La modélisation et la conception de bases de données sont faciles avec ces 8 outils



L’Importance de la Modélisation de Bases de Données

La conception d’une base de données est une étape cruciale qui précède tout projet ou initiative commerciale. Il est aisé de comprendre pourquoi.

Tout système ou logiciel dépend de la modélisation des données. Cette modélisation, à son tour, s’appuie sur un entrepôt de données.

Prenons l’exemple d’une entreprise de vente au détail gérant des centaines de produits. Au quotidien, cette entreprise achète et vend des articles, ce qui implique une gestion rigoureuse des données relatives à ces produits et à leurs acheteurs.

Il est donc indispensable de disposer d’un système capable de traiter ces informations de manière structurée et cohérente. C’est là qu’intervient la modélisation, servant de socle à l’ensemble de vos opérations.

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Qu’est-ce que la Modélisation de Données ?

La modélisation des données consiste à structurer et organiser un ensemble de données de manière à ce qu’elles puissent être traitées efficacement par une base de données.

L’objectif est de transformer un ensemble d’informations désordonnées en un ensemble cohérent et structuré, facilitant ainsi leur analyse et leur traitement ultérieur.

La modélisation des données est étroitement liée au système de gestion de base de données (SGBD), qui a pour fonction de stocker, modifier et extraire les informations de la base de données. Ainsi, la modélisation est réalisée en fonction des exigences du SGBD qui gérera toutes les opérations nécessaires.

Les Étapes Clés de la Modélisation de Données

Comme pour la construction d’un bâtiment, la création d’un logiciel ou d’une application commence par des fondations solides. La modélisation des données suit un processus, divisé en trois étapes principales :

1. Modélisation Conceptuelle des Données

Il s’agit de créer un modèle théorique, une sorte de schéma directeur. Cette étape est cruciale en phase préliminaire d’un projet pour « esquisser » le travail à accomplir.

Un architecte de données est responsable de cette modélisation conceptuelle. Son rôle principal est de donner une vision d’ensemble des concepts les plus importants liés aux données traitées.

2. Modélisation Logique des Données

Cette étape approfondit le modèle conceptuel. On y définit les attributs, les relations et la cardinalité de manière précise. Le design devient plus contextuel, avec des détails permettant de cerner plus finement le sujet.

3. Modélisation Physique des Données

Cette dernière phase de modélisation aboutit à la production d’un modèle physique concret, basé sur les modèles conceptuels et logiques.

On y retrouve les divers éléments qui composent le schéma final : tables, colonnes, types de données, vues, contraintes, et les différents processus intégrés à la base de données.

Pourquoi la Modélisation de Données est-elle Cruciale ?

Sans modélisation des données, la programmation serait impossible, faute de relations logiques. On peut comparer cette fonction à un dressing organisé.

Chaque type de vêtement, accessoire ou objet a un emplacement spécifique, déterminé en fonction de ses caractéristiques. Les chaussettes, par exemple, sont rangées dans des tiroirs, les manteaux sur des cintres, les chaussures sur des étagères, etc.

L’intérêt de la modélisation des données est donc de donner du sens à des informations qui, prises isolément, seraient dénuées de signification. Elle est essentielle pour mettre de l’ordre et faciliter l’organisation des tâches et la prise de décision.

Voici quelques avantages de la modélisation des données :

  • Elle permet une visualisation claire et facile à comprendre des informations.
  • Les données organisées peuvent être soumises à un contrôle qualité pour éviter les erreurs. Les gestionnaires de bases de données définissent des règles pour filtrer et détecter les données ne répondant pas aux normes.
  • Elle permet de structurer et organiser les données selon un ordre précis, ce qui facilite leur manipulation et leur traitement.
  • Elle aide à identifier les données en double et inutiles.
  • Elle révèle les données manquantes.
  • Elle fournit une base solide aux professionnels chargés de créer, d’analyser ou de manipuler les données.
  • Elle assure la cohérence de la conception du système d’une entreprise.
  • Elle donne un sens à de grandes quantités de données désordonnées provenant de diverses sources.
  • Elle améliore la communication entre développeurs et systèmes décisionnels.
  • Elle permet de concevoir des bases de données de haute qualité afin de créer de meilleures applications.

