Un article vous présente les modèles de données : modèle conceptuel, modèle logique et modèle physique.

Le modèle de données est la pierre angulaire de la gestion des données organisationnelles et un élément clé dans la construction d'une infrastructure d'information. Les modèles de données fournissent aux organisations une structure de données claire et un cadre logique, rendant la gestion des données plus efficace et durable. À l’ère du numérique, les données sont devenues l’un des actifs les plus précieux d’une entreprise, et la conception et la mise en œuvre de modèles de données déterminent l’efficacité et la crédibilité des données dans les opérations et la prise de décision de l’entreprise. Un bon modèle de données peut non seulement simplifier les paysages de données complexes et améliorer la qualité et la cohérence des données, mais également optimiser les performances de la base de données et faciliter l'analyse des données et la prise de décision. Par conséquent, l’importance des modèles de données est de fournir aux entreprises une aide à la décision basée sur les données et de promouvoir l’innovation commerciale et l’amélioration de la compétitivité. Il fournit aux entreprises une aide à la décision basée sur les données et favorise l’innovation commerciale et l’amélioration de la compétitivité.

La modélisation des données est un processus complexe et délicat impliquant plusieurs niveaux de considérations et de décisions. Premièrement, la modélisation des données nécessite une compréhension et une analyse approfondies des exigences métier pour garantir que le modèle établi reflète avec précision les processus métier et les relations entre les données. Deuxièmement, la modélisation des données doit prendre en compte les caractéristiques des différents types et sources de données, ainsi que les interactions complexes entre eux, ce qui nécessite l'établissement de structures de données et de règles d'association appropriées. En outre, à mesure que la quantité de données augmente et que les besoins des entreprises évoluent, la modélisation des données doit également présenter un certain degré de flexibilité et d’évolutivité pour faire face aux défis et changements futurs. Enfin, la modélisation des données implique les besoins et les opinions de plusieurs parties prenantes et nécessite une communication et une coordination efficaces pour parvenir à un consensus et obtenir un soutien. En résumé, la complexité de la modélisation des données se reflète dans la compréhension approfondie des exigences commerciales, la conception et l'optimisation des structures de données, ainsi que dans la communication et la coordination des parties prenantes. Divers facteurs complexes doivent être pris en compte et traités de manière globale afin de. Établir des modèles de données efficaces.

Le modèle de données est une manière de décrire le processus abstrait des choses dans le monde réel. Les modèles de données conceptuels, les modèles de données logiques et les modèles de données physiques sont les trois types de modèles de cette abstraction. Le modèle conceptuel est utilisé pour capturer les exigences commerciales et les structures conceptuelles, le modèle logique définit la structure logique et les relations des données, et le modèle physique est la conception spécifique de la mise en œuvre physique basée sur le modèle logique. Le processus de modélisation des données comprend généralement l'analyse des exigences, la modélisation conceptuelle, la modélisation logique, la modélisation physique et la vérification. Chaque étape comporte des tâches et des outils techniques spécifiques qui nécessitent une planification et une exécution détaillées. La maîtrise de ces concepts et processus peut aider les entreprises à mieux comprendre et gérer leurs actifs de données et à améliorer l'efficacité et la qualité de la gestion des données.

Qu'est-ce qu'un modèle de données ?

Un modèle de données est un outil qui simule et résume les caractéristiques du monde réel du point de vue des données, extrait les principales caractéristiques des informations en fonction des besoins de l'entreprise et cartographie les relations entre les informations commerciales (objets). . Les modèles de données peuvent non seulement simuler des scénarios commerciaux de manière plus réaliste, mais constituent également des enregistrements solides de modèles et de règles économiques importants. Il comprend trois étapes : modèle conceptuel, modèle logique et modèle physique Des objets abstraits au niveau conceptuel aux enregistrements solidifiés au niveau physique, il parcourt tout le processus d'évolution du modèle de données pour assurer un parfait alignement avec les besoins métiers et les contraintes techniques. .

