Vous avez besoin d'une modélisation des données pour économiser à vous-même ou à votre organisation beaucoup d'argent, d'heures et de problèmes. Lisez la suite pour découvrir comment les modèles de données font leur magie.
La modélisation des données est le processus de création d'une vue conceptuelle des informations qu'une base de données contient ou devrait contenir. À la suite de ce processus, un modèle de données est créé, donnant forme aux objets de données (toutes les entités pour lesquelles des informations doivent être stockées), les associations ou relations entre eux, et les règles ou restrictions qui régissent les informations qui entrent dans la base de données. .
Très sympa, mais est-il vraiment nécessaire de travailler avec des modèles de données ? Ne pouvons-nous pas simplement sauter cette étape, gagner du temps et passer directement à la création d'objets dans la base de données ? Un cours de modélisation de base de données répondra à ces questions, mais si vous voulez un résumé, je vous donnerai suffisamment de raisons d'avoir un modèle de données à portée de main chaque fois que vous avez besoin de travailler avec des informations stockées dans une base de données. Lorsque vous aurez fini de lire cet article, vous conviendrez avec moi que travailler avec une base de données sans modèle approprié équivaut à construire une maison - ou même un gratte-ciel - sans fondation appropriée.
Commençons par considérer deux contextes dans lesquels la modélisation des données est principalement effectuée :
- Modélisation stratégique, réalisée dans le cadre de la stratégie générale des systèmes d'information d'une organisation.
- La conception de la base de données, qui fait partie de la phase de conception du processus de développement logiciel.
Dans les deux situations, il existe de nombreuses raisons de faire de la modélisation de données. Nous verrons d'abord ceux qui ont trait à la stratégie des systèmes d'information, puis ceux liés au développement logiciel.
Meilleure qualité des informations
Un modèle de données est essentiel pour assurer la clarté et la cohérence des métadonnées , les définitions des objets qui composent une base de données. Cela contribue à augmenter la qualité de l'information. Par exemple, un modèle de données peut garantir que les formats corrects sont utilisés pour les éléments de données tels que les numéros de téléphone et les codes postaux, et dans une base de données où les données client sont stockées, il peut garantir que chaque client a au moins une adresse.
Vous pouvez également garantir la qualité des informations stockées dans une base de données en imposant des règles afin que seules les données valides entrent dans les tables. Pour ce faire lors de la conception du modèle de données, vous définissez le domaine de valeur pour chaque champ et différenciez les champs qui doivent avoir des valeurs de ceux qui peuvent être laissés vides.
Les définitions de modèles de données garantissent la conformité des données à règles commerciales. Par exemple, vous pouvez exiger que chaque client ait une adresse avec le format de code postal correct, ou que chaque adresse soit associée à une ville et chaque ville à un état.
La qualité des informations est également améliorée en imposant des restrictions qui garantissent l'intégrité référentielle et maintiennent la cardinalité voulue dans les relations entre les entités. Ces restrictions ne peuvent être dérivées que d'un modèle de données approprié.
Réutilisation des actifs de données
Lors du développement d'un nouveau système ou de l'ajout de nouvelles fonctionnalités à un système existant, il est courant que certaines des entités de données requises par le nouveau développement existent déjà dans une base de données et peuvent donc être réutilisées. La seule façon de savoir quelles entités existent déjà est de parcourir des modèles de données à jour qui décrivent de manière adéquate les structures des bases de données utilisées par l'organisation.
Les modèles de données conceptuels, logiques et physiques doivent être maintenus pour fournir des vues avec différents niveaux d'abstraction afin de vous permettre de détecter facilement les ressources de données réutilisables. Vous pouvez tirer parti d'un outil de conception spécialisé, tel que la plate-forme Vertabelo, pour faciliter la création de différents types de modèles de données et même les dériver les uns des autres.
Cette bonne pratique évite de générer des données redondantes dans différents schémas, ce qui conduit tôt ou tard à des informations incohérentes (plus à ce sujet ci-dessous).
Migration vers des environnements cloud
Avec les infrastructures DaaS (Data as a Service) ou les bases de données dans le cloud, certaines exigences, telles que la confidentialité des bases de données , évolutivité dynamique , et efficacité dans la gestion de plusieurs locataires , devenir plus critique.
