2024-07-12
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Dans le vaste domaine de la gouvernance des données d’entreprise, la première et cruciale étape consiste à communiquer clairement la nécessité d’une gouvernance des données. Cela implique d'avoir une compréhension et un enregistrement clairs des types de données que l'entreprise détient, de l'endroit où elles sont stockées et des spécificités de la gestion actuelle des données. Comprendre les actifs de données d'une organisation est la base du développement d'une stratégie de gouvernance des données efficace. Les entreprises doivent identifier et inventorier tous les types d’actifs de données, y compris les données structurées et non structurées, ainsi que la manière dont elles sont distribuées au sein de l’organisation.
Dans ce contexte, l’importance des modèles de données est devenue de plus en plus importante.Le modèle de données sert d'outil pour décrire la structure des données et la relation entre les données.gouvernance des données Fournit un cadre et des règles de base. La gouvernance des données est le processus visant à garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données, et elle s'appuie sur des modèles de données pour atteindre ces objectifs.
Cet article vise à explorer la relation entre les modèles de données et la gouvernance des données, et comment améliorer les capacités de gestion des données d'une entreprise grâce à une conception efficace de modèles de données et à des pratiques de gouvernance des données. Nous présenterons d’abord les concepts et composants de base des modèles de données, ainsi que l’importance des modèles de données. Nous discuterons en profondeur du rôle des modèles de données dans la gouvernance des données, notamment de la manière d'utiliser les modèles de données pour prendre en charge la gestion des métadonnées, la gestion de la qualité des données, garantir la sécurité et la conformité des données, etc.
Grâce à la discussion de cet article, nous espérons aider les lecteurs à mieux comprendre l'importance des modèles de données et de la gouvernance des données, ainsi que la manière dont ils dépendent les uns des autres et se favorisent mutuellement pour promouvoir conjointement le développement de stratégies de données d'entreprise.
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Un modèle de données est aux données ce qu'un modèle architectural est à un bâtiment. Il fournit une description détaillée des caractéristiques des données. En bref, un modèle de données est un ensemble de symboles standardisés et faciles à comprendre qui sont utilisés pour exprimer la structure et les relations des données afin de faciliter la mise en œuvre et le fonctionnement des systèmes informatiques. Ces modèles fournissent un cadre clair pour la gouvernance, l'analyse et l'application des données, garantissant que les données sont comprises et utilisées de manière ordonnée et cohérente.
Le modèle de données capture de manière exhaustive tous les aspects des données à travers trois éléments principaux, à savoir la structure des données, les opérations sur les données et les contraintes des données.
La structure des données décrit principalement les aspects statiques du système, couvrant la classification des données, les attributs, les caractéristiques et les relations entre les différentes entités de données. En tant que pierre angulaire du modèle de données, il joue un rôle crucial dans la définition de l’essence du modèle de données. Dans le contexte des systèmes de bases de données, le nom d'un modèle de données est souvent lié au type de sa structure de données. Par exemple, « modèle hiérarchique » et « modèle relationnel » correspondent respectivement à des structures de données hiérarchiques et relationnelles.
Les opérations sur les données impliquent les aspects dynamiques du système, notamment l'ajout, la mise à jour, la suppression et la récupération de données. Un modèle de données complet doit définir clairement la signification spécifique de ces opérations, la syntaxe des opérations, les règles et le langage de programmation ou de requête utilisé pour mettre en œuvre ces opérations.
Les contraintes de données représentent un ensemble de règles d'intégrité qui limitent les données et leurs relations dans le modèle de données. Ces règles garantissent l'exactitude, la légalité et la cohérence du stockage des données et des changements d'état du modèle de données. Par exemple, s'assurer que le numéro de client dans une table de la base de données est unique ou que le champ du nom ne peut pas être vide sont des exemples de règles d'intégrité. Grâce à ces contraintes, la qualité des données et la cohérence du modèle de données peuvent être maintenues.
Un modèle de données est un outil qui décrit conceptuellement les objets de données, les relations entre eux et les règles qui leur sont associées. Selon les différentes exigences des applications et niveaux d'abstraction, les modèles de données peuvent être divisés en trois types principaux suivants :
Les modèles conceptuels s'efforcent de capturer et d'exprimer les concepts commerciaux clés et leurs interconnexions, tels que les clients, les fournisseurs, les produits, les contrats, les canaux de distribution et les processus de production. Son objectif principal est de construire un cadre qui reflète le niveau conceptuel de l'entreprise, en clarifiant les entités, les attributs et les relations entre eux. Le modèle conceptuel se concentre sur l'expression de la logique métier et décrit en détail les entités d'objet correspondant aux concepts métier et leurs interrelations pour faciliter la compréhension et l'analyse par le personnel commercial et les développeurs de systèmes.
