, le budget et, surtout, vos besoins, avant d’opter pour un outil de modélisation des données.

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