Maîtriser la modélisation des données | AU NOUVEAU BLOG

Au fur et à mesure que vous progressez dans votre voyage depuis intelligence d’affaires (BI) développement vers ingénierie des données ou l’ingénierie analytique, l’une des compétences de base sur lesquelles vous devez vous concentrer est la modélisation des données. La modélisation des données constitue la base de toute architecture de données, que vous construisiez des bases de données, conceviez des pipelines ETL ou créiez des entrepôts de données. Sans une solide compréhension des principes de modélisation des données, vous risquez des inefficacités, des performances médiocres et des incohérences de données qui peuvent nuire à l’ensemble du processus de données.

Dans cet article, je vais approfondir l’importance de modélisation des données, les différents types de modèles de données et les meilleures pratiques qui vous prépareront au succès tout au long de votre carrière.

Alors, qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus de création d’une représentation visuelle d’un système de données, décrivant comment les données sont structurées, stockées et liées les unes aux autres. Il s’agit essentiellement d’un modèle pour créer une base de données, garantissant que les données sont organisées de manière à prendre en charge un stockage, une récupération et une utilisation efficaces.

Pour un ingénieur de données, la modélisation des données aide à créer des architectures de données évolutives, maintenables et optimisées pour les performances. Il vous aide à garantir que les données avec lesquelles vous travaillez sont propres, bien organisées et prêtes à être analysées ou traitées ultérieurement.

Pourquoi la modélisation des données est cruciale en ingénierie des données ?

En tant qu’ingénieur de données, vous serez responsable de la conception de systèmes capables de gérer de grandes quantités de données. Si les données sont mal modélisées, vous pouvez rencontrer des problèmes tels qu’une lenteur des performances des requêtes, des problèmes de redondance et d’intégrité des données. La modélisation des données permet de :

1. Optimiser les performances : Des modèles de données bien structurés garantissent l’exécution efficace des requêtes, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

2. Assurer la cohérence des données : Des données correctement modélisées évitent les duplications et les incohérences, garantissant ainsi une source unique de vérité dans toute l’organisation.

3. Améliorer la qualité des données: Un bon modèle applique des contraintes et des règles qui garantissent l’exactitude et la fiabilité de vos données.

4. Faciliter l’évolutivité: À mesure que les volumes de données augmentent, un modèle de données solide peut gérer une demande accrue sans dégradation des performances.

5. Collaboration de soutien: Des modèles de données clairs et bien documentés facilitent la collaboration des équipes, garantissant que chacun comprend la structure et les relations des données.

Types de modèles de données

La modélisation des données peut être divisée en trois types principaux, chacun remplissant un objectif différent dans le processus d’architecture des données. En tant qu’ingénieur de données, nous devons comprendre les trois :

1. Modèles de données conceptuels:

– Il s’agit de modèles de haut niveau qui définissent ce que sont les données et comment les différentes entités interagissent les unes avec les autres.

– Ils sont utilisés pour communiquer avec les parties prenantes, en décrivant la portée et la structure des données sans entrer dans les détails techniques.

2. Modèles de données logiques:

– Ces modèles approfondissent les détails, définissant la structure des données, mais sans considérer la manière dont elles seront physiquement mises en œuvre.

– Cette étape permet de garantir que la structure des données prend en charge la logique métier requise.

3. Modèles de données physiques:

– Les modèles physiques traduisent le modèle logique en une implémentation technique, en tenant compte de la plate-forme de base de données (par exemple, Snowflake, PostgreSQL) et en optimisant les performances.

– Dans cette phase, vous définissez les tables, les colonnes, les types de données, les index, le partitionnement et toutes les contraintes ou relations nécessaires.

Prenons un exemple de système de réservation de billets de cinéma pour illustrer les concepts de modélisation de données. Nous concevrons le modèle de données pour un système qui stocke des informations sur les films, les cinémas, les clients et les réservations.

Étape 1. Modèle conceptuel

• Film : représente les détails des films, tels que le titre, le genre et la date de sortie.
• Théâtre : représente les cinémas où les films sont projetés, y compris des détails tels que le nom et le lieu.
• Client : représente les utilisateurs qui réservent les billets.
• Réservation : représente la transaction de réservation d’un billet, y compris le client, le film et l’heure du spectacle.

Étape 2. Modèle de données logique

Nous pouvons maintenant passer à un modèle de données logique, dans lequel nous identifions les attributs et les relations entre ces entités. Voici le modèle logique avec les entités et leurs attributs :

• Film : movie_id (clé primaire), titre, show_time, release_date, emplacement, description
• Cinéma : cinema_id (clé primaire), cinema_name, cinema_location
• Client : customer_id (clé primaire), nom, email, numéro, âge
• Transaction : trans_no (clé primaire), movie_id (clé étrangère), Theater_id` (clé étrangère), customer_id (clé étrangère), resv_id

Vous trouverez ci-dessous un diagramme ER simple représentant les relations entre ces entités.

https://creately.com/diagram/example/hxpl8x6f/er-diagram-for-online-booking-cinema

Ce diagramme permet de clarifier la manière dont les films, les cinémas, les clients et les réservations sont connectés dans une structure de base de données, facilitant ainsi la compréhension du flux de données au sein du système.

