Un modèle de données physique représente la structure concrète d’une base de données, décrivant comment les informations sont stockées et organisées.
Avant de plonger dans les détails du modèle physique, il est crucial de comprendre ce qu’est la modélisation de données.
Qu’est-ce qui rend une base de données efficace pour ses utilisateurs ? Comment s’assurer que la base de données que vous créez répondra à tous les besoins ? La modélisation de données est la solution pour organiser les informations et les transformer en une base de données utilisable.
Qu’est-ce que la Modélisation de Données ?
La modélisation de données est le processus de création d’une représentation simplifiée d’une application logicielle et des éléments de données qu’elle contient, en utilisant du texte et des symboles pour décrire les informations et leurs interactions.
C’est une méthode qui permet de visualiser comment un logiciel ou une application stocke les données et comment ces différentes sources d’informations interagissent entre elles.
La modélisation de données est essentielle à la gestion des informations. Elle facilite l’identification des besoins en données pour les processus de travail en offrant une représentation visuelle des points de données et de leur comportement.
Elle aide à déterminer comment les données seront gérées, modifiées, visualisées et diffusées au sein d’une organisation.
Importance de la Modélisation de Données
Les organisations modernes collectent de grandes quantités de données provenant de sources diverses. Pour prendre des décisions stratégiques éclairées, il est essentiel d’analyser ces données afin d’en extraire des informations pertinentes.
Une collecte, un stockage et un traitement efficaces des données sont nécessaires pour une analyse précise. Différents outils sont utilisés pour l’analyse en fonction du type de données, qu’elles soient structurées, semi-structurées, ordinales, etc.
La modélisation de données permet de comprendre vos données et de choisir la meilleure solution pour les gérer et les contrôler. Les entreprises élaborent un modèle de données avant de développer des systèmes de bases de données, tout comme un architecte établit un plan avant de construire une maison.
Voici les principaux avantages de la modélisation de données :
- Elle offre des solutions rapides et efficaces pour la conception et le déploiement de bases de données.
- Elle favorise l’uniformité des rapports de données et du travail de développement au sein de l’entreprise.
De plus, la mise en œuvre de la modélisation de données facilite la communication entre les équipes d’analyse et les ingénieurs de bases de données.
Types de Modélisation de Données
Les modélisateurs de données utilisent trois types de modèles distincts pour décrire les concepts marketing, les éléments de données pertinents, leurs attributs et relations, ainsi que les cadres pratiques de gestion des données.
Les modèles de données sont souvent développés progressivement, au fur et à mesure que les entreprises créent des programmes fonctionnels et des bases de données. Voici les différents types de modèles de données et leurs spécificités :
#1. Modélisation Conceptuelle des Données
Il s’agit d’une représentation visuelle des concepts de base de données et de leurs relations. C’est le point de départ de la modélisation de données, définissant les différentes sources et le flux d’informations au sein de l’organisation.
Ce modèle sert de guide pour la création de modèles logiques et physiques et constitue un élément clé de la documentation de l’architecture des données.
Le modèle conceptuel décrit la disposition et le contenu général, et non les détails spécifiques de chaque élément. Il offre une vue d’ensemble de la structure organisationnelle et des données de l’entreprise.
Il est utilisé pour organiser les concepts métiers définis par les ingénieurs de données. Il se concentre sur la conception des entités, la définition de leurs attributs et les relations entre elles, sans entrer dans les spécificités de la structure de la base de données.
Par exemple, vous pouvez avoir des données sur les magasins, les heures et les produits. Ces ensembles de données, ou entités, ont tous des liens vers d’autres entités. Le modèle conceptuel spécifie ces entités et leurs connexions.
#2. Modélisation Logique des Données
Un modèle logique développe le modèle conceptuel avec des propriétés de contenu précises pour chaque entité et des relations détaillées entre les attributs. La création d’un modèle logique simple peut être basée sur le modèle conceptuel.
Les modèles logiques affichent les relations entre les éléments de données et donnent une description technique des données. Par exemple, le client A achète l’article B dans le magasin C.
Ce modèle définit plus précisément la disposition des objets de données et leurs relations. Il est généralement utilisé pour un projet spécifique, car l’objectif est de créer un diagramme détaillé des normes et des structures de données.