Les modèles de données sont un outil inestimable pour répondre à ces exigences, car ils facilitent la vérification qu'une conception de schéma s'y conforme. À leur tour, ils vous permettent de définir les partitions des schémas et leurs besoins en stockage, ce qui est essentiel pour dimensionner correctement le niveau de service requis et la croissance de stockage attendue lorsque les bases de données résident dans des clouds privés ou publics.
Les artefacts de conception de base de données tels que les diagrammes ER sont les outils de choix lors de la préparation d'une migration vers un environnement cloud. Un guide sur l'utilisation des diagrammes ER peut vous donner un aperçu de leur utilité dans la migration de bases de données.
Modélisation de bases de données pour Big Data et NoSQL
Les bases de données non relationnelles, telles que NoSQL et les schémas dimensionnels, peuvent nous obliger à mettre de côté (au moins pour un moment) notre état d'esprit relationnel traditionnel. Mais cela ne signifie pas que nous pouvons nous passer des modèles de données. Au contraire, la modélisation des données devient encore plus importante.
Lorsque vous devez travailler avec le Big Data, vous êtes généralement confronté à d'énormes silos d'informations qui doivent être décomposées, affinées et structurées de manière à ce que vous ou un analyste de données puissiez en tirer des informations stratégiques. Une conception de schéma minutieuse est nécessaire, à la fois pour les référentiels d'informations raffinés ou les entrepôts de données et pour les référentiels intermédiaires utilisés pour les processus de nettoyage et de structuration des données.
Il existe une idée fausse, principalement de la part des programmeurs, selon laquelle les bases de données NoSQL n'utilisent pas de schémas et ne nécessitent donc pas de modèles de données. Rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité. Étant donné que les technologies NoSQL ne fournissent pas de moyen standardisé d'afficher les métadonnées (ce que font tous les SGBDR), les modèles de données deviennent essentiels pour permettre aux utilisateurs d'utiliser et de partager les informations stockées dans la base de données.
Fusions et acquisitions
Toute fusion entre deux organisations représente un défi gigantesque pour leurs départements informatiques respectifs. Une partie importante de ce défi réside dans la consolidation de la base de données. Si les deux organisations disposent de modèles de données à jour, cette consolidation peut être effectuée dans les modèles plutôt que directement dans les bases de données, ce qui réduit considérablement l'effort consacré à la tâche.
Jusqu'à présent, nous avons vu les avantages de la modélisation des données associée à la planification stratégique informatique d'une organisation. Si ces raisons ne suffisent pas à vous convaincre de l'importance de la modélisation des données, examinons également les avantages qu'elle apporte au développement de logiciels.
Réduction des coûts de développement
Dans les premières étapes d'un projet de développement, lorsque le budget est en cours d'analyse, la nécessité de s'efforcer de construire un modèle de données peut être remise en question. Si les chefs de projet et les gestionnaires sont suffisamment intelligents, ils compareront ce qu'il en coûte pour construire et maintenir un modèle de données avec les coûts qui seront économisés et décideront en faveur de la construction du modèle.
La modélisation des données ne représente que 10 % d'un budget de projet de développement et a le potentiel de réduire les coûts réels du projet à moins d'un tiers.
Considérez simplement ce qui suit. Dans la plupart des cas, le coût de la modélisation des données (c'est-à-dire le coût de l'effort requis pour créer et maintenir le modèle) est inférieur à 10 % du budget total d'un projet logiciel. En comparaison, les économies de coûts associées à l'utilisation de modèles de données peuvent atteindre 70 %, le tout grâce à la réduction des heures de codage et de maintenance.
Ainsi, dans le développement de logiciels, la première et la plus importante raison de faire de la modélisation de données est le ROI (retour sur investissement) incontestable, que les chefs de projet doivent prendre en compte dès les premières étapes de chaque projet.
Meilleures définitions des exigences
En développement logiciel, vous pouvez garantir une meilleure compréhension du système à développer si les activités de modélisation des données sont menées en parallèle avec la collecte des exigences. Les exigences seront plus complètes et plus correctes.
La modélisation des données aide à découvrir les règles métier et à poser des questions lors de l'ingénierie des exigences, tout en garantissant l'intégrité des données. Il est plus efficace que les activités de modélisation de processus telles que la conception de cas d'utilisation ou la conception de flux de travail, et évidemment plus expressif et moins verbeux que la description en prose des règles métier.