Le modèle de données est le cœur et le fondement du système de base de données. Tout système de base de données doit être construit sur un certain modèle de données. Cependant, en raison de la complexité du monde réel, il n’est pas possible de créer des modèles de données directement à partir du monde réel. Premièrement, il est nécessaire d'abstraire le monde réel dans le monde de l'information et d'établir un modèle de données dans le monde de l'information, puis de transformer davantage le modèle de données dans le monde de l'information en une forme implémentable par ordinateur pour prendre en charge le fonctionnement du système de base de données. Lors de la création d'un modèle de données, vous devez d'abord faire abstraction du monde réel dans un monde d'information et établir un modèle de données dans le monde de l'information. Ensuite, le modèle de données dans le monde de l’information est ensuite transformé en une forme implémentable par ordinateur pour prendre en charge le fonctionnement du système de base de données. L'établissement d'un modèle de données est une étape clé dans la conception d'un système de base de données. Un bon modèle de données doit refléter avec précision les caractéristiques du monde réel et fournir des fonctions efficaces de stockage et de récupération des données. Les modèles de données courants incluent les modèles hiérarchiques, les modèles de réseau, les modèles relationnels, etc. Dans l’ensemble, le modèle de données constitue le cœur et le fondement du système de base de données. Tout système de base de données doit être construit sur un certain modèle de données. Cependant, à cause du monde réel

Le modèle de données est la représentation de tous les concepts commerciaux et règles logiques impliqués dans le processus de fonctionnement et de gestion de l'entreprise. Son expression basée sur les entités, les attributs et leurs relations est devenue un pont de communication entre le personnel commercial, le personnel informatique et les développeurs. modèle pour les informations sur les données dans la construction de systèmes. La conception de modèles de données comprend principalement la conception de modèles conceptuels, la conception de modèles logiques et la conception de modèles physiques. La conception de modèles conceptuels décrit les relations et les caractéristiques des concepts métier à travers des éléments de base tels que des entités, des attributs et des relations. La conception du modèle logique s'appuie sur le modèle conceptuel et le transforme en une structure de données et des règles d'association pouvant être reconnues par la base de données. La conception d'un modèle physique consiste à transformer le modèle logique en une structure physique qui peut être comprise et exploitée par un logiciel de base de données spécifique, notamment des partitions de table, des index, etc. La conception du modèle de données doit prendre en compte la complexité et la corrélation de l'entreprise. Au cours du processus de conception, les exigences de cohérence, d'exhaustivité et d'exactitude des données doivent être respectées. Dans le même temps, il est également nécessaire de considérer la faisabilité du système. Le modèle conceptuel est basé sur une sémantique relationnelle du monde réel, résume les exigences en matière de données en objets métier et processus métier, et les simplifie et les exprime sous forme de « relation entité ». (E-R) diagrammes. Le modèle logique est affiné et standardisé sur la base du modèle conceptuel et est utilisé pour définir la relation logique entre les données. Le modèle physique est l'implémentation spécifique du modèle logique, décrivant la structure de la table réelle de la base de données, comprenant les tables, les vues, les champs, les types de données, etc. La réalisation du modèle physique indique que les processus métier et les relations entre entités ont été solidifiés en relations de tables dans la base de données, qui peuvent être utilisées, vérifiées, traitées et maintenues pour former un modèle de données complet.

Il existe une relation cartographique de base un à un entre le modèle physique et le modèle logique. Dans le modèle logique, les entités correspondent aux tables du modèle physique et les attributs correspondent aux champs. Le modèle physique est l'implémentation physique du modèle logique sur une base de données spécifique.

Caractéristiques du modèle conceptuel :

est un modèle de données de haut niveau qui se concentre sur la définition de concepts commerciaux importants et de leurs interrelations.

Contient les entités de données de base ou leurs collections, ainsi que les relations commerciales entre les entités.

Caractéristiques du modèle logique :

décompose et affine davantage le modèle de données conceptuel.

Décrit les entités, les attributs et les relations entre eux.

Suivez généralement la « Troisième forme normale » lors de la conception pour réduire la redondance des données.
• Caractéristiques du modèle physique :
• Décrit les détails des entités du modèle, équilibrant la relation entre la redondance des données et les performances.

Vous devez prendre en compte le produit de base de données utilisé, le type de champ, la longueur, l'index et d'autres facteurs.

La plateforme de base de données et l'architecture de l'application doivent être déterminées.
• Dans une certaine mesure, le modèle de données peut être considéré comme l'un des résultats les plus importants de l'architecture de données, car il réalise le processus de conversion des exigences métier du langage naturel au langage des données. Grâce au modèle de données, les concepts commerciaux abstraits et les règles logiques sont clairement mappés en entités de données, attributs et relations spécifiques, fournissant ainsi une base et des conseils pour la conception et la mise en œuvre de systèmes de bases de données. L'établissement de modèles de données permet d'exprimer clairement et de gérer efficacement les processus métier complexes et les besoins en informations, fournissant ainsi un support fiable aux opérations et à la prise de décision de l'entreprise. Par conséquent, le rôle du modèle de données dans l’architecture des données ne peut être ignoré. Il s’agit d’un élément clé de la construction d’un système de gestion de données fiable et efficace.