Étape 3. Modèle de données physique

Une fois le modèle logique défini, l’étape suivante consiste à le mapper à un modèle de données physique : c’est là que des types de données et des contraintes spécifiques sont ajoutés, en fonction de la technologie de base de données utilisée.

Par exemple:

– `movie_id`, `theater_id`, `customer_id`, `booking_id` : entier (clé primaire)

– `titre` : VARCHAR(255)

– `email` : VARCHAR(100)

– `show_time` : DATETIME

Cette combinaison d’un exemple pratique et du diagramme ER fournit une image plus claire du fonctionnement de la modélisation des données dans des scénarios réels.

Techniques clés de modélisation de données en ingénierie des données

1. Diagrammes Entité-Relation (ERD):

– Les diagrammes ER sont couramment utilisés pour visualiser les relations entre les entités (tables) dans une base de données. Ces diagrammes vous aident à voir comment les différentes entités (telles que les clients, les commandes, les produits) sont liées.

– En tant qu’ingénieur de données, la création de diagrammes ER pendant la phase de conception garantit une structure claire et logique avant de passer à la mise en œuvre physique.

2. Normalisation:

– La normalisation est une technique permettant de réduire la redondance et d’améliorer l’intégrité des données en divisant les tables plus grandes en tables plus petites et liées. Cela évite les anomalies de données et réduit la quantité d’espace requis.

– Les ingénieurs de données normalisent souvent les données jusqu’à la troisième forme normale (3NF) pour équilibrer les performances et l’intégrité des données.

3. Denormalization:

– Parfois, les besoins en performances nécessitent de dénormaliser les données, en fusionnant les tables pour accélérer les requêtes, en particulier dans les environnements gourmands en lecture comme les entrepôts de données.

– La dénormalisation introduit une certaine redondance mais améliore les performances des requêtes, en particulier dans les systèmes OLAP (Online Analytical Processing).

4. Schéma en étoile et schéma en flocon de neige:

– Il s’agit de deux conceptions de schémas de base de données courantes utilisées dans l’entreposage de données.

– Schéma en étoile : simple et largement utilisé, où les tableaux de faits (par exemple, les données de ventes) sont entourés de tableaux de dimensions (par exemple, les produits, le temps, les clients). Cette conception est optimisée pour les requêtes.

– Schéma Snowflake : une forme plus normalisée du schéma en étoile, dans laquelle les tables de dimensions sont divisées en tables associées, réduisant ainsi la redondance mais rendant potentiellement les requêtes plus complexes.

– En tant qu’ingénieur de données, savoir quand utiliser chaque type de schéma peut améliorer ou défaire les performances de votre entrepôt de données.

5. Modélisation dimensionnelle:

– La modélisation dimensionnelle, souvent utilisée dans les entrepôts de données, est le processus de conception d’une structure de faits et de dimensions qui optimise la récupération des données.

– La table de faits stocke des données quantitatives (par exemple, les ventes), tandis que les tables de dimensions stockent des attributs descriptifs (par exemple, client, produit). Ce modèle prend en charge des requêtes et des analyses rapides.

Meilleures pratiques en matière de modélisation des données

1. Commencez simplement, évoluez plus tard: Commencez par un modèle de base qui capture les principales exigences de l’entreprise. Au fur et à mesure que le projet se développe, vous pouvez itérer sur votre modèle, en ajoutant de la complexité si nécessaire.

2. Prioriser les performances: Pensez aux types de requêtes qui seront exécutées sur vos données. Concevoir des index, des partitions et des relations pour optimiser ces requêtes

3. Maintenir l’intégrité des données: Appliquez toujours l’intégrité des données avec des contraintes (comme les clés primaires, les clés étrangères) pour éviter la corruption des données. Ceci est particulièrement important lorsque plusieurs équipes ou systèmes s’appuient sur les mêmes données.

4. Documentez vos modèles: Assurez-vous que vos modèles sont bien documentés afin que les autres ingénieurs, analystes et parties prenantes puissent les comprendre. Une documentation claire facilite la collaboration et le dépannage.

5. Test vos modèles: Avant de déployer votre modèle de données en production, testez-le minutieusement pour vous assurer qu’il répond aux attentes en matière de performances, gère les volumes de données attendus et s’aligne sur les besoins de l’entreprise.

Outils pour démarrer avec la modélisation des données

Il existe une gamme d’outils à votre disposition pour la modélisation des données. Parmi les plus populaires, citons :

– ER/Studio et IBM InfoSphere Data Architect : pour les environnements d’entreprise complexes.

– Microsoft Visi/darw.io : Un outil simple mais efficace pour créer des diagrammes ER.

– dbt (data build tool) : Un outil moderne de transformation et de modélisation de données, particulièrement adapté aux entrepôts de données.

– SQL Server Management Studio (SSMS) : si vous travaillez avec SQL Server, SSMS dispose d’outils intégrés pour concevoir des bases de données et créer des modèles.

La modélisation des données sert de base à la création de pipelines et d’entrepôts de données robustes. Les modèles que vous créez auront un impact direct sur les performances de vos systèmes, la qualité de vos données et, finalement, les informations qui en découlent. Permettez dès maintenant une prise de décision plus rapide basée sur les données ! Contact AU NOUVEAU.