Les trois éléments de base qui composent le modèle conceptuel comprennent :
En prenant l'activité de vente comme exemple, les clients et les produits peuvent être considérés comme deux entités différentes : le type de client, le nom du client et l'adresse de livraison sont des attributs de l'entité client, le type de produit, le nom du produit et le prix du produit sont des attributs de l'entité produit ; ; et le comportement de vente constitue une relation entre les clients et les produits.
Dans le processus de construction d’un modèle conceptuel, il est d’abord nécessaire de clarifier la portée du système et les objets clés impliqués. Le travail de conception commence généralement par un domaine sélectionné, et les détails structurels spécifiques de la base de données ne sont généralement pas abordés pendant la phase de modélisation du modèle conceptuel.
En établissant des concepts commerciaux de base et une portée, les modèles conceptuels fournissent une terminologie et des définitions communes à tous les participants, formant ainsi une base linguistique commune.
Le modèle conceptuel est utilisé pour définir la portée de la modélisation, déterminer le thème de la construction, trier les principales relations commerciales et construire le cadre du modèle logique de données.
Il s'agit d'un ensemble de concepts affinés par les designers sur la base d'une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs et des domaines métiers, après analyse et synthèse, pour décrire les besoins métiers des utilisateurs. Le modèle conceptuel ne dépend pas d'un système d'information spécifique. Il s'agit d'une structure conceptuelle indépendante du personnel informatique et qui reflète uniquement les besoins d'information.
Il possède non seulement de puissantes capacités d'expression sémantique et peut exprimer directement diverses connaissances sémantiques dans les applications, mais doit également être conçu pour être concis, clair et facile à comprendre. Dans la planification de la gouvernance des données, les modèles conceptuels sont souvent utilisés pour planifier les sujets de gouvernance des données et aider à trier les objets métier et leurs relations les uns avec les autres.
Le modèle logique est une représentation complète des besoins en données de l'entreprise. Il détaille les entités de données et leurs interrelations, attributs, définitions, descriptions et exemples. Le modèle logique se concentre davantage sur les détails de mise en œuvre du système. Parfois, afin de simplifier la conception du système, plusieurs entités peuvent être fusionnées en une entité commune.
Néanmoins, le modèle logique reste indépendant de la conception spécifique du système de base de données. Il fournit une couche d’abstraction pour la conception physique de la base de données, mais il ne peut pas être directement utilisé dans le développement réel de la base de données. Le modèle logique est une étape intermédiaire dans la transition vers la conception de bases de données physiques. Il garantit la cohérence et la standardisation de la conception et jette les bases de la mise en œuvre ultérieure de la base de données.
Le modèle logique peut capturer et exprimer avec précision les besoins spécifiques du service commercial et fournit des orientations clés pour la mise en œuvre du système au niveau physique.
Son rôle principal est de décrire le plan d'architecture des données de l'entreprise à travers les entités et leurs interrelations. L'objectif principal de la conception d'un modèle logique est de créer un plan de l'architecture des données d'entreprise et de guider le développement et la construction du système. De plus, le modèle logique est conçu à l'aide de termes commerciaux, il devient donc un pont de communication entre le personnel commercial et le personnel technique et un outil efficace de communication entre les deux parties.
Grâce à des modèles logiques, les équipes techniques peuvent mieux comprendre les exigences métier et les traduire dans la conception du système, tandis que les équipes commerciales peuvent garantir que leurs exigences sont reflétées avec précision dans la mise en œuvre technique.
Le modèle physique fournit un niveau concret d'abstraction pour la conception de la base de données et contient des informations de métadonnées détaillées essentielles à la création de la structure visuelle de la base de données. Le modèle physique permet aux concepteurs de planifier en détail les différents composants d'une base de données, notamment les clés de colonne, les contraintes d'intégrité des données, les index, les déclencheurs et d'autres fonctionnalités liées au système de gestion de base de données (SGBD). Grâce au modèle physique, les développeurs peuvent modéliser et optimiser les caractéristiques physiques de la base de données avant que la base de données ne soit réellement déployée afin de garantir que les performances et l'efficacité de la base de données peuvent répondre aux exigences spécifiques du système.
Par rapport au modèle logique, le modèle physique va encore plus loin : il décrit en détail les relations spécifiques entre les tables, comme l'association de clés primaires et de clés étrangères, la création d'index, etc. Dans le modèle physique, les colonnes de chaque élément de données se voient attribuer des attributs tels que le type de données spécifique, la longueur, la valeur par défaut, les contraintes, la configuration du stockage et les autorisations d'accès.