Le modèle logique fournit plus d’informations sur la conception du modèle conceptuel, mais il ignore les détails de la base de données, car il peut être utilisé pour décrire divers produits et services de base de données.
Il sert de modèle technique des principes et des structures de données tels que définis par les ingénieurs de données et aide à décider du modèle physique nécessaire pour répondre aux besoins opérationnels et en données.
#3. Modélisation Physique des Données
Un modèle physique décrit l’implémentation d’un modèle de données dans une base de données. Il est utilisé par les ingénieurs de bases de données pour développer les mises en page et l’architecture des bases de données.
En simulant les composants d’un SGBDR, tels que les tables, les champs, les index, les clés de colonne, les contraintes, les déclencheurs, etc., le modèle physique facilite la visualisation de la conception de la base de données.
Il précise les processus organisationnels qu’une base de données ou un système de fichiers utilise pour collecter et gérer les données. Le modèle physique détaille la manière dont le modèle logique sera mis en œuvre.
Il fournit une abstraction de la base de données et aide à créer le schéma ou une mise en page. Cela est dû aux nombreuses métadonnées fournies par ce modèle.
Cet article se concentre principalement sur le concept de modélisation physique des données.
Commençons !
Qu’est-ce qu’un Modèle Physique de Données ?
Un modèle physique est un schéma ou une architecture qui décrit la manière dont les données sont concrètement stockées dans une base de données. Ce modèle est utilisé pour concevoir le schéma réel de la base de données. Il comprend toutes les tables, leurs colonnes et les connexions entre elles.
Le modèle physique sert à concevoir la structure interne de la base de données dans le but de la mettre en service. Il peut être directement converti en conception de base de données réelle, prenant en charge l’évolution future de la gestion de l’information. Il est possible de créer différents modèles physiques à partir du même modèle logique lors de l’utilisation de plusieurs systèmes de base de données.
Voici les caractéristiques d’un modèle physique :
- Il répond aux besoins en données d’un projet ou programme spécifique, mais il peut être combiné avec d’autres modèles physiques en fonction des objectifs du projet.
- Il spécifie les types de données, les tailles allouées et les valeurs par défaut des colonnes.
- Il définit les vues (table virtuelle basée sur un résultat de requête), les index, les transactions et d’autres concepts, y compris les clés primaires et étrangères.
Les ingénieurs de base de données construisent le modèle physique avant d’appliquer le schéma final de la base de données. Ils utilisent également des approches complètes de modélisation de données pour s’assurer que chaque composant de l’architecture a été pris en compte.
Étapes Nécessaires à la Conception d’un Modèle Physique
Voici les étapes à suivre pour créer un modèle physique :
- Créer un modèle physique à partir du modèle logique existant.
- Ajouter des attributs et des propriétés de base de données au modèle physique.
- Convertir les entités en tables et les relations en clés étrangères.
- Transformer les attributs en colonnes.
- Vérifier que tout est en ordre en comparant la base de données et le modèle.
- Si des modifications sont apportées entre les versions du modèle, créer un journal des modifications.
Modèle Physique vs Conceptuel vs Logique
Voici une comparaison des trois types de modèles de données. Le tableau ci-dessous met en évidence leurs différences.
| Fonctionnalité | Conceptuel | Logique | Physique |
| Noms d’entités | ✓ | ✓ | ✓ |
| Relations d’entités | ✓ | ✓ | |
| Attributs | ✓ | ||
| Clés primaires | ✓ | ✓ | |
| Clés étrangères | ✓ | ✓ | |
| Noms de table | ✓ | ||
| Noms de colonne | ✓ | ||
| Types de données de colonne | ✓ |
Le modèle conceptuel représente les entités et leurs connexions. Il ne mentionne pas les caractéristiques et la clé primaire. Il couvre la conception de haut niveau, y compris les tables qui doivent exister et leurs liens.
Le modèle logique est créé après le modèle conceptuel. Il affiche les relations entre les éléments de données et donne une description technique des données. Le modèle physique développe le modèle logique et attribue à chaque champ son type de données, sa taille, etc.
Ressources d’Apprentissage sur la Modélisation de Données
De nombreuses ressources en ligne sont disponibles pour vous aider à comprendre la modélisation de données, mais il peut être difficile de choisir les bonnes. La modélisation de données est une compétence précieuse, mais elle doit être apprise de la bonne manière.
