Qu'est-ce qu'un modèle de données ?

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Un modèle de données définit les relations entre les points de données, ce qui est utile pour le développement de logiciels, la migration de données et l'intégration de systèmes. Les modèles de données peuvent être utilisés pour concevoir de nouveaux systèmes et logiciels. Dans le cadre de business intelligence, ils peuvent aider les architectes de bases de données et les analystes de données à mieux comprendre les données de l'entreprise et leurs attributs, et à définir des paramètres pour le regroupement, le tri, le stockage et le formatage des données.

L'objectif d'un modèle de données est d'aider à communiquer les exigences du système informatique, les interactions avec les données et les résultats potentiels. L'élaboration d'un modèle de données spécifique aux besoins de chaque organisation  permet de réduire les erreurs, d'encourager la cohérence, de gagner du temps, d'améliorer les performances de la base de données et de développer la communication entre les équipes.

Types de modèles de données

Les modèles de données peuvent être classés en trois catégories principales en fonction des niveaux d'abstraction des données (de l'abstraction la plus faible à l'abstraction la plus élevée) :

1. Physique : Un modèle de données physique fournit un plan spécifique de la manière dont la base de données stockera les données, ce qui aide les techniciens à créer la conception avec précision.

2. Logique : Un modèle de données logique omet les spécifications techniques mais inclut des détails essentiels, tels que les attributs de données, les relations, les contraintes et les sous-types. Ils peuvent être appliqués à plusieurs bases de données ou systèmes, ce qui signifie que vous pouvez reproduire le modèle pour différents produits.

3. Conceptuel : Un modèle conceptuel de données offre une vue d'ensemble du contenu et de la structure du système. Il peut également servir de point de départ à la conception de modèles logiques et physiques.

Modélisation et analyse des données

La modélisation des données aide les analystes à visualiser les données et à définir des paramètres pour obtenir des informations qui permettent de prendre des décisions stratégiques. Elle permet également d'incorporer des formules, des devises et une hiérarchie de données pour faciliter la manipulation. Les modèles de données transforment les données brutes en informations exploitables.

La CNIL et la Modélisation des Données en France

Dans le cadre de la modélisation des données en France, la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (CNIL) joue un rôle crucial en supervisant le respect des normes de protection des données personnelles. La CNIL guide les organisations dans l'implémentation du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui encadre le traitement des données personnelles sur tout le territoire de l'Union européenne. Toute opération de modélisation qui traite des données personnelles doit ainsi respecter les directives de la CNIL pour garantir que ces données soient manipulées de manière légale et sécurisée, tout en protégeant la vie privée des individus concernés.

Termes connexes

• Intégrité des données

• Analyse des données

• Données structurées

• Données non structurées

• Intelligence économique

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