Modélisation des données

Modèle de données conceptuel : Ce modèle se concentre sur les concepts métier de haut niveau et sur la manière dont les données sont utilisées dans une organisation. Plutôt que d’entrer dans les détails techniques, ce modèle définit le périmètre d’un système de données en identifiant le type et la nature des données, les attributs et les relations entre eux. Les modèles conceptuels de données offrent une compréhension partagée de votre paysage de données aux publics techniques et non techniques, ce qui aide à combler l’écart et à favoriser l’alignement entre les équipes.

Modèle logique de données : Ce modèle s’appuie sur le modèle conceptuel de données en ajoutant des informations plus détaillées et techniques, comme une structure et une organisation définies, ainsi que les relations entre les données. Ce modèle se concentre sur la représentation de vos données et leur organisation logique, sans entrer dans les détails de la façon dont ces données sont stockées ou consultées, par exemple dans un système de gestion de base de données (SGBD) ou une technologie de stockage. Ce modèle peut aider les concepteurs et les développeurs à s’assurer que la conception finale de la base de données répond aux objectifs de l’organisation ainsi qu’aux besoins fonctionnels de l’équipe.

Modèle de données physique : C’est une représentation détaillée de la façon dont les données sont stockées, organisées et gérées dans un système de gestion de base de données spécifique. Ce modèle traduit le modèle de données logique en un plan technique pour créer et maintenir une base de données opérationnelle, par exemple dans SQL Server ou un autre entrepôt de données. Le modèle physique optimise aussi les requêtes grâce à l’indexation, à la définition du partitionnement des tables ou à la spécification des besoins de stockage.

Les composants clés de la modélisation des données

La modélisation des données associe plusieurs caractéristiques clés pour représenter l’organisation des données dans un système, une base de données ou une application.

Entités : Les entités désignent des objets ou des concepts du monde réel qui contiennent des données et doivent être suivies. Exemples : informations client, un produit, une commande ou un lieu. Les entités constituent généralement la pierre angulaire de tout modèle de données et sont généralement structurées sous forme de table dans une base de données relationnelle.

Attributs : Ce sont les caractéristiques spécifiques qui décrivent ou définissent l’entité. Elles peuvent servir à regrouper, filtrer ou réordonner un jeu de données, mais ne peuvent pas être décomposées davantage. Par exemple, si une entité est l’un de vos produits, l’attribut peut être le SKU spécifique, la description, le prix ou la catégorie.

Relations : Dans le modèle de données, les relations désignent les liens entre les entités et leurs attributs et contribuent à ce que le modèle reflète fidèlement les actions ou dépendances réelles entre entités. C’est une caractéristique essentielle de tout modèle pour maintenir l’intégrité des données et prendre en charge des requêtes qui couvrent plusieurs entités. Il existe trois types de relations suivis en modélisation des données :

1. Un-à-un: Utilisé dans un modèle de données lorsque chaque instance d’une entité est associée à exactement une instance d’une autre entité. Par exemple, une personne peut avoir une relation un-à-un avec son permis de conduire.
2. Un-à-plusieurs : C’est le type de relation le plus courant en modélisation des données, et cela signifie qu’une entité est liée à plusieurs éléments d’une autre entité. Par exemple, une entité client peut être liée à plusieurs commandes ; dans ce cas, il peut y avoir de nombreuses commandes, mais elles appartiennent à un seul client.
3. Plusieurs-à-plusieurs : Cela se produit lorsque plusieurs occurrences d’une entité sont associées à plusieurs occurrences d’une autre entité. C’est le type de relation le plus complexe, et il est souvent représenté par une table pour suivre et gérer les relations. Un établissement d’enseignement peut utiliser ce modèle pour suivre les étudiants et les cours ; un étudiant peut s’inscrire à plusieurs cours, tandis que les cours comptent de nombreux étudiants inscrits.

Contraintes : Pour garantir que les modèles de données sont exacts, valides et cohérents, ils doivent respecter des règles ou conditions précises sur la façon dont les données sont stockées, reliées et manipulées. Les types de contraintes les plus courants incluent :

• Les clés primaires identifient de façon unique chaque enregistrement d’une table et évitent les doublons.
• Les clés étrangères définissent et garantissent les relations entre les tables.
• Les contraintes d’unicité garantissent qu’une colonne, ou un ensemble de colonnes, contient des valeurs uniques sur toutes les lignes.
• Les contraintes NOT NULL exigent que certains champs aient une valeur, ce qui évite des enregistrements incomplets.
• Les contraintes CHECK imposent les conditions que chaque valeur d’une colonne doit respecter.

