Le travail d'un concepteur de base de données consiste à traduire les exigences commerciales du client en un modèle de données qui non seulement stocke correctement les données commerciales, mais prend également en charge les processus qui utilisent les données.
Un concepteur de base de données, parfois appelé architecte de base de données ou responsable des données, est responsable de la conception des bases de données d'une organisation. Il/elle évalue soigneusement les besoins de l'entreprise et rédige les modèles de données. Ensuite, des discussions initiales avec le métier ont lieu pour valider la compréhension des données et des processus métier. Le travail d'un concepteur de base de données comprend également la préparation de la documentation de support lors de la création de la base de données physique.
Qu'est-ce que la modélisation des données ?
La modélisation des données est un processus dans lequel un concepteur de base de données crée un modèle de données qui prend en charge son application. Son but est de représenter comment les objets de base de données interagissent et comment ils résolvent les problèmes métier.
Un modèle de données décrit la structure des données dans les tables de la base de données et les relations entre elles. Il est représenté par une série de diagrammes ER qui contiennent les principales entités, leurs attributs et les relations entre les entités. Il est très important de construire le bon modèle de données dès le départ.
La modélisation des données doit également tenir compte de la flexibilité. Aucun modèle de données n'est figé, même après le déploiement de la base de données. Un modèle de données doit être ajusté au fil du temps pour refléter les nouvelles données et les nouvelles exigences. C'est pourquoi il est important de tenir compte de la flexibilité lors de la conception.
La modélisation des données vous aide à traduire les exigences commerciales en exigences techniques pour créer plus facilement la base de données physique. Il vous aide également à détecter les problèmes de performances potentiels avec les requêtes avant même de créer la base de données. Pour toutes ces raisons, la modélisation des données est très importante.
Types de modèles de données
Lors de la création d'une nouvelle base de données, votre travail en tant que concepteur de base de données vous fait passer par au moins trois phases principales. Un modèle de données passe par un processus évolutif à partir d'un modèle de données conceptuel. Il est ensuite développé en un modèle de données logique. Ceci, à son tour, est développé plus loin dans un modèle de données physique, implémenté plus tard avec des scripts SQL.
Chaque type de modèle de données est conçu pour interagir avec différents types de parties prenantes. Nous décrirons et expliquerons brièvement l'utilisation de ces modèles de données ci-dessous. Si vous souhaitez une explication plus approfondie, consultez cet article.
Modèle conceptuel de données
Le modèle de données conceptuel est le premier modèle de données que nous construisons. Dans un modèle conceptuel de données, les principales entités sont définies, généralement à l'aide de diagrammes ER. C'est également à ce moment que les principales parties prenantes du côté commercial participent.
Un modèle de données conceptuel permet d'identifier et de définir la portée initiale du problème métier, les entités impliquées dans la résolution du problème et la manière dont elles interagissent. Ces entités sont des représentations génériques de concepts tels que commande, magasin et employé.
Les relations entre ces entités sont généralement représentées par des lignes reliant les entités qui interagissent dans le monde réel. Ainsi, à titre d'exemple, les entités de commande, de magasin et d'employé doivent avoir des relations qui les relient.
Modèle de données logique
Le modèle de données logique s'appuie sur le modèle de données conceptuel. Des techniques de normalisation telles que 3NF (la troisième forme normale) sont appliquées. Nous nous assurons que toutes les relations entre les entités sont représentées dans notre modèle de données. Cette étape est la principale différence entre les modèles de données conceptuels et logiques.
Modèle de données physiques
Le modèle physique de données est la version finale et la plus détaillée de notre modèle de données. Dans cette étape, nous définissons toutes les tables de notre application. Nous définissons également les relations entre les tables, définissons leur cardinalité, transformons les attributs d'entité en colonnes et choisissons ou définissons les types de données pour chaque colonne. Nous nous assurons de définir des valeurs ou des contraintes par défaut sur les valeurs de colonne, des contraintes entre les tables et des classements définis.
Une fois qu'un modèle de données physique est conçu, nous construisons généralement un ensemble de scripts SQL qui définissent cette structure pour créer notre base de données. Au lieu de tout écrire à la main, il est préférable d'utiliser un outil de modélisation de base de données comme Vertabelo Database Modeler.
Le travail du concepteur de base de données
Les tâches d'un concepteur de base de données ne se limitent pas au développement technique et à la conception de diagrammes. Une journée typique consiste à examiner l'arriéré des besoins de l'entreprise et à voir si quelque chose a changé.
