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. À l’aide de texte, de symboles et de diagrammes, les concepts de modélisation des données créent des représentations visuelles des données telles qu’elles sont capturées, stockées et utilisées dans votre entreprise. Comme votre entreprise détermine quand et comment vos données sont utilisées, le processus de modélisation des données est un exercice permettant de comprendre et de clarifier vos besoins en données.

Les avantages de la modélisation des données

En modélisant vos données, vous pouvez documenter les types de données dont vous disposez, la façon dont vous les utilisez et les exigences en matière de gestion des données concernant leur utilisation, leur protection et leur gouvernance. Les avantages de la modélisation des données incluent :

  • Création d’une structure de collaboration entre votre équipe informatique et vos équipes commerciales.

  • Exposition 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.

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

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

  • Définition et suivi des indicateurs de performance clés adaptés à vos objectifs commerciaux.

Il ne s’agit pas seulement des résultats de la modélisation des données, mais de la manière dont vous obtenez ces résultats.

Exemples de concepts de modélisation des données

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

Modélisation de données conceptuelle

Un modèle des données conceptuel définit la structure globale de votre entreprise et de vos données. Votre modèle de données conceptuel, utilisé pour organiser les concepts commerciaux, est défini par les parties prenantes de votre entreprise et les ingénieurs Données ou 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 de données 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 spécifique, une technologie de stockage de données 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 infrastructure de données.

Comment les concepts de modélisation des données impactent 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 infrastructure 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

Un outil de décisionnel de qualité comprendra toujours tous les outils de modélisation des 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.

Cet outil de modélisation des données est-il intuitif ?

L’équipe technique qui met en œuvre le modèle de données peut être en mesure de gérer n’importe quel outil que vous lui 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 la interprétation des données et les tableaux de bord de données.

Quelles sont les performances de cet outil de modélisation des données ?

Un autre attribut important à prendre 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 les 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.

Cet outil de modélisation des données nécessite-t-il une maintenance ?

Si chaque modification du 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 de modélisation des données 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 avec cet outil de modélisation des données ?

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. Assurez-vous que les outils de modélisation des données 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.

Démarrer avec la modélisation des données

Quel que soit l’outil de modélisation des 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 d’analyse décisionnelle et de modélisation des données de pointe, peut vous aider à optimiser votre utilisation des données.

Forum aux questions

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

La plus importante considération à propos de la modélisation des données est qu’elle 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 des 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 effectué à nouveau varie selon le modèle et le problème que cela résout. Cela peut impliquer que son apprentissage soit effectué à nouveau 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 de science de données.

Que signifie la validation d’un modèle de données ?

La validation d’un modèle de données implique de confirmer que le modèle est structuré correctement et peut remplir sa fonction. Un outil de modélisation des données efficace facilite le processus de validation avec des messages automatisés qui invitent les utilisateurs à corriger les erreurs, trier les requêtes et optimiser les options de stockage pour la réduction des données.

Quels sont les trois concepts clés de la modélisation des données ?

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