Modèle conceptuel (CDM)

La tâche principale des modèles de données conceptuels (CDM) est de synthétiser et de résumer diverses entités conceptuelles dans le domaine commercial. L'objectif de ce processus est d'analyser les entités conceptuelles et leurs interrelations plutôt que de décrire en détail les divers attributs des entités conceptuelles individuelles. En utilisant des entités conceptuelles comme indices, les résultats de l'analyse des exigences sont examinés, la portée de la modélisation est déterminée, les sujets de modélisation sont divisés, les principales relations commerciales sont triées et le cadre du modèle de données logique est construit.

Un modèle de données conceptuel est une vue structurée de l'entreprise utilisée pour prendre en charge les données nécessaires pour prendre en charge les processus métier, enregistrer les événements commerciaux et suivre les indicateurs de performance pertinents. Ce modèle se concentre sur l'identification des données utilisées dans l'entreprise plutôt que sur leur traitement ou leurs caractéristiques physiques. La perspective du modèle est indépendante de toute application métier sous-jacente.

Un modèle de données conceptuel représente la structure globale des données nécessaires pour répondre aux exigences de l'entreprise, indépendamment de tout logiciel ou structure de stockage de données. Les fonctionnalités incluent :

• Une vision holistique des structures de données dans un contexte métier.
• Ne repose sur aucune base de données ou structure de stockage physique.
• Objets qui ne pourront jamais être implémentés dans une base de données physique. Certains concepts et processus peuvent ne pas apparaître dans le modèle, mais ils sont importants pour que l'entreprise comprenne et explique son activité.
• Prend en charge les données nécessaires à l'exécution des processus métier ou des opérations de l'entreprise.

Les modèles de données conceptuels sont des outils permettant aux entreprises et à l'informatique de définir :

• La portée des exigences en matière de données.
• Termes et indicateurs commerciaux adoptés dans différentes unités commerciales et dans toute l'entreprise.
• Business Data Objects (BDO) et leurs relations.

Ce qui suit est un exemple de modèle conceptuel :

Modèle Logique (MLD)

Les Modèles Logiques de Données (MLD) sont un raffinement supplémentaire du modèle de données conceptuel, visant à clarifier les attributs et les relations des données. entités et contraintes. Selon la norme de données, il clarifie les noms chinois et anglais des entités, les types de données et la précision des attributs, et définit les clés primaires, les index uniques et les relations entre les entités. Lors de la conception, il suit le troisième paradigme pour réduire la redondance des données et constitue un outil de communication entre l'entreprise et le personnel technique.

Dans la modélisation logique des données, l'équipe décrit en détail les éléments de données et les relations entre eux pour garantir que les éléments de données sont clairement définis et que les relations sont établies avec précision. Au cours du processus de conception, en introduisant le contexte et les détails, nous aidons l'équipe à mieux comprendre les exigences en matière de données et fournissons des conseils pour l'amélioration des processus métier et la conception des applications. Cette approche structurée constitue une base pour la conception de bases de données, contribuant ainsi à réduire les coûts, à accroître l'efficacité et à promouvoir la réutilisation des données et la création de modèles futurs.

La modélisation logique des données fournit aux organisations une vue complète des données pour les aider à comprendre et à répondre aux besoins de l'entreprise. Il fournit non seulement une base pour la conception des applications actuelles, mais pose également les bases des futurs modèles de données et de l'architecture système, soutenant ainsi la croissance à long terme de l'organisation. En définissant avec précision les structures et les relations des données, les modèles logiques facilitent la communication et la collaboration au sein d'une organisation, jetant ainsi les bases d'une conception de base de données et d'un développement d'applications efficaces.

Ce qui suit est un exemple de modèle logique, qui est un raffinement de la figure ci-dessus (modèle conceptuel) :

Modèle physique (PDM)

Les modèles de données physiques (PDM) sont le processus de modélisation des données dans le étape finale, il transforme des concepts tels que les entités, les attributs et les relations dans le modèle logique (MLD) en conceptions spécifiques adaptées à un système de gestion de base de données (SGBD) spécifique. Il représente la mise en œuvre physique des exigences commerciales d'origine et de la conception logique.

