Barbara
LES MEILLEURES PRATIQUES POUR MAÎTRISER LA NORMALISATION DES DEFINITIONS DE DONNÉES
La modélisation des données peut aider à standardiser la manière dont une organisation définit et décrit ses données, accélérant la mise en œuvre d’un catalogue de données et de programmes de qualité de données. Dans cet article, nous explorerons comment les organisations peuvent améliorer leur capacité de modélisation de données en se concentrant sur trois sous-capacités clés : la métamodélisation, la modélisation de données conceptuelle et logique, et la modélisation de données physique.
SOUS-CAPACITÉS DE LA MODÉLISATION DE DONNÉES
La métamodélisation consiste à créer un modèle qui définit la structure, les concepts et les relations d’autres modèles. Elle permet de garantir la cohérence et la clarté dans le développement et l’utilisation de ces modèles. La modélisation de données conceptuelle et logique consiste à créer des vues de données orientées vers l’entreprise qui capturent les entités, les relations et les attributs majeurs impliqués dans des domaines particuliers. La modélisation de données physique consiste à traduire le modèle de données logique en des schémas de base de données spécifiques qui peuvent être mis en place sur une plate-forme technologique particulière.
LE BON EXEMPLE
Une haute maturité de la modélisation de données nécessite de réfléchir à plusieurs dimensions : la stratégie, les personnes et les talents, les processus, la technologie et l’adoption. Une haute maturité pour la métamodélisation implique d’avoir un métamodèle bien défini et largement adopté, ainsi qu’un processus de définition de la manière dont le métamodèle est utilisé dans les activités de modélisation.
Une haute maturité pour la modélisation de données conceptuelle et logique suppose une approche bien définie et cohérente de la modélisation de données conceptuelle et logique, avec une stricte adhérence au métamodèle. Elle implique également la propriété des domaines conceptuels et un processus structuré pour la création de nouveaux attributs logiques.
Une haute maturité pour la modélisation de données physique implique généralement d’avoir des schémas de bases de données bien conçus et efficaces qui répondent aux exigences de performance et de scalabilité applicables. Cela nécessite des personnes qui peuvent concevoir et mettre en œuvre les schémas, des processus bien définis pour le développement et la maintenance des schémas, ainsi que des outils technologiques appropriés pour soutenir la conception et la mise en œuvre des schémas.
LES MEILLEURES PRATIQUES
Pour améliorer leur capacité de modélisation de données, les organisations peuvent adopter de meilleures pratiques, telles que l’établissement correct du métamodèle, la considération de modèles préexistants et l’utilisations d’outils pour maintenir les schémas de bases de données. Il est essentiel de développer une culture d’acceptation et de suivi de la modélisation des données dans toute l’organisation.
En conclusion, une modélisation de données efficace est essentielle pour la normalisation des définitions de données, l’amélioration de la qualité des données et la protection des données à long terme. Les organisations peuvent améliorer leur capacité en se concentrant sur les sous-capacités clés, en suivant les meilleures pratiques et en mettant en œuvre des facteurs de réussite pour la modélisation de données.
