Qu’est-ce que la modélisation de données ?
La valeur des données et la façon dont elles sont utilisées par les organisations ont évolué au fil des ans, tout comme la modélisation des données. Dans le contexte moderne, la modélisation de données est une fonction de la gouvernance et de l’intelligence des données, permettant aux organisations d’aligner les actifs de données avec les fonctions commerciales qu’ils servent.
Si la modélisation de données a toujours été le meilleur moyen de comprendre les sources de données complexes et d’automatiser les normes de conception, la modélisation de données moderne va bien au-delà de ces domaines pour accélérer et garantir le succès global de la gouvernance des données dans toute organisation. Avec la bonne approche, la modélisation de données favorise une plus grande cohésion et le succès des stratégies de données des organisations.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de la modélisation de données ?
Pour simplifier, les organisations s’appuient sur la modélisation de données pour obtenir une image claire de leurs données et en tirer le meilleur parti, de manière organisée et facile à visualiser. Cela permet de prendre de meilleures décisions, de développer des applications plus robustes, d’aider l’organisation à se conformer aux réglementations sur les données et de favoriser l’innovation. Les entreprises qui veulent faire progresser les initiatives d’intelligence artificielle (IA), par exemple, n’iront pas très loin sans données de qualité et sans modèles de données bien définis.
Depuis des décennies, la modélisation de données est utilisée pour définir, catégoriser et normaliser les données, afin qu’elles puissent être exploitées par les systèmes d’information. Cela est plus important que jamais dans un paysage de données moderne, où les données peuvent être structurées ou non, locales ou dans le Cloud. Face à des volumes massifs de données, la génération automatique de modèles de données et de conceptions de bases de données est un moyen économique d’accroître l’efficacité et de réduire les erreurs tout en augmentant la productivité de manière générale.
Bien évidemment, chaque organisation a des besoins différents. Pour certaines, l’approche traditionnelle des bases de données répond aux besoins de leur stratégie actuelle en matière de données et à leur niveau de maturité. Pour d’autres, la plus grande flexibilité offerte par les bases de données NoSQL fait des bases de données NoSQL, et par extension, de la modélisation de données NoSQL, une nécessité. En mettant les données au service de l’entreprise et en facilitant leur accès et leur compréhension, il est possible d’augmenter la valeur des actifs de données, ce qui permet un retour sur investissement et un retour sur opportunité. Mais ni l’un ni l’autre ne serait possible sans la modélisation de données, qui constitue l’épine dorsale de la gestion des métadonnées et de la bonne gouvernance des données.
Qu’est-ce que la modélisation de données Any² ?
Les trois propriétés qui définissent les Big Data sont connues sous le nom de « trois V ». Elles décrivent le volume (quantité), la variété (type) et la vitesse (vitesse à laquelle elles doivent être traitées) des données. La valeur des données augmente avec le contexte, et ce contexte se trouve dans les données. Cela signifie qu’il y a une incitation à générer et stocker des volumes de données plus importants.
En général, l’augmentation du volume des données entraîne une multiplication des sources et des types de données. En outre, il devient de plus en plus difficile de gérer des volumes et des variétés de données de plus en plus importants de manière à obtenir des informations.
Sans vérification préalable, les facteurs ci-dessus peuvent conduire à un environnement chaotique pour les organisations axées sur les données.
Par conséquent, la bonne approche de la modélisation de données est celle qui permet aux utilisateurs d’afficher toutes les données, où qu’elles soient stockées, une bonne pratique de gouvernance et de gestion des données que nous appelons Any².
Les organisations qui adoptent cette approche peuvent s’attendre à plus de cohérence, de clarté et de réutilisation des artefacts dans le cadre d’intégrations de données à grande échelle, de gestion des données de référence, de gestion des métadonnées, de Big Data et d’initiatives de business intelligence/analyse.
Comment erwin peut répondre à vos exigences de modélisation de données ?
erwin Data Modeler de Quest est disponible en plusieurs versions, avec des options supplémentaires pour améliorer la qualité et l’agilité des fonctionnalités des données. La solution offre un environnement de modélisation moderne et personnalisable, la prise en charge de toutes les plateformes SGBD, majeures et émergentes notamment Azure Synapse, Couchbase, Cassandra, MongoDB, Snowflake et MariaDB, la collecte automatique des modèles de données et des normes de dénomination pour l’ingestion dans la suite erwin Data Intelligence de Quest, ainsi que d’autres tâches d’automatisation permettant de gagner du temps.