Un modèle de données ou data model définit et structure l’ensemble des données d’une entreprise et leurs connexions entre elles, dans le cadre de process métiers précis. Ces modèles de données sont présentés sous forme visuelle. Ils contribuent ensuite à construire un système d’information efficace.
En effet, les systèmes d’informations nécessitent en amont d’avoir des données correctement définies, formatées et ordonnancées. Les modèles de données permettent de savoir quelles données sont requises, de les structurer correctement et de construire un socle commun de stockage, de consultation, de partage, de mises à jour et d’exploitation des données pour toutes les équipes d’une société et pour ses partenaires, clients et fournisseurs.
Également appelé modèle de domaine, le modèle conceptuel de données schématise les grands process métier de l’entreprise. Le modèle conceptuel de données clarifie les grands concepts initiaux. Il est, le plus souvent utilisé, au début d’un nouveau projet et au préalable, du modèle logique de données.
Le modèle logique de données vient préciser et détailler le modèle conceptuel de données. Ce modèle logique clarifie et décrit les différentes entités logiques (classes de données), spécifie les attributs de données qui définissent ces entités et caractérise les relations entre elles.
Le modèle logique de données vient apporter du contexte au modèle conceptuel de données. Les données provenant de différents systèmes sont ainsi normalisées.
Le modèle physique de données est la dernière étape de modélisation des données ou disons, le modèle le plus abouti et le plus précis. En effet, le modèle physique de données constitue le schéma interne d’une base de données :
Le modèle physique de données est utilisé directement pour la conception des bases de données. Il permet généralement de concevoir trois types de bases :
Les bases de données dimensionnelles pour les magasins de données d’agrégation et de business intelligence, tels que les entrepôts de données et les datamarts.
Construire son modèle de données va être la première étape de structuration de la donnée avant de l’implanter dans le MDM (Master Data Management).
Le Master Data Management, va permettre de gérer toutes les données « maîtres » de l'entreprise ou master data, comme un PIM (Product Information Management) le fait spécifiquement pour les données produits et le DAM (Digital Asset Management) pour les données graphiques.
Les modèles de données seront propres à chaque entreprise. Il pourra être très ressemblant, être légèrement ou totalement différent d’une entité à l’autre. Par exemple, deux entreprises dans le même secteur d'activité comme l'électricité, vont avoir des modèles de données proches car elles disposent des mêmes caractéristiques et champs de données nécessaires. En revanche, une entreprise du secteur de l’informatique et une entreprise dans le print par exemple, avec des problématiques de production et de gestion de commandes très divergentes, auront des modèles de données très différents.
Le modèle de données doit être conçu en amont, afin de concevoir par la suite un MDM adapté, qui permettra de gérer correctement les données d’une entreprise. Celle-ci pourra ensuite diffuser sur ses différents canaux de communication, un site e-commerce par exemple ou autre.
Les données de référence ou données référentielles, de type master data, constituent les données stratégiques de l’entreprise, c’est-à-dire les données sur lesquelles repose tout son business. Elles sont utilisées dans l’ensemble du système d’information de l’entreprise, notamment dans les logiciels métier.
Les différents types de données de référence sont les suivantes.
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