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Les 3 types de modélisation des données

Le domaine de l’analyse des données fait appel à des modèles de données qui permettent de représenter des informations de nature complexe et d’en faciliter la compréhension. Il existe trois types principaux de modélisation des données, qu’on va voir en détail dans cet article.

Les 3 types de modélisation des données :

Les modèles conceptuels:

Les modèles conceptuels ou MCD représentent des informations abstraites, indépendantes de tout type de système de stockage de données ou de langage de programmation. Ils servent à transmettre des idées et des concepts de façon transparente et précise, mais sans entrer dans les détails techniques. Ces modèles conceptuels sont souvent utilisés afin de présenter les exigences relatives à un certain système ou de documenter une structure de données.

 

Les modèles logiques :

Les modèles logiques ou MLD correspondent à des représentations plus détaillées de l’information, qui incluent les relations et les contraintes entre les différentes entités. Ils permettent aux programmeurs et aux gestionnaires de bases de données de créer et de mettre à jour des systèmes de stockage de données. Les modèles logiques offrent une vue plus détaillée de l’information par rapport aux modèles conceptuels, tout en restant indépendants des systèmes spécifiques.

En effet, La modélisation logiques des données est une représentation des données, issues de la modélisation conceptuelle puis des données.

Les modèles physiques :

Les modèles physiques sont des représentations très détaillées des données qui spécifient le système de stockage et le langage de programmation utilisé pour mettre en œuvre le système. Ces modèles sont destinés à être employés par les programmeurs et les gestionnaires de bases de données lors de la mise en œuvre et de la maintenance des systèmes de stockage de données. Les modèles physiques offrent aussi une vue très détaillée de l’information, en précisant les types de données, la taille des champs et les restrictions en matière d’intégrité.

Quand utiliser ces modèles ?

En effet, l’utilisation des modèles de données peut couvrir plusieurs de nombreux domaines de l’analyse de données. Notamment, la modélisation des processus métier, la conception de bases de données et la visualisation des données.

Afin de répondre à la question de manière concise, on va explorer le champ d’utilisation de chaque types de modèles de données.

Champ d’utilisation du MCD :

De manière précise, les modèles conceptuels servent souvent, au début d’un projet, à comprendre les besoins et les objectifs du système, à transmettre des idées aux parties prenantes et à documenter l’architecture des données.

Champ d’utilisation du MLD :

Les modèles logiques interviennent dans la création et la maintenance des bases de données et des systèmes de stockage de données, en précisant les relations entre les entités, les attributs et les contraintes. Ils permettent par ailleurs de mieux optimiser les performances du système en offrant une vue globale et détaillée des données stockées.

Champ d’utilisation du modèle physique des données  :

Finalement, les modèles physiques peuvent intervenir dans la définition des détails techniques de la mise en œuvre du système de stockage des données. Ils permettent aux programmeurs et aux administrateurs de bases de données de comprendre les spécifications techniques de la mise en œuvre de la base de données.

En résumé, les modèles de données sont des éléments essentiels pour comprendre et représenter les informations complexes dans de nombreux champs d’analyse des données. Ils interviennent dans la modélisation des processus d’entreprise, la conception de bases de données, la gestion de projets, l’optimisation des performances des systèmes, la planification des capacités, la visualisation des données et bien d’autres choses encore. Ainsi, les modèles conceptuels, logiques et physiques ont tous un rôle particulier à tenir dans ce processus.

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