Une journée dans la vie d'un concepteur de base de données
Lorsqu'il y a des changements, le concepteur de la base de données analyse les exigences et rencontre l'entreprise pour clarifier les implications des changements sur le modèle de données et la base de données. Après ces clarifications, le concepteur de la base de données met à jour le modèle avec les modifications. Cela peut aller de la simple modification d'un seul type de données à la refonte des relations d'entité et à l'application de la normalisation si la modification a un impact plus important.
S'il existe une métrique de performance qui doit être respectée, le concepteur de la base de données devra peut-être rechercher et spécifier les index à créer. S'il y a un processus ETL à mapper, il peut spécifier quelles procédures stockées effectuent la transformation des données.
Un concepteur de base de données doit tenir compte des implications des modifications sur les tâches de maintenance de la base de données, telles que les sauvegardes, les restaurations et l'envoi de journaux. Si les modifications sont majeures, le concepteur de la base de données doit en discuter avec l'équipe d'administration de la base de données ou avec l'équipe de développement qui surveille la base de données. Une autre responsabilité du concepteur est de définir et de maintenir le dictionnaire de données pour la base de données.
Risques et problèmes rencontrés par un concepteur de base de données
Comme pour tout travail, certains problèmes sont prévisibles, vous pouvez donc avoir un plan esquissé. Mais il y a des problèmes que vous ne pouvez pas prévoir, et le travail d'un concepteur de base de données ne fait pas exception.
L'une des choses les plus risquées qu'un concepteur de base de données puisse faire est de faire des hypothèses. Cela peut entraîner des problèmes inattendus plus tard dans le projet. En cas de doute, il est préférable de clarifier avec l'entreprise plutôt que d'aller de l'avant. J'ai vu cela se produire à plusieurs reprises, à la fois pour moi et pour mes collègues.
Nous pouvons faire de petites hypothèses sur les types de données ou la quantité de données pour une table spécifique. Si nous nous trompons, cependant, cela peut avoir un impact sur le modèle de données physique et entraîner de nombreuses retouches pour atteindre les métriques de performances cibles.
Un autre problème consiste à supposer que vous avez tout couvert et qu'il n'y aura jamais d'erreurs. Les problèmes surviennent généralement à la fin d'un projet lorsque tout est déjà déployé.
Certains scénarios nécessitent des ajustements, même après le déploiement de votre base de données. Cela peut être dû à une augmentation des données stockées, à des changements dans les besoins de l'entreprise ou à la nécessité de nouveaux rapports. Ces événements ont un impact non seulement sur vos tables, mais également sur vos objets de base de données, vos index, éventuellement les types de données, les relations et bien d'autres choses.
Les avantages et les inconvénients d'être un concepteur de base de données
Comme pour tout travail, il y a des avantages et des inconvénients selon la façon dont vous voyez les choses, ce que vous aimez et comment vous voulez vivre.
Les avantages sont que vous trouvez toujours des contextes commerciaux intéressants à cartographier dans un modèle de données et à intégrer dans une base de données. C'est un excellent travail pour les personnes qui peuvent se concentrer et qui aiment résoudre des problèmes difficiles. C'est un excellent travail si vous aimez communiquer et résoudre des problèmes techniques et si vous pouvez et êtes curieux de comprendre les contextes commerciaux et technologiques.
Comme pour toute compétence difficile, le salaire est assez bon. Si vous travaillez sur des projets avec des clients de grandes entreprises, les voyages d'affaires peuvent être un plus si vous aimez voyager et rencontrer de nouvelles personnes dans de nouveaux environnements.
Les inconvénients ne sont pas nombreux à mon avis. Mais pour certaines personnes, certaines des choses mentionnées dans les avantages sont en fait des inconvénients. Si vous préférez vous concentrer profondément sur votre travail et minimiser la communication ou si vous ne pouvez pas ou ne voulez pas voyager en raison de contraintes familiales, le travail de concepteur de base de données peut ne pas vous convenir.
Devenez un concepteur de base de données !
Avec une certaine expertise technique dans le domaine, une certaine expérience en programmation et une ouverture à la communication, je pense que n'importe qui peut avoir une carrière de concepteur de base de données même si vous ne cochez pas toutes les cases. Les compétences idéales requises pour être un concepteur de base de données sont brièvement énumérées ci-dessous.
- Techniques de modélisation et de normalisation des données
- Connaissance de l'interrogation des bases de données et de l'optimisation des performances
- Les composants internes de la base de données spécifiques au moteur de base de données requis par le client.
- Connaissance des processus ETL.
- Connaissance de l'informatique décisionnelle et de la création de rapports
- Connaissance de l'architecture et de la conception logicielles générales
- Compétences en gestion de projet.
- Bonnes compétences en communication.
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Nous espérons que vous avez apprécié l'article ! N'hésitez pas à naviguer pour plus d'informations sur le monde incroyable des bases de données.