Développement plus rapide
Lorsque les développeurs disposent de modèles de données appropriés, ils peuvent faire leur travail avec moins d'erreurs. Les outils de modélisation de données génèrent et gèrent automatiquement des schémas de base de données, créant des scripts en langage de définition de données (DDL) qui sont souvent trop longs, complexes et désordonnés pour que les développeurs puissent les générer manuellement.
À leur tour, ces outils favorisent la collaboration en permettant aux modèles d'être partagés entre les développeurs. Lorsque des modifications sont nécessaires, vous pouvez les apporter au modèle de données, en vous assurant que tous les développeurs seront informés et qu'elles seront appliquées aux bases de données sans rien casser.
Tout cela permet aux systèmes d'être livrés plus rapidement et avec moins de bugs.
Améliorer les méthodologies agiles
Les méthodologies agiles visent à accélérer le processus de développement en concentrant les efforts sur la fourniture de logiciels fonctionnels et en évitant la bureaucratie, la documentation excessive et les phases exécutées les unes après les autres.
La modélisation de base de données est confrontée à un défi important lorsque l'on travaille dans des environnements agiles, car le concepteur doit être capable de travailler sur une « vue d'ensemble », tandis que les développeurs n'ont besoin que des objets de données requis pour chaque user story. Pour parvenir à un consensus entre les modélisateurs de données et les développeurs, les méthodologies agiles utilisent des techniques telles que le sandboxing et branchement .
Une sandbox est l'environnement de travail de chaque développeur. Le concepteur peut travailler avec les branches du modèle de données principal dans le bac à sable de chaque développeur, qui fournira des commentaires pour l'affiner. À la fin de chaque étape (ou sprint), le concepteur de la base de données fusionne les différentes branches pour maintenir à jour le modèle complet.
Vous pourriez penser que la modélisation des données ralentit les équipes agiles et que les développeurs doivent attendre que les modèles soient prêts pour commencer leur travail. Mais en réalité, l'utilisation de techniques telles que le sandboxing et la ramification maintient les principes d'agilité et permet en même temps d'obtenir les améliorations de vitesse mentionnées ci-dessus.
Que se passe-t-il si je n'utilise pas de modèles de données ?
Vous pourriez penser que vous pouvez toujours survivre sans les avantages des modèles de données mentionnés jusqu'à présent pour gagner du temps. Mais si vous décidez de ne pas modéliser les données, vous risquez de rencontrer de sérieux problèmes tels que :
- Redondance inutile :puisqu'il n'y a pas de modèle pour voir clairement les objets de données, différentes versions des mêmes objets apparaîtront avec des informations différentes. Par exemple, un système d'inventaire peut signaler que 500 unités d'un article ont été vendues au cours du mois dernier, tandis qu'un système logistique peut signaler que 1 000 unités du même article ont été expédiées au cours de la même période. Quel est le droit? Qui sait.
- Applications lentes :l'absence de modèle de données rend les tâches d'optimisation difficiles, ce qui réduit la réactivité des applications.
- Incapacité à respecter les normes de qualité :en l'absence de modèle de données, vos bases de données ne seront pas documentées, ce qui est obligatoire dans des scénarios tels que les migrations de bases de données.
- Mauvaise qualité logicielle :les exigences en matière de développement logiciel seront médiocres et les utilisateurs ne disposeront pas des applications dont ils ont besoin ou qu'ils souhaitent.
- Coûts de développement plus élevés :j'ai déjà mentionné les économies importantes qui peuvent être réalisées dans un projet de développement en utilisant des modèles de données. Si vous choisissez de ne pas les utiliser, vous devrez décider qui paiera les coûts supplémentaires de développement et de maintenance. Et qui trouvera des excuses lorsque les délais ne seront pas respectés.
Toujours pas convaincu ?
Si ce que vous avez lu jusqu'à présent ne suffit pas à vous convaincre de l'importance de la modélisation des données, rappelez-vous que les données deviennent un atout de plus en plus précieux pour toutes sortes d'organisations. Modéliser les structures de valorisation de l'information revêt aujourd'hui une pertinence sans précédent.
Considérez ceci :pendant la ruée vers l'or, les gars qui gagnaient le plus d'argent n'étaient pas ceux qui cherchaient des pépites d'or mais plutôt ceux qui fournissaient les outils pour extraire l'or. En 2021, les pépites d'or se présentent sous la forme d'informations perspicaces, et les mineurs qui extraient un matériau aussi précieux doivent disposer de modèles de données.