Il convient de noter que différents systèmes de bases de données peuvent nécessiter différentes conceptions de modèles physiques. Par exemple, il existe certaines différences dans la modélisation des données entre les bases de données relationnelles telles que MySQL et Oracle et les bases de données NoSQL.
La fonction principale du modèle physique est de transformer le modèle logique en un schéma pouvant être implémenté dans le système de base de données pour stocker et gérer réellement les données.
Un modèle physique bien conçu peut optimiser l'efficacité du stockage des données, garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données, et également faciliter le développement de systèmes d'application de bases de données. Grâce à des modèles physiques soigneusement conçus, vous pouvez améliorer les performances des bases de données, réduire les coûts de maintenance et prendre en charge un fonctionnement efficace des applications.
La tâche de conception du modèle physique ne se limite pas seulement à répondre aux besoins fondamentaux du fonctionnement du système et du stockage des données, elle doit également prendre en compte de manière globale l'optimisation des performances du système. Cela comprend les aspects clés suivants :
L'objectif de la conception du modèle physique est de garantir l'efficacité du stockage des données et la stabilité du fonctionnement du système tout en améliorant la capacité du système à traiter les données pour répondre aux exigences de performances de l'entreprise tout en préservant l'exactitude et l'intégrité des données.
Les modèles de données jouent un rôle commun et essentiel dans les projets clés de gestion des données et d'applications tels que le développement de systèmes d'application, l'intégration de données, la construction d'entrepôts de données, la gestion des données de référence et la gestion des actifs de données. Il n’est pas exagéré de la considérer comme la pierre angulaire de la gouvernance des données.
Si l'informatisation de l'entreprise est comparée au corps humain, alors le modèle de données est le squelette qui soutient le corps humain. Les relations et les chemins de flux entre les données constituent les vaisseaux sanguins et le système de veine, et les données elles-mêmes sont équivalentes au sang. Le modèle de données garantit que les données, comme le sang, circulent correctement et fonctionnent efficacement dans le système d'information de l'entreprise.
Qu'il s'agisse d'une base de données opérationnelle ou d'un entrepôt de données, le modèle de données est l'outil principal pour organiser les données et guider la conception des tableaux de données. Linus Torvalds, le fondateur de Linux, a déclaré que « les mauvais programmeurs se soucient du code, les bons programmeurs se soucient des structures de données et de leurs relations », soulignant l'importance des modèles de données. Ce n'est que grâce au modèle de données que les données peuvent être organisées et stockées de manière ordonnée, permettant ainsi une utilisation efficace, peu coûteuse, élevée et de haute qualité du Big Data.
Tout comme un architecte crée des plans avant de construire une maison, les données doivent être soigneusement prises en compte avant de développer une application. Un environnement de données dépourvu d’une perspective globale peut laisser les techniciens impuissants face à des pannes système ou à des problèmes de données. Les modèles de données aident à définir les problèmes, à identifier les données manquantes et redondantes et à sélectionner des solutions optimales.
Les modèles de données permettent de créer des applications à moindre coût et de détecter rapidement les erreurs et les omissions. Un bon modèle de données peut également être utilisé comme référence pour écrire du code SQL, accélérant ainsi le processus de développement. La recherche montre que la modélisation des données, même si elle ne représente qu'une petite partie des coûts du projet, peut réduire considérablement les coûts de programmation.
Dans les entreprises, le personnel commercial, les analystes de données, les architectes, les concepteurs de bases de données, les développeurs, etc., issus d'horizons différents, doivent discuter ensemble des problèmes et des besoins en matière de données. En tant qu’outil de communication efficace, les modèles de données peuvent inciter toutes les parties à parvenir rapidement à un consensus. La cohérence de la terminologie commerciale permet aux hommes d'affaires de comprendre et de valider le travail des développeurs, favorisant ainsi le consensus.
De nombreux problèmes de performances des bases de données ne sont pas causés par le logiciel mais par une mauvaise utilisation de la base de données. Le modèle de données fournit un moyen de comprendre la base de données, nécessitant des concepts clairs et cohérents, et convertissant le modèle logique en une conception de base de données basée sur des règles, puis l'ajustant pour optimiser les performances.
Le modèle de données contribue à améliorer la qualité des données grâce aux paramètres de clé primaire et étrangère de la base de données, aux contraintes des règles de qualité des données et à l'intégrité des données de référence. Les erreurs de données sont plus graves que les erreurs d’application, et une fois que les données d’une grande base de données sont corrompues, les conséquences peuvent être catastrophiques.