Pris ensemble, ces contraintes garantissent qu’une structure de base de données est alignée sur les cas d’usage réels visés et qu’elle permet des analyses pertinentes.

Métadonnées : Les métadonnées sont, en substance, des « données sur les données ». Elles jouent un rôle essentiel dans une modélisation des données efficace en fournissant du contexte et de la documentation pour vos structures de données. Cela inclut des informations telles que les définitions de données, le lignage des données, les systèmes sources, les fréquences de mise à jour, les métriques de qualité des données et les règles métier qui régissent la façon dont les données doivent être interprétées et utilisées. En modélisation des données, les métadonnées aident à s’assurer que les entités, attributs et relations sont correctement documentés et compris par différentes équipes et systèmes. Elles soutiennent aussi les initiatives de gouvernance des données en suivant la propriété des données, les permissions d’accès et les exigences de conformité. Des métadonnées bien gérées permettent une meilleure maintenance des modèles, facilitent l’analyse d’impact lorsque des changements sont nécessaires et aident à éviter les mauvaises interprétations des éléments de données. Les outils modernes de modélisation des données incluent souvent des référentiels de métadonnées qui capturent et maintiennent automatiquement ces informations, ce qui facilite la compréhension des flux de données dans votre organisation et garantit que vos modèles restent précis et utiles dans le temps.

Défis de la modélisation des données

La modélisation des données peut être une tâche complexe. L’un des principaux enjeux est de choisir le bon modèle de données et de s’assurer qu’il reflète fidèlement les entités et les relations du monde réel. Cela exige que l’organisation ait une vision claire à la fois des exigences métier et des données.

Un autre défi courant consiste à gérer la complexité des données, surtout avec de grands jeux de données ou des systèmes qui impliquent plusieurs sources de données. L’intégration de données provenant de sources variées entraîne souvent des incohérences ou des écarts dans la façon dont les données sont structurées ou représentées. Même si un lakehouse peut atténuer une partie de la complexité liée à la collecte et au stockage des données, tout modèle doit s’appuyer sur un processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) rigoureux pour supprimer les doublons ou combler les données manquantes.

Tout modèle de données doit aussi être agile et réactif face aux besoins de l’entreprise qui évoluent, aux tendances du marché et aux mises à jour technologiques, tout en préservant l’intégrité des données. Cela nécessite des tests continus et la maintenance des jeux de données, ainsi que des revues périodiques pour s’assurer que les modèles restent alignés sur les objectifs globaux de l’entreprise et les normes de gouvernance.

Prolifération et dégradation des modèles : Un défi majeur des architectures de données traditionnelles est la prolifération de multiples modèles de données déconnectés à travers différents systèmes. Les organisations se retrouvent souvent avec des modèles distincts pour leurs processus ETL, leurs outils de business intelligence, leurs entrepôts de données et leurs plateformes d’analyse, ce qui entraîne des définitions incohérentes, des logiques dupliquées et des résultats contradictoires. Avec le temps, ces modèles disparates s’éloignent, car des équipes différentes apportent des changements de manière isolée, créant un paysage de données fragmenté où un même indicateur métier peut être calculé différemment selon les systèmes. Cette dégradation des modèles mine la confiance dans les données et crée une surcharge de maintenance, car les équipes s’efforcent de garder plusieurs versions synchronisées. Une architecture lakehouse unifiée répond à ce défi en fournissant un système unique qui prend en charge à la fois les charges de travail de business intelligence (BI) et d’ETL, éliminant le besoin de modèles de données séparés. Avec une source de vérité unique et faisant autorité, les organisations peuvent maintenir une logique métier cohérente, des définitions de données unifiées et une gouvernance centralisée pour tous les cas d’usage analytiques. Cette approche réduit non seulement la complexité et les coûts de maintenance, mais garantit aussi que les utilisateurs métier, les data engineers et les data scientists travaillent tous avec le même modèle de données sous-jacent, en créant de l’alignement et de la confiance à l’échelle de l’organisation tout en accélérant l’obtention d’insights.

