Qu’est-ce que la visualisation des données ?

La modélisation des données est le processus d’analyse et de définition de toutes les données distinctes que votre entreprise collecte et produit, ainsi que les relations entre ces bits de données. Les concepts de modélisation de vos données créent une représentation visuelle des données telles qu’elles sont utilisées dans votre entreprise, et le processus lui-même est un exercice permettant de comprendre et de clarifier vos besoins en données.

Pourquoi la modélisation de données est importante

En modélisant vos données, vous documentez les données dont vous disposez, la façon dont vous les utilisez et vos exigences en matière d’utilisation, de protection et de gouvernance. Grâce à la modélisation de vos données, votre organisation :

  • Crée une structure de collaboration entre votre équipe informatique et vos équipes commerciales.

  • Expose des opportunités d’amélioration des processus d’entreprise en définissant les besoins et les utilisations des données.

  • Gain de temps et d’argent sur les investissements informatiques et de processus grâce à une planification appropriée à l’avance.

  • Réduit les erreurs (et la saisie de données redondante sujette aux erreurs), tout en améliorant l’intégrité des données.

  • Augmente la vitesse et les performances de la récupération et de l’analyse des données en planifiant la capacité et la croissance.

  • Définissez et suivez des indicateurs de performance clés adaptés à vos objectifs commerciaux.

Ce n’est donc pas seulement ce que vous obtenez avec la modélisation des données, mais aussi comment vous l’obtenez. Le processus lui-même offre des avantages significatifs.

Exemples de modélisation de données

Maintenant que vous savez ce qu’est la modélisation de données et en quoi elle est importante, examinons les trois différents concepts de modélisation de données sous forme d’exemples.

Modélisation de données conceptuelle

Un modèle de données conceptuel définit la structure globale de votre entreprise et de vos données. Il est utilisé pour organiser les concepts commerciaux, tels que définis par les parties prenantes de votre entreprise et les architectes de données. Par exemple, vous pouvez avoir des données sur les clients, les employés et les produits, et chacun de ces compartiments de données, appelés entités, a des relations avec d’autres entités. Les entités et les relations d’entités sont définies dans votre modèle conceptuel.

Modélisation de données logique

Un modèle de données logique s’appuie sur le modèle conceptuel avec des attributs de données spécifiques au sein de chaque entité et des relations spécifiques entre ces attributs. Par exemple, le client A achète le produit B au vendeur C. Il s’agit de votre modèle technique des règles et des structures de données telles que définies par les architectes de données et les analystes commerciaux, et il vous permet de prendre des décisions sur le modèle physique nécessaires à vos données et vos besoins commerciaux.

Modélisation de données physique

Un modèle de données physique est votre mise en œuvre spécifique du modèle de données logique, et il est créé par les administrateurs de base de données et les développeurs. Il est développé pour un outil de base de données et une technologie de stockage de données spécifiques et avec des connecteurs de données pour fournir les données dans tous vos systèmes d’entreprise aux utilisateurs selon les besoins. C’est l’objectif obtenu avec les autres modèles : la mise en œuvre réelle de votre parc de données.

Comment la modélisation des données impacte l’analyse

La modélisation et l’analyse des données vont de pair, car vous avez besoin d’un modèle de données de qualité pour obtenir les analyses les plus percutantes pour décisionnel qui éclaire la prise de décision. Le processus de création de modèles de données est une fonction qui oblige chaque unité commerciale à examiner comment elle contribue aux objectifs commerciaux holistiques. En outre, un modèle de données solide signifie des performances d’analyse optimisées, quelle que soit la taille et la complexité de votre parc de données.

Avec toutes vos données clairement définies, l’analyse exacte des données dont vous avez besoin devient beaucoup plus facile. Étant donné que vous avez déjà configuré les relations entre les attributs de données, il est simple d’analyser et de voir les répercussions lorsque vous modifiez les processus, les prix ou le personnel.

Comment choisir un outil de modélisation de données

Une qualité outil de décisionnel comprendra toujours tous les outils de modélisation de données dont vous avez besoin, autres que les produits logiciels et services spécifiques que vous choisissez pour créer votre modèle physique. Vous êtes donc libre de choisir celui qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise et à votre infrastructure existante. Posez-vous ces questions lorsque vous évaluez un outil d’analytique données pour son potentiel de modélisation et d’analyse de données.

