Modélisation conceptuelle des données
Qu’est-ce qu’un modèle conceptuel de données ?
Comme son nom l’indique, la modélisation conceptuelle des données est la plus pertinente au stade de la conception, lorsqu’une organisation élabore un plan sommaire dans l’intention de régler les détails plus précis par la suite. Généralement créés par des architectes de données et des parties prenantes, les modèles conceptuels de données donnent aux parties prenantes un aperçu facile à assimiler des concepts ou entités pertinents et des relations entre eux. En communiquant le modèle d’une manière pertinente pour les parties prenantes qui ne sont pas nécessairement sensibles à la technologie et/ou aux détails, les modélisateurs sont plus susceptibles d’obtenir un soutien pour leurs projets. La plateforme erwin a été conçue pour favoriser ce type de collaboration.
L’objectif d’un modèle conceptuel de données est de fournir une perspective axée sur les données de l’organisation en documentant la manière dont les différentes entités commerciales sont liées les unes aux autres. Cela se fait souvent par le biais de diagrammes entité-relation (ERD) et/ou de modèles objet-rôle (ORM). Contrairement aux modèles logiques et physiques de données, les modèles conceptuels de données sont indépendants de la technologie et des applications. Cela signifie qu’ils sont détachés de la réalité et du contexte des systèmes et processus actuellement en place.
Les modèles conceptuels de données présentent à la fois l’état actuel et l’état futur, ce qui signifie qu’ils tiennent compte des modifications de l’entreprise qui sont en cours ou très probables. De cette façon, les organisations peuvent, dans une certaine mesure, assurer l’avenir du modèle et tenir compte de toute flexibilité qui pourrait être intégrée à la solution. Une bonne pratique consiste à distinguer l’état actuel de l’état futur par un jeu de couleurs.
Quel est l’objectif d’un modèle conceptuel de données ?
Un modèle conceptuel de données doit être utilisé pour définir et communiquer les relations de niveau supérieur entre les concepts/entités. En d’autres termes, il permet à une organisation de voir ses données, et les relations entre les différents types de données, dans leur contexte.
Dans l’idéal, il s’agira de représentations visuelles de données dans leur contexte qui racontent l’histoire du fonctionnement d’une organisation dans des circonstances particulières. Cela peut aider les organisations à éviter les oublis qui pourraient causer des problèmes importants à terme. Par exemple, lors de la création ou de l’acquisition d’un nouveau système de gestion de la relation client (CRM), la nécessité de faire une distinction entre un prospect et un client peut ne pas être évidente. Mais sans cette distinction, un « nouveau » prospect pourrait en fait être un collaborateur d’une entreprise ayant déjà un compte.
Une base de données qui reconnaît cette distinction peut également être modélisée pour reconnaître toute relation potentielle entre un nouveau prospect et un client existant, ce qui permet de consolider l’enregistrement. Ainsi, les ingénieurs commerciaux et de support disposent du contexte dont ils ont besoin pour travailler efficacement.
Quand faut-il envisager un modèle conceptuel de données ?
Les modèles conceptuels de données sont utilisés aux premiers stades de la modélisation des données pour organiser et définir les concepts et les règles en fonction des exigences des cas d’utilisation. Ce sont les moins détaillés des trois types de modèles de données, mais cela ne les rend pas moins utiles pour autant. En fait, l’un des principaux avantages des modèles conceptuels de données est qu’ils peuvent être rapidement compris et communiqués aux parties prenantes en dehors de la « bulle technologique ».
Les modèles conceptuels de données fournissent aux organisations un point de départ qui devrait évoluer vers des diagrammes plus riches en contexte au fur et à mesure qu’elles franchissent les étapes des modèles de données. Par l’analyse du cas d’utilisation, la conception du cas d’utilisation et la conception de la base de données, la complexité et le niveau de détail atteindront finalement un sommet avec les modèles physiques de données.
Pourquoi utiliser un modèle conceptuel de données ?
En contournant l’étape de la modélisation conceptuelle des données, il est bien plus probable de passer à côté de relations d’entités globales, comme la distinction client/prospect mentionnée précédemment. En outre, les modèles conceptuels de données tiennent compte de la cardinalité. La cardinalité décrit ce que peuvent être les relations d’une entité avec d’autres entités, notamment un-à-un, un-à-plusieurs ou plusieurs-à-plusieurs.
Sans modélisation conceptuelle des données, un tel oubli est d’autant plus probable que l’organisation est avancée dans le cycle de développement. En effet, la vue d’ensemble est souvent perdue lorsque les équipes se concentrent sur les détails de la conception et sont soumises à la pression des délais. En construisant d’abord le modèle conceptuel de la base de données, les organisations peuvent éviter de tels oublis et veiller à ce que la terminologie vague, ainsi que le potentiel de relations entre les entités, soient pris en compte et définis à l’avance.
Avantages des modèles conceptuels de données
Contribuer à la définition d’un langage commun et alimenter le glossaire métier
Contribuer à l’élaboration du calendrier et à la définition de la portée du projet
Fournir une base pour les modèles futurs
Favoriser une forme de communication inclusive
Créer de meilleurs modèles de données avec erwin
erwin est un partenaire de confiance dans la modélisation des données depuis plus de 30 ans. Cette expérience nous a donné l’occasion de perfectionner un produit de modélisation des données qui répond aux besoins de tous les membres de l’organisation d’un client à chaque étape (conceptuelle, logique, physique) de la modélisation des données.
Les parties prenantes, à l’intérieur et à l’extérieur de la bulle technologique, peuvent collaborer pour s’assurer que les modèles bénéficient d’autant de contexte et de perspective que possible. erwin Data Modeler de Quest dispose également d’un arsenal de puissantes fonctionnalités d’automatisation qui accélèrent le processus, réduisent les erreurs humaines et augmentent l’efficacité.