Modélisation des données pour l’intégration de l’AI et de la BI

La convergence de l’AI et de la BI a transformé la façon dont les organisations abordent la modélisation des données. Les modèles de données traditionnels étaient principalement conçus pour prendre en charge le reporting et l’analytique, mais l’intégration de capacités d’AI exige une approche plus sophistiquée, capable de servir à la fois des requêtes BI structurées et les besoins de données complexes des algorithmes de machine learning (ML).

Architecture de données unifiée pour AI/BI : La modélisation des données moderne doit répondre aux exigences des charges de travail BI et AI. Les systèmes BI exigent généralement des données très structurées et normalisées pour des rapports et des tableaux de bord cohérents, tandis que les applications AI ont souvent besoin de jeux de données flexibles, riches en caractéristiques, capables de gérer des données structurées et non structurées. Un modèle de données bien conçu comble cet écart en créant une architecture unifiée qui prend en charge les deux cas d’usage sans compromettre les performances ni l’intégrité des données.

Ingénierie des caractéristiques et préparation du modèle : Les modèles de données dans un environnement AI/BI doivent être conçus en pensant à l’ingénierie des caractéristiques. Cela implique de structurer les données non seulement pour les dimensions et mesures de reporting traditionnelles, mais aussi pour créer des caractéristiques pertinentes que les algorithmes de machine learning peuvent exploiter. Le modèle doit faciliter la création de jeux de données d’entraînement, prendre en charge la normalisation des données pour les algorithmes ML et permettre une extraction de caractéristiques efficace, tout en préservant l’intégrité référentielle nécessaire aux rapports métiers.

Intégration des données en temps réel et historiques : Les applications AI ont souvent besoin de traiter les données en temps réel pour l’analyse prédictive et la prise de décision automatisée, tandis que les systèmes BI s’appuient sur des données historiques pour l’analyse des tendances et le suivi des performances. Les modèles de données doivent être conçus pour gérer à la fois le traitement par lots pour les rapports BI historiques et le traitement en flux pour les prédictions AI en temps réel. La double capacité garantit que les utilisateurs métier peuvent accéder à des rapports classiques, tandis que les data scientists peuvent déployer des modèles qui s’adaptent à l’évolution des conditions en temps réel.

Gouvernance et lignage au sein des workflows AI/BI: À mesure que les données circulent dans les pipelines AI et BI, maintenir la gouvernance des données devient de plus en plus complexe. Les modèles de données doivent intégrer une traçabilité robuste qui montre comment les données circulent depuis les systèmes sources, à travers les processus de transformation, jusqu’aux tableaux de bord BI et à l’entraînement de modèles d’AI. Cette transparence est essentielle pour garantir la qualité des données et la conformité réglementaire, et pour instaurer la confiance dans les rapports métier traditionnels comme dans les analyses générées par l’AI.

L’intégration des capacités AI et BI au sein d’une même plateforme exige des modèles de données plus souples et plus complets que les approches traditionnelles. Ces modèles doivent couvrir tout le spectre des besoins analytiques, des rapports descriptifs à la modélisation prédictive.

Modélisation des données sur Databricks

data warehouse

Les modèles de données traditionnels utilisent un entrepôt de données, structuré et optimisé pour stocker et interroger des données traitées, nettoyées et organisées. Les entrepôts de données traitent généralement des données structurées et sont conçus pour garantir l’intégrité et la cohérence des données. Une approche largement utilisée est le schéma en étoile. Ce modèle de conception se compose d’une table de faits centrale entourée de tables de dimensions, ce qui permet des requêtes et des analyses efficaces des données transactionnelles. Les caractéristiques clés du schéma en étoile incluent des tables de faits et des tables de dimensions.

Les utilisateurs peuvent mettre en œuvre un schéma en étoile dans Databricks SQL en s’appuyant sur certaines de ces bonnes pratiques :

• Utilisez des tables Delta Lake gérées pour les tables de faits et de dimensions
• Mettez en place des clés de substitution à l’aide de colonnes Generated as Identity ou de valeurs de hachage
• Utilisez Liquid Clustