Utiliser le data modeling pour garantir des données fiables

Comment pouvez-vous vérifier que vos données sont pleinement et efficacement utilisées pour optimiser votre organisation s’il n’existe aucune norme garantissant l’exactitude, l’extensibilité et l’interprétabilité de vos bases de données ? C’est tout bonnement impossible.

Sans un processus permettant de disposer de données fiables, de qualité et en lesquelles vous pouvez avoir confiance, vous n’avez aucune assurance que les informations et rapports utilisés dans votre processus décisionnel sont pertinents.

La modélisation des données est une première étape essentielle pour définir la structure des data disponibles et mettre en place un processus de limitation des erreurs afin de certifier la pertinence des stratégies data-driven.

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

Définition

La modélisation des données (data modeling en anglais) est un processus de description de la structure, des associations, des relations et des contraintes relatives aux données disponibles. Elle sert à établir des normes et à coder des règles de gestion (modèles) des data dans l’organisation.

Le data modeling fait partie intégrante de la phase de planification de tout déploiement analytique dans l’organisation ou de projet de Business Intelligence.

Les techniques de modélisation de données sont souvent représentées de manière graphique (diagramme) et assurent la portabilité. Les spécifications qui en résultent peuvent être efficacement communiquées à tous les niveaux d’une organisation (managers, ingénieurs, analystes) et même aux entités hors les murs (partenaires, clients).

Le processus encourage la discussion, la collaboration, la relation et permet la transformation des besoins en réalité grâce aux données implémentées.

Qu’est-ce qu’un modèle de données ?

Dans le processus de modélisation, l’accent est mis sur le besoin de disponibilité et d’organisations des data et non sur la manière dont celles-ci seront utilisées.

De ce fait, on peut définir un modèle de données (ou data model) comme une documentation formelle des conventions pour la gestion des ressources data. Il s’agit concrètement d’un guide d’implémentation, d’utilisation ou d’extension des ressources, entités et données.

Quand utiliser le data modeling ?

L’établissement et le respect des normes de modélisation sont recommandés pour une variété d’applications et de situations comme :

• L’intégration d’API
• Le développement d’API
• La conception de référentiels de données on-site
• La conception de base de données
• La conception de data mart, data warehouse, ou tout autre référentiel de données cloud

Comme vu plus haut, le data modeling est aussi très pertinent pour favoriser l’instauration de la Business Intelligence dans son entreprise.

Pour en savoir plus sur la méthodologie de data modeling, consultez notre article dédié à la conception des modèles de données.

Pourquoi le data modeling est-il important ?

Mettre en œuvre un processus de modélisation des datas efficace apporte de nombreux bénéfices à une organisation. Nous pouvons répertorier 5 avantages principaux qui résultent de l’utilisation de modèles de données :

• Une meilleure allocation des ressources humaines et informatiques
• La possibilité d’anticiper les problèmes de ressources avant qu’ils ne surviennent
• Le renforcement de la communication, relation et collaboration entre les services et entités de l’entreprise
• La consolidation de la conformité réglementaire (légale) et interne
• Une garantie supplémentaire concernant la qualité, la sécurité et l’accessibilité des data sous-jacentes

Pour une entreprise, l’utilisation de data model rend les entités d’une organisation plus réactive au changement, augmente l’efficacité, réduit les risques et ainsi minimise les coûts

Au niveau de l’ingénierie, cette solution permet de minimiser la redondance des données. Les systèmes deviennent naturellement plus faciles à intégrer, à interfacer et la compatibilité des systèmes entre eux est maximisée.

3 types de modèles de données 

Ils existent trois types de modèles de données complémentaires qui doivent être générés lors de la mise en place d’un projet de modélisation. Chacun d’entre eux implique la contribution d’un sous-ensemble de parties prenantes. Voici ces trois catégories de modèles, du plus large et abstrait au plus concret et spécifique. 

1-   Le modèle de données conceptuel

Le modèle de data conceptuel, également appelé schéma conceptuel exprime une vue d’ensemble des objectifs commerciaux et stratégiques initiaux, sans entrer dans la précision. Il est de ce fait totalement indépendant des technologies, systèmes et logiciels.

Ici, le modèle est utilisé comme point de départ pour le débat entre les responsables du process. Des catégories importantes de classification des data (classes) sont sélectionnées et les relations sémantiques entre celles-ci sont décrites. Il faut que ces classes soient basées sur des cas concrets d’utilisation dans l’organisation.

Bien que cette phase de dialogue concerne généralement uniquement les gestionnaires de données et les data architects, tout le monde devrait être en mesure de comprendre le modèle conceptuel établi. Dans ce schéma de classes, l’accent est mis sur la compréhension commerciale des informations. Les détails techniques sont réservés aux deux types de modèles suivants.

2-   Le modèle de données logique

Le schéma peut être transformé en un modèle de données logique dans lequel des spécifications et propriétés plus détaillées sont formulées et traitées.

Ce data model se focalise plutôt sur la structure des données requises et sur la manière dont elles peuvent être représentées dans un référentiel réel.

Un modèle conceptuel peut aboutir à plusieurs data models logiques. Cela dépend de la complexité des informations sous-jacentes et de la sophistication des exigences métier. Les architectes de la donnée continuent de mener le process dans cette phase mais ils commencent à impliquer des ingénieurs de la donnée pour préciser les classes, leurs relations et leurs propriétés.

3-   Le modèle de données physique

Enfin, les spécifications peuvent être encodées dans des modèles de données physiques. Ils décrivent les tableaux et tables des bases de données individuelles, les colonnes et les types de composants. Ce data model physique tient également compte des performances, de l’accès et de l’utilisation des ressources par les entités de l’organisation.

