Qu’est-ce qu’un modèle de données ? Comment le créer ?

Définition du modèle de données

Le data model ou modèle de données est une représentation structurée d’un ensemble de données et d'objets ainsi que de leurs relations entre elles, au sein d’une application, d'une table ou d’un système. Le modèle de données définit la façon dont les données sont organisées, centralisées et gérées au sein d’un système SI ou d’un environnement informatique plus vaste. Il définit les relations entre les différents objets de la table.

Le modèle de données peut être utilisé pour définir plusieurs caractéristiques propres aux données comme leurs attributs ou leurs liens. Il existe 3 types de modèle de données :  

• Le modèle de données conceptuel, qui caractérise les concepts métiers et les relations entre eux, sans prendre en compte les détails d’implémentation.

• Le modèle logique de données. Il représente la manière logique dont les données sont stockées et ordonnées au sein d’un système en particulier. Il prend en compte les types de données, les clés étrangères, les clés primaires.

• Le modèle physique de données. Il se concentre sur la manière dont les données sont stockées au niveau le plus bas, souvent en utilisant des représentations telles que des tables, des colonnes, etc.

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Objectif du modèle de données

Pourquoi créer un data model ? Les modèles de données permettent aux entreprises qui les conçoivent de garantir une fiabilité imparable de leurs informations. Créer un modèle de données en cohérence avec son industrie et son activité c’est également s’assurer d’utiliser sereinement et efficacement ses données.

Ainsi, la conception d’un modèle de données s’apparente à un processus permettant aux entreprises de disposer de données qualitatives, exhaustives et fiables. La modélisation des données permet de réduire le risque d’erreur quant à l’utilisation de ces informations et vous donne enfin confiance en vos données.

La création d’un data model répond donc à plusieurs objectifs : 

• L’organisation des données. Créer un data model c’est garantir des données organisées de manière à ce qu’elles soient structurées, facilement accessibles et compréhensibles de tous et toutes. De ce fait, cela facilite la gestion des données et leur utilisation au sein d’une organisation.

• La compréhension des données. Un modèle de données efficacement structuré permet d’obtenir une compréhension visuelle et structurelle des données. Cela aide grandement les développeurs, les analystes et les utilisateurs à comprendre la signification des données et leurs liens. Tout ceci contribue également à une meilleure compréhension des fonctions des collaborateurs et de leurs processus.

• La normalisation. Les modèles de données intègrent souvent des processus de normalisation dans leur conception. Ces processus visent à réduire les anomalies et les risques d’erreur de la base de données, ce qui conduit à une structure des données plus efficace.

• La fiabilité des données. Dans un modèle de données, il existe plusieurs règles et contraintes qui favorisent la fiabilité et l’intégrité des données, pour que celles-ci demeurent plus cohérentes et précises.

• La facilitation du développement de logiciels. Un modèle de données fournit une base solide quant au développement de logiciels et plateformes informatiques, car il définit la structure des données avec lesquelles les applications et autres systèmes vont interagir. Tout ceci facilite grandement la création de systèmes et de plateformes bien intégrés et cohérents.

• L’interopérabilité. En créant une présentation standardisées des données, le data model contribue à rendre l’interopérabilité plus facile entre différents systèmes et logiciels. Ceci peut être particulièrement précieux lorsqu’une entreprise évolue dans un environnement informatique où plusieurs systèmes doivent échanger des données entre eux.

• L’optimisation des performances. Les modèles de données peuvent être des acteurs puissants dans la performance des organisations en optimisant les bases de données et en définissant judicieusement la structure des index, des tables, etc.

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Comment créer un data model puissant et pertinent ?

La création d’un modèle de données cohérent avec l’activité et les objectifs de l'entreprise va se définir autour de plusieurs étapes, passant de l’identification des besoins à la définition de l’organisation des données.

1. Cerner les besoins métier. Cette étape consiste à comprendre les exigences et les objectifs de chacun des métiers contributeurs et utilisateurs de la donnée pour lesquels l’entreprise crée le data model. Il faut alors collaborer efficacement avec les différentes parties prenantes pour comprendre les processus métiers et les informations clés nécessaires.

2. Définir les entités métiers. Veillez à identifier les principales entités métiers dans le ou les domaines métiers que vous modélisez, car il s’agit des principaux éléments que vous stockerez au sein même de votre base de données.

3. Identifier les attributs de chaque entité. A cette étape, vous devez identifier pour chaque entité les attributs qui décrivent les caractéristiques spécifiques de chaque entité.

4. Instituer les relations entre les entités. Établissez les liens et les relations entre chaque entité.

5. Normaliser le modèle de données. Ici, il faut appliquer les principes et les règles de normalisation citées précédemment afin d’éliminer les redondances et de réduire le risque d’erreur dans les données.

6. Établir les contraintes de fiabilité. Dans cette étape, vous devez définir les contraintes d’intégrité référentielle pour garantir la cohérence et la fiabilité des données entre les différentes tables, colonne, etc.

7. Utiliser des outils de modélisation de données comme Excel pour créer visuellement votre data model idéal.

8. Documenter le modèle de données. Établissez une documentation claire, précise et détaillée de votre modèle de données en y intégrant les règles, les contraintes, les processus et les logiques de la création du data model.

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Comment gérer le data model : le rôle du PIM

Le PIM (Product Information Manager) est étroitement lié au modèle de données, au sein du système SI d’une entreprise. Quand le modèle de données répond aux objectifs d’organisation et de structuration des données, le PIM lui, collecte, centralise, gère et diffuse l’ensemble des données produits d’une organisation.

Une solution PIM utilise donc le modèle de données sous-jacent pour stocker et gérer toutes les données liées aux informations produits. Le modèle de données permet de définir les relations entre les produits et comment ceux-ci sont liés entre eux, par leurs attributs, leurs catégories, etc. Ainsi le modèle de données sert au PIM et les deux entités travaillent de concert pour gérer efficacement toutes les données liées aux produits d’une organisation.

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Une plateforme PIM est l’outil idéal pour gérer votre modèle de données et le maintenir consistant et pertinent en fonction de vos besoins métiers et entreprise ainsi que de vos objectifs. Le PIM permet de configurer les entités, les attributs et les relations entre vos données produits conformément au data model établi en amont. 

Sur l’interface du PIM, vous pouvez également gérer les relations ou aussi appelés “les liaisons” entre vos différents produits et les catégories parentes par exemple, tout en s’assurant que les relations sont conformes au modèle de données. Un PIM comme celui de Quable vous offre la possibilité de créer et d’appliquer des règles de validation, grâce à des workflows par exemple, en fonction de votre modèle de données pour toujours maintenir un data model pertinent, qualitatif et cohérent.

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Le modèle de données by Quable sur la solution PIM

Concernant le PIM Quable, plusieurs fonctionnalités sont disponibles pour gérer efficacement votre modèle de données. Les attributs et jeux d’attributs par exemple permettent aux utilisateurs de configurer la structure et l’organisation de vos informations produits ainsi que de définir les regroupement d’informations pour différents types de documents.

Les types de liaisons permettent aussi de caractériser les liens entre vos documents afin de les relier ultérieurement. Ainsi, la gestion de votre data model sur le PIM Quable permet une administration simplifiée de votre contenu produit. Le PIM Quable offre une navigation fluide et rapide dans la conception de votre hiérarchie et de vos objets. Enfin, vous avez la possibilité de localiser les propriétés de vos attributs dans toutes les langues d’interface de votre plateforme PIM.

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