Le modèle de données physique décrit la structure de la base de données et définit comment les données sont stockées, organisées et accessibles au niveau physique. Il fournit une vue détaillée du schéma de la base de données, spécifiant les tables, les colonnes, les types de données, les relations, les index, les contraintes, etc. Par conséquent, le modèle physique de données (PDM) sert de cadre qui guide les développeurs dans la création et l'optimisation de bases de données réelles, en tenant compte du stockage, des améliorations de performances et des caractéristiques spécifiques du système de gestion de base de données (SGBD).

Notes de conception :

1. Améliorez l'efficacité du stockage des données : en spécifiant la structure des tables, les types et les longueurs de données, vous pouvez augmenter l'efficacité du stockage des données, garantir que la base de données utilise l'espace de manière raisonnable et réduire les frais généraux inutiles.
2. Améliorer les performances : en implémentant stratégiquement des index, en partitionnant de grandes tables et en regroupant les données associées, le modèle de données physique améliore les performances de la base de données, accélère la récupération des données et améliore la réactivité du système.
3. Intégrité des données renforcée : le modèle de données physique applique des contraintes d'intégrité telles que les clés primaires, les contraintes uniques et les clés étrangères. Ces contraintes permettent de garantir l'exactitude et la fiabilité des données stockées dans la base de données et d'éviter que des anomalies ne se produisent.
4. Prend en charge l'évolutivité : le modèle de données physique permet un partitionnement efficace de grandes tables, permettant à la base de données de gérer des volumes de données croissants tout en maintenant les performances. Il simplifie la gestion des données et évolue à mesure que vos besoins en données augmentent.
5. Requêtes optimisées : en utilisant une indexation stratégique et des sélections soigneusement conçues, le modèle de données physique accélère la récupération des données et améliore l'efficacité des requêtes de base de données.
6. Améliorez la communication sur la conception de la base de données : le modèle de données physique sert d'aide visuelle pour aider les développeurs, les administrateurs et les utilisateurs professionnels à comprendre plus facilement la conception de la base de données. Il favorise une communication efficace et une compréhension partagée de la manière dont les données sont structurées et organisées.
7. Réduire la redondance : la technique de normalisation utilisée dans le modèle de données physique divise la table en composants plus petits et liés, réduisant ainsi la redondance. Il en résulte une représentation simplifiée et cohérente des données dans la base de données.
8. Maximiser l'efficacité des ressources : étant donné que le modèle de données physique est aligné sur les caractéristiques et fonctionnalités spécifiques de la pile technologique choisie, il garantit une utilisation optimale des ressources système dans l'environnement SGBD.

L'image ci-dessous est le diagramme ER du modèle physique. Il est fondamentalement identique au diagramme ER du modèle logique.

Modèle de données et métadonnées (métadonnées)

Les métadonnées (métadonnées) sont des informations sur l'organisation des données, les domaines de données et leurs relations. En bref, les métadonnées sont des données qui décrivent les données, couvrant le contenu, la structure, l'utilisation et la gestion des données. Il fournit des informations générales et un contexte pour les données, aidant ainsi à comprendre leur signification et leur objectif. Selon différents domaines d'application ou fonctions, les métadonnées peuvent généralement être divisées en trois catégories : les métadonnées métiers, les métadonnées techniques et les métadonnées opérationnelles.

Un modèle de données est une description abstraite de l'organisation et de la représentation des données, décrivant les relations, les attributs et les contraintes entre les données. Le modèle de données définit la structure et la logique des données, ainsi que la manière dont les données sont exploitées et traitées dans le système.

Conceptuellement, le modèle de données fait partie intégrante des métadonnées. Dans les applications pratiques, le contenu de la description du modèle conceptuel peut être compris comme faisant partie des métadonnées commerciales, car il se concentre principalement sur la définition des concepts commerciaux et des règles logiques, aidant ainsi le personnel de l'entreprise à comprendre la signification des données et des processus métier. Le contenu de description du modèle logique et du modèle physique peut être considéré comme faisant partie des métadonnées techniques. Le modèle logique définit les relations et les contraintes entre les données, tandis que le modèle physique décrit la manière dont les données sont stockées et physiquement structurées dans la base de données. Ces informations sont cruciales pour les développeurs de bases de données et les administrateurs système. De plus, les métadonnées opérationnelles décrivent les attributs opérationnels des données, tels que la modification, la suppression et les autorisations d'accès. Ces informations sont essentielles à la gestion des données et au maintien de la sécurité. Par conséquent, les modèles de données jouent un rôle clé dans l’ensemble du cycle de vie des données. En tant que partie intégrante des métadonnées, ils constituent ensemble la base de la gestion et de l’utilisation des données.