Si vous souhaitez améliorer vos compétences en gestion ou en analyse de données, voici une liste des meilleurs cours et livres sur la modélisation de données.
#1. Maîtriser les Fondamentaux de la Modélisation de Données
Ce cours Udemy vous enseigne les méthodes nécessaires pour créer des modèles de données pour votre organisation, comprenant des entités, des caractéristiques, des associations, des structures et d’autres éléments de modélisation.
Les apprenants doivent avoir une compréhension de base des termes et structures de gestion des données, tels que les tables RDBMS et la façon dont divers ensembles de données sont conceptuellement liés.
#2. Modélisation Avancée des Données
Ce cours Coursera est idéal pour ceux qui cherchent à faire progresser leur carrière. À la fin du cours, vous aurez une solide compréhension de l’utilisation des techniques de modélisation de données et des solutions de stockage contemporaines pour un système de base de données. Aucune connaissance préalable en ingénierie des bases de données n’est requise.
#3. Cours de Modélisation de Données OBIEE 12c
Ce cours Udemy est destiné aux personnes intéressées par la modélisation de données OBIEE, y compris les étudiants, les professionnels de l’informatique et les chefs de projet.
À la fin de ce cours, vous serez capable de mettre en œuvre plusieurs fonctions de séries chronologiques et concepts de modélisation de données, tels que la dénormalisation, la modélisation dimensionnelle et la modélisation en étoile.
#4. Excel Business Intelligence : Modélisation des Données 101
Ce cours LinkedIn couvre les principes fondamentaux de l’architecture et de la normalisation des bases de données, l’interface du modèle de données d’Excel et des techniques éprouvées.
Vous pouvez améliorer vos connaissances sur les liaisons de tables, les topologies et d’autres concepts en suivant ce cours. Aucun prérequis n’est nécessaire.
#5. La Boîte à Outils de l’Entrepôt de Données
Ce livre présente aux étudiants des approches de modélisation dimensionnelle, telles que la facturation, les interactions avec les clients et la création de bases de données de base. Il traite également de nouveaux modèles de modélisation dimensionnelle en étoile.
Il fournit aussi des lignes directrices pour les réunions de simulation avec les parties prenantes de l’entreprise. Aucune connaissance préalable de la modélisation de données n’est requise. Même les débutants peuvent facilement apprendre les concepts.
#6. La Modélisation des Données Simplifiée, 2e édition
Ce livre invite les utilisateurs à apprendre les objectifs clés, tels que comprendre quand un modèle de données est nécessaire et quelle forme sera la plus bénéfique, créer un système de base de données relationnelle normalisé, utiliser des méthodes pour transformer un modèle de données en une mise en page physique efficace pour la base de données.
Il offre une compréhension fonctionnelle réaliste des principes de modélisation de données et des meilleures pratiques à des fins commerciales ou informatiques.
#7. Bases de la Modélisation des Données, troisième édition
Ce livre enseigne les bases de la modélisation de données, en mettant l’accent sur le développement de techniques plutôt que sur la simple connaissance des principes.
Il examine la complexité de la création de systèmes dans des circonstances réelles en pesant les avantages et les inconvénients de diverses alternatives et en utilisant des techniques d’analyse linguistique et graphique qui reflètent les normes de l’industrie. Il encourage les apprenants à appliquer les principes fondamentaux de la modélisation de données à des modèles réels.
Conclusion
Les organisations s’efforcent constamment de gagner des clients et doivent mettre en place des stratégies pour améliorer leurs services. Ces stratégies impliquent l’utilisation de modèles de données pour optimiser les opérations commerciales.
Un bon modèle de données permet d’économiser du temps et de l’argent et améliore la productivité. L’utilisation de la modélisation de données garantit qu’une entreprise peut devenir compétitive en mettant en œuvre des ajustements basés sur les données collectées.
Il existe une forte demande de professionnels qualifiés en modélisation de données. Ce secteur offre de nombreuses opportunités, car les données sont toujours disponibles pour l’étude et le stockage. J’espère que cet article vous a aidé à comprendre les concepts de la modélisation de données.
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