Le tri et la modélisation des données sont des outils importants pour l’inventaire et la cartographie des données d’entreprise. Le modèle de données permet de comprendre de manière globale l’état de l’entreprise et des données et d’analyser les problèmes potentiels liés à l’activité et aux données. La conception réussie d'un modèle de données favorise une communication efficace des besoins de l'entreprise, améliore l'exactitude des données et la facilité d'utilisation, et établit une base solide pour la gouvernance des données d'entreprise.
Dans le système d'architecture de données de l'entreprise, le modèle de données joue un rôle central crucial. Il réalise la connexion entre les besoins de l'entreprise et les systèmes de bases de données dans le processus de gouvernance des données. Les responsabilités du modèle de données ne se limitent pas à définir la structure de stockage et les méthodes d'accès aux données. Il est également étroitement lié à plusieurs domaines clés de gestion des données, notamment la gestion des métadonnées, le développement de normes de données, la coordination des données de base, la supervision de la qualité des données et la sécurité des données. et la gestion des données et le traitement opérationnel.
Dans le cadre global de la gouvernance des données, une conception et une gestion minutieuses des modèles de données constituent la première étape pour démarrer le travail de gouvernance des données. Un modèle de données bien conçu peut améliorer considérablement l'efficience et l'efficacité de la gouvernance des données d'entreprise et garantir le bon déroulement et le succès à long terme du travail de gouvernance des données. En optimisant les modèles de données, les entreprises peuvent garantir l'exactitude, la cohérence et l'accessibilité des données, fournissant ainsi un support de données solide pour la prise de décision, les processus métier et la planification stratégique.
Dans la construction du modèle de données, le modèle économique implique principalement la description de sujets métier et de règles métier.Constitue le cœur des métadonnées commerciales . Le modèle physique couvre les entités de données, les relations entre entités, les structures de données et les connexions entre clés primaires et clés étrangères, etc., qui constituent le corps principal des métadonnées techniques.
La corrélation entre les données est la pierre angulaire de l’analyse du lignage des métadonnées. Par conséquent, le modèle de données peut être considéré dans une certaine mesure comme un ensemble de métadonnées décrivant les besoins métier de l’entreprise.
D'un point de vue technique,La gestion des données de référence est pilotée par des modèles de données . Les aspects clés de la gestion des données de référence, notamment la définition, la gestion, le nettoyage, la collecte et la distribution ainsi que la gestion de la qualité, sont tous construits sur la base du métamodèle des données de référence.
Le modèle de données fournit à MDM une définition claire et cohérente de la structure des données, qui guide la planification et la mise en œuvre de solutions de gestion des données de référence.
Dans un environnement d'information multi-systèmes,L'incohérence du modèle de données est à l'origine des problèmes de qualité des données . Le modèle de données fournit des métadonnées clés pour la gestion de la qualité des données, y compris la définition de la cohérence des métadonnées commerciales et la définition des règles de qualité des données, jetant les bases de la formulation ultérieure de règles de qualité des données, de l'inspection de la qualité des données et de la génération de rapports sur la qualité des données.
Un modèle de données bien conçu peut réduire les incohérences dans les statistiques des données et réduire le risque d'erreurs de calcul des données.
Un modèle de données est un moyen de décrire de manière abstraite des structures de données complexes dans le monde réel. C'est également une expression de règles métier. Du point de vue d’une base de données, l’importance des données réside dans leur capacité à refléter avec précision les règles métier définies. Seules des règles métier correctes peuvent définir clairement les entités, les attributs, les relations et les contraintes.
donc,La standardisation des modèles de données est un maillon important dans le processus de standardisation des données. . Les règles métier du modèle de données sont dérivées d'une description détaillée des opérations de l'entreprise, ce qui aide l'entreprise à créer et à exécuter des activités commerciales spécifiques.
Par conséquent, les règles métier doivent être clairement formulées et mises à jour en temps opportun à mesure que l'environnement opérationnel de l'entreprise évolue afin de garantir que le modèle de données peut refléter correctement le fonctionnement réel de l'entreprise, aidant ainsi l'entreprise à normaliser les données.
Les modèles de données sont un élément clé pour garantir la sécurité des données . Lors du processus de création d'un modèle de données, les entités, les attributs, les relations et les contraintes doivent être clarifiés, et les champs ou tables de données sensibles doivent être marqués en fonction des besoins spécifiques de protection des données de l'entreprise.