Ici, les technologies à utiliser (cloud ou local, choix d’API et de SGBD) ont toutes été sélectionnées et les démarches adéquates ont été effectuées.

A ce stade, la modélisation des données atteint son plus haut niveau de granularité avant la mise en œuvre et le déploiement réel. La responsabilité concernant le bon déroulement de l’implémentation incombe désormais aux ingénieurs de la donnée et aux administrateurs de bases de données.

Pour résumer les objectifs et utilités des trois modèles :

• Conceptuel : interprétable par tout le monde et traite exclusivement des besoins de l’entreprise
• Logique : relie les entités commerciales et les attributs aux structures de datas
• Physique : concerne la réalisation de l’implémentation, même sur papier

Dans la pratique, certains outils et fonctionnements gomment peu à peu les phases de data modeling et combinent le conceptuel et le logique ou le logique et le physique. Cependant, pour mettre en place une méthodologie fluide, il vaut mieux continuer à situer la différence entre ces trois stades.

Pour en savoir plus sur chacun de ces modèles, consultez notre article dédiés aux différents data models.

Bonnes pratiques de la modélisation des données

Bien sûr, la modélisation des datas apporte d’innombrables avantages. Cependant, créer et utiliser des modèles biaisés génèrent des dangers inhérents importants. Pour éviter les risques et maximiser la performance des modèles, voici quelques bonnes pratiques de data modeling à adopter.

Voir la modélisation comme une démarche holistique

Il est important de partir d’une perspective large, à la fois temporellement et transversalement. Bien que les trois types de modèles aient un ordre chronologique et des objectifs distincts, ils aboutissent à un seul et même document.

Aussi, les spécifications finales doivent être considérées comme un document évolutif. Autrement dit, il n’est pas nécessaire de repasser par toutes les phases de modeling à chaque changement à condition que le besoin de départ soit le même.

Il est donc important de concevoir la modélisation de manière flexible et modulaire, dans une perspective d’amélioration continue et pour être en mesure d’intégrer un écosystème plus large à mesure que les applications, objets et technologies évoluent.

Ne sautez pas le schéma de concept

Un modélisateur débutant peut, dans une logique de gain de temps, ignorer la phase conceptuelle. Il commet là une grave erreur.

La phase conceptuelle est la base du processus de data modeling. Autrement dit, la modélisation du concept affine l’idée ou le but d’origine du projet en fonction des exigences et des contraintes existantes. Ne pas faire cette réflexion, conceptualisation et formulation d’hypothèses en amont de la modélisation logique et physique risque de de conduire à un data model biaisé qui ne répond pas aux besoins de départ.

Pire encore, il existe un risque de transmissions d’informations ambigües ou d’objets incorrectes entre les services et parties prenantes de l’entreprise, aboutissant à des données et une stratégie erronées.

De plus, comme mentionné précédemment, la modélisation conceptuelle est également une information qui peut être communiquée, partagée et comprise dans l’ensemble de l’entreprise. C’est en effet lors de cette phase que vous pouvez exposer les enjeux de votre stratégie à vos équipes.

Vérifiez soigneusement votre logique

La modélisation logique est le pont entre les besoins métiers et les contraintes techniques. C’est donc l’étape la plus importante pour valider la compatibilité entre vision et faisabilité.

Les modèles entité-association (ou ERD pour entity relationship diagrams) doivent être soigneusement rapprochés et examinés et les entités elles-mêmes doivent être étudiées et classées dans des classes logiques.

Bien que cette étape soit plutôt éloignée de la mise en œuvre technique, elle explore et valide la simple faisabilité du projet de modélisation. Les obstacles à la création de modèles et les idées incompatibles avec la structure des données dans l’organisation doivent être découverts à ce moment.

Créer une norme détaillée et réutilisable

Le modèle physique synthétise les résultats de toutes les discussions et réflexions préalables de manière détaillée et précise et les représente dans un diagramme ou schéma. L’objectif est d’obtenir un ensemble complet de directives techniques concernant le stockage et la structuration des données.

Votre schéma physique doit établir une norme complète qui aborde les généralités mais aussi les cas les plus spécifiques.

Le cloud et l’avenir du data modeling

La modélisation des données est un paradigme en perpétuelle évolution. L’approche des trois phases de modélisation remonte en effet aux années 1970.

Cependant, l’essor des technologies de stockages, des systèmes informatiques et du cloud pourrait faire évoluer ce processus.

Il est tout de même assez clair que le data modeling va continuer d’apporter une vraie valeur ajoutée aux entreprises et constituera un élément essentiel de la planification dans un avenir proche.

Ces techniques continuent de fournir des lignes claires en termes de communication et de compréhension à l’intérieur de l’organisation. Cela est d’autant plus incontournable dans un environnement technologique de plus en plus fracturé et en évolution constante dans lequel les relations n’ont jamais été aussi essentielles.

Au fur et à mesure que les entreprises migrent leurs infrastructures informatiques vers le cloud, la modélisation permet aux acteurs de la société de prendre des décisions éclairées sur le quoi (l’objet), le comment et le quand de la migration.

La montée en puissance de l’Extract-Load-Transform (ELT) et de ses variantes, les améliorations des solutions de stockage et de migration, le cloud computing et l’intérêt croissant pour le streaming de données sont des symptômes clairs d’un écosystème de données en évolution.

Comprendre comment adopter et intégrer de nouvelles technologies fondamentales comme celles citées plus haut commence par un travail de data modeling afin de se préparer à d’éventuels « grands changements ».

Premiers pas vers la modélisation des datas avec Talend

A travers trois phases distinctes, la méthodologie de data modeling englobe tous les différents aspects de la planification d’un projet lié aux données. C’est un guide complet qui encourage les bonnes pratiques commerciales tout en mettant l’accent sur la valeur et la pertinence de la préparation technique.

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