Votre outil de modélisation de données est-il intuitif ?

Les techniciens qui mettent en œuvre le modèle peuvent être en mesure de gérer n’importe quel outil que vous leur proposez, mais vos stratèges commerciaux et vos utilisateurs d’analyses réguliers, ainsi que votre entreprise dans son ensemble, ne tireront pas une valeur optimale de l’outil si celui-ci n’est pas facile à utiliser. Recherchez une expérience utilisateur intuitive et simple aidant votre équipe avec interprétation des données et tableaux de bord de données.

Quelles sont les performances de votre outil de modélisation de données ?

Un autre attribut important à prend en compte est la performance : la vitesse et l’efficacité, qui se traduisent par la capacité à assurer le bon fonctionnement de l’entreprise pendant que vos utilisateurs exécutent des analyses. Le meilleur modèle de données planifié ne l’est pas vraiment s’il ne peut pas fonctionner dans des conditions réelles et concrètes, qui impliquent, espérons-le, la croissance de l’entreprise et l’augmentation des volumes de données, de récupération et d’analyse.

Votre outil de modélisation de données nécessite-t-il une maintenance ?

Si chaque modification de votre modèle d’entreprise nécessite des modifications fastidieuses de votre modèle de données, votre entreprise ne tirera pas le meilleur parti du modèle ou des analyses associées. Recherchez un outil qui facilite la maintenance et les mises à jour, afin que votre entreprise puisse s’adapter selon les besoins tout en ayant accès aux données les plus récentes.

Vos données seront-elles sécurisées ?

Les réglementations gouvernementales exigent que vous protégiez les données de vos clients, mais la viabilité de votre entreprise nécessite de protéger toutes vos données en tant qu’actifs de valeur. Vous devez vous assurer que les outils que vous choisissez intègrent de robustes mesures de sécurité, y compris des contrôles relatifs à l’accès à ceux qui en ont besoin et au blocage de ceux qui n’en ont pas besoin.

Comment faire vos premiers pas avec la modélisation de données

Quel que soit l’outil de modélisation de données que vous choisissez, assurez-vous qu’il offre des performances élevées, qu’il est intuitif à utiliser et qu’il est facile à tenir à jour afin que votre entreprise tire pleinement parti de cet exercice commercial essentiel. Maintenant que vous comprenez l’importance de la modélisation des données et de ce qu’elle peut vous apporter, vous pouvez passer à la prochaine étape. Découvrez comment Microsoft Power BI, une solution de décisionnel et de modélisation de données de pointe, peut vous aider à optimiser votre utilisation des données.

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Forum aux questions

Quelle est la considération la plus importante dans la modélisation des données ?

L’objectif de la modélisation de données le plus important vise à créer les fondements d’une base de données pouvant charger, récupérer et analyser rapidement de grands volumes de données. Un concept de modélisation de données efficace nécessite le mappage des données métier, des relations entre les données et une façon d’utiliser les données.

À quelle fréquence l’apprentissage d’un modèle de données doit-il être réexécuté ?

La fréquence à laquelle l’apprentissage de ce modèle de données doit être réexécuté varie selon le modèle et le problème que cela permet de résoudre. Un modèle peut nécessiter que son apprentissage soit réexécuté chaque jour, chaque semaine ou de façon plus périodique, par exemple chaque mois ou chaque année, en fonction des changements d’apprentissage des jeux de données, aussi bien en termes de diminution des performances du modèle que d’autres considérations.

Que signifie la validation d’un modèle de données ?

Le processus de validation du modèle de données confirme que le modèle est structuré correctement et peut remplir sa fonction. Un outil de modélisation de données efficace facilite le processus de validation avec des messages automatisés qui invitent les utilisateurs à corriger les erreurs, optimiser les requêtes et apporter d’autres changements.

Quels sont les concepts clés de la modélisation des données ?

Les concepts de modélisation de base de données entrent dans trois catégories : la modélisation de données conceptuelle, la modélisation de données logistique et la modélisation de données physique. D’abstraits à discrets, les concepts de la modélisation de données créent un blueprint de l’organisation et de la gestion des données dans une organisation.