Les modèles de données et les systèmes de métadonnées jouent différents rôles à différentes étapes du cycle de vie des données. Le modèle de données se concentre davantage sur la phase de conception et de développement du système d'information, utilisé pour capturer et définir les exigences commerciales, concevoir l'architecture du système et guider la conception de bases de données et le développement d'applications. Il fournit une vue abstraite et structurée qui décrit les relations, les contraintes et les processus entre les données, aide le personnel commercial et le personnel technique à comprendre la signification et l'objectif des données et guide la conception et le développement du système.

En revanche, les systèmes de métadonnées se concentrent davantage sur les étapes de consommation des données telles que la gouvernance des données et les applications de données. À ce stade, les systèmes de métadonnées sont utilisés pour gérer et maintenir les actifs de données et prendre en charge la collecte, le stockage, le partage et l'analyse des données. Il enregistre et gère des informations telles que les attributs, la structure, l'emplacement et l'utilisation des données, fournit des informations générales et le contexte des données, aide les gestionnaires à comprendre la source, la qualité, la sécurité et d'autres aspects des données, et prend en charge la récupération, l'analyse et le reporting des données. promouvoir la maximisation de la valeur et la gestion de la conformité des actifs de données.

Le modèle de données est principalement utilisé dans la phase de conception du système d'information, tandis que le système de métadonnées se concentre davantage sur la phase de gouvernance et de gestion des données. Les deux se complètent et soutiennent conjointement la gestion et l’utilisation efficaces des données.

Modèle de données et modèle de métadonnées (métamodèle)

Le modèle de données décrit les entités commerciales principales et leurs relations, définitions et règles métier associées. Mais les modèles de métadonnées (métamodèles) prêtent souvent à confusion. Un métamodèle est un modèle de données de métadonnées qui décrit les principaux objets de métadonnées, leurs relations et les règles métier associées.

Le modèle de métadonnées (métamodèle) est un modèle de données qui décrit les métadonnées. Sa tâche principale est de décrire les objets de métadonnées de base, leurs relations et les règles métier associées. Dans les plateformes de business intelligence (BI), de traitement analytique en ligne (OLAP) et de gouvernance des données (DG), le modèle de métadonnées est une couche d'abstraction de structure de données descriptive utilisée pour transformer les structures de données techniques en structure conviviale. Il fournit une description détaillée de la structure des données et de sa représentation, garantissant que les données sont préparées de manière conviviale, y compris les données elles-mêmes, les noms des éléments de données et la structure visible.

Dans les plateformes de business intelligence (BI), de traitement analytique en ligne (OLAP) et de gouvernance des données (DG), les métamodèles sont l'un des composants de base, similaire au rôle de base des modèles de données dans la persistance et l'interrogation des données dans les applications. Il prend en charge les fonctions de stockage et d'interrogation des métadonnées, et la conception est guidée par les cas d'utilisation de DG ainsi que par les métadonnées opérationnelles.

Un exemple de modèle de métadonnées (métamodèle) est le suivant :

Le modèle de données est la pierre angulaire de la gestion des données organisationnelles et un élément clé dans la construction d'une infrastructure d'information. Il fournit une structure de données claire et un cadre logique, rendant la gestion des données plus efficace et durable. Les modèles de données sont divisés en trois types : modèle conceptuel, modèle logique et modèle physique, avec différentes étapes de l'abstrait au concret, assurant un parfait alignement avec les besoins métiers et les contraintes techniques. En conséquence, le modèle de métadonnées est un modèle de données qui décrit les métadonnées, et sa tâche principale est de décrire les objets de métadonnées de base, leurs relations et les règles métier associées. Le modèle de métadonnées est un composant de base de la plateforme de gouvernance des données. Il est similaire au rôle du modèle de données dans l'application et prend en charge les fonctions de stockage et d'interrogation des métadonnées.

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