Après avoir expliqué ce qu’est la modélisation des données, il est temps de découvrir les meilleurs outils pour la réaliser.

SQLDBM

SQLDBM est un outil de modélisation de données web très populaire. Il prend en charge SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Snowflake et Amazon Redshift. Il offre une interface intuitive et des options d’affichage permettant de se concentrer sur une partie spécifique du modèle.

SQLDBM propose des 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 l’exportation SQL et la documentation. Une version gratuite est disponible pour un projet.

DBDesigner

DBDesigner est un outil de modélisation de données basé sur le web, développé en Java. Il est connu pour son interface utilisateur simple et prend en charge la plupart des bases de données majeures. DBDesigner permet l’ingénierie directe et inverse et propose plusieurs options d’exportation, y compris SQL.

DBDesigner est disponible dans plus de 25 langues et offre des fonctionnalités de collaboration en équipe, de partage public et de gestion de projet. Il propose un niveau gratuit et un essai gratuit pour ses plans payants.

Navicat Data Modeler

Navicat est un outil de modélisation de données répandu. Il prend en charge la modélisation de données aux trois niveaux, les bases de données les plus populaires, ainsi que les notations Crow’s Foot, IDEF1x et UML. Il permet l’ingénierie directe et inverse, ainsi que des fonctions de comparaison et de synchronisation.

Navicat offre également une fonctionnalité d’exportation SQL, ce qui simplifie la génération de parties d’un modèle. L’outil prend en charge l’authentification PAM et GSSAPI et propose un essai gratuit de 14 jours avec toutes les fonctions incluses.

Toad Data Modeler

Quests Toad est un outil de modélisation de données multiplateforme compatible avec plus de 20 plateformes différentes. Il s’agit d’un outil simplifié qui permet la modélisation logique et physique, avec prise en charge de plusieurs bases de données. Toad offre également des fonctionnalités intéressantes telles que des rapports détaillés, la personnalisation de modèles et la rétro-ingénierie.

Toad simplifie également la migration et la synchronisation à l’aide de scripts ALTER. Un essai gratuit est disponible pour découvrir l’outil.

Idera ER

Idera ER est un outil de modélisation de données d’entreprise qui prend en charge les bases de données principales, les types de données Big Data et Business Intelligence. Il permet une comparaison bidirectionnelle avancée ainsi que des options d’ingénierie inverse et directe. Idera ER prend en charge la création et la validation de processus basés sur les normes BPMN 2.0.

Outre UML et XML, Idera prend également en charge QVT et OCL. Il offre des fonctionnalités de modélisation d’entreprise telles que la gestion agile des changements, les mappages universels, le glossaire d’entreprise, les groupes de centres de sécurité, les rapports centralisés et la collaboration en équipe. Des essais à la demande sont également proposés.

Vertabelo

Vertabelo est un outil de modélisation de données web qui prend en charge les bases de données les plus populaires, avec une option de collaboration basée sur l’accès. Il permet l’ingénierie inverse, la mise en page automatique des diagrammes, l’exportation/importation XML et l’aperçu SQL. Vertabelo possède également une option de recherche visuelle qui facilite grandement la modélisation.

DéZign

DéZign est un outil de modélisation de données proposé par Datanamic, facile à utiliser. Il offre un environnement visuel pour modéliser plus de 15 bases de données, notamment Oracle, MS SQL, MySQL et PostgreSQL. DeZign permet l’ingénierie directe et inverse, ainsi que la collaboration sur les modèles de données. Un essai gratuit de 14 jours est disponible.

Moon Modeler

Datensen’s Moon Modeler est un outil spécialement conçu pour modéliser des bases de données telles que MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB et SQLite. Il permet d’importer le schéma GraphQL. Il propose également des fonctionnalités telles que les rapports HTML, l’ingénierie inverse et la collaboration. Moon Modeler offre un essai gratuit de 14 jours.

Conclusion

Les outils de modélisation de données facilitent grandement cette tâche, souvent sans nécessiter beaucoup de codage. Il est toutefois important de prendre en compte des éléments tels que la prise en charge des bases de données, des plateformes, le budget et surtout, les exigences de votre projet avant de choisir un outil.

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