Les entreprises doivent utiliser des modèles de données pour clarifier les exigences spécifiques et les règles commerciales pour la mise en œuvre des technologies de sécurité des données afin de déterminer quels champs de données peuvent accéder à un personnel spécifique et quels champs de données doivent être désensibilisés.
Les modèles de données sont au cœur des entrepôts de données et des systèmes de business intelligence (BI). , un excellent modèle de données permet d'analyser le lignage et l'impact des données, garantissant ainsi une prise de décision de haute qualité. Dans le processus de création d'un entrepôt de données, le modèle de données joue le rôle d'organisation des données et de stratégie de stockage, qui met l'accent sur le stockage raisonnable des données du point de vue des besoins de l'entreprise, de l'accès et de l'utilisation des données. Ce n'est qu'en organisant et en stockant les données de manière ordonnée via des modèles de données que nous pourrons parvenir à une utilisation du Big Data à haute efficacité, à faible coût, à haute efficacité et de haute qualité.
La conception du modèle de données est la pierre angulaire de la construction d'un entrepôt de données. Il fournit non seulement un examen complet de l'entreprise et une perspective globale des données, mais favorise également une communication fluide entre l'entreprise et la technologie, formant un consensus sur les principales définitions et terminologies commerciales. De plus, le modèle de données est neutre entre les départements et est capable d'exprimer et de couvrir tous les domaines d'activité.
L'intégration des données fait référence à l'intégration efficace de données provenant de différentes sources avec différents formats et caractéristiques par des moyens logiques ou physiques afin que les entreprises puissent parvenir à un partage complet des données. Afin de parvenir à la centralisation et au partage des données, une analyse approfondie des modèles de données existants est devenue particulièrement essentielle.
Dans le processus d'intégration des données,Assurer la cohérence entre les éléments clés du modèle de données est la considération primordiale. Cette cohérence inclut la mise en correspondance des définitions, des structures et des relations des données et constitue la base d'une intégration transparente des données. Ce n'est que lorsque les composants clés du modèle de données sont cohérents que les données entre les différents systèmes et applications peuvent être véritablement interconnectées, offrant ainsi une vue unifiée et intégrée des données pour l'entreprise.
Le modèle de données détaille trois aspects clés des données :Structure, fonctionnement et contraintes . La partie opération sur les données définit spécifiquement les types d'opérations pouvant être effectuées sur la structure de données et leurs méthodes d'exécution, formant un ensemble d'opérateurs d'opération. Ensemble, ces opérateurs forment un cadre standardisé pour l'interaction des données et assurent la standardisation de l'interaction des données.
De plus, la conception structurelle standardisée et les contraintes claires dans le modèle de données offrent de solides mesures de protection pour le stockage et l'exploitation des données, réduisant ainsi efficacement le risque d'exceptions lors des opérations de données.
Les modèles de données sont la pierre angulaire d’une gouvernance des données réussie. Grâce à des modèles de données bien conçus, les entreprises peuvent garantir la cohérence, l’exactitude et la fiabilité des données, ce qui est essentiel pour atteindre les objectifs à long terme de gouvernance des données. Pour y parvenir, les entreprises doivent adopter une approche globale pour créer et maintenir leurs modèles de données. Cela implique non seulement une précision technique, mais également une compréhension approfondie des processus métier et des besoins des utilisateurs. De plus, à mesure que l’environnement de l’entreprise et les conditions du marché continuent d’évoluer, les modèles de données doivent être constamment ajustés et optimisés pour s’adapter aux nouveaux défis et opportunités.
La gouvernance des données est un processus continu qui oblige les organisations à évaluer et à améliorer continuellement leurs pratiques de gestion des données. Grâce à des investissements et des efforts continus, les entreprises peuvent établir un cadre de gouvernance des données solide, qui fournira un support de données solide pour les activités de prise de décision, de gestion des risques, de service client et d'innovation de l'entreprise.
En fin de compte, une gouvernance efficace des données peut non seulement améliorer l’efficience et l’efficacité des opérations de l’entreprise, mais également apporter des avantages concurrentiels aux entreprises et les propulser sur la voie de la transformation numérique. Nous espérons que cet article fournira des informations et des conseils précieux aux entreprises et aux professionnels qui s'efforcent d'améliorer leurs capacités de gestion des données afin de les aider à réussir dans un environnement commercial axé sur les données.
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Il se consacre à la recherche technologique depuis plus de 30 ans et maîtrise divers langages tels que java, linux, javascript, php, css, etc. Il a apporté de nombreuses contributions dans le domaine de l'open source. station de documentation pour les développeurs pour partager certains problèmes de développement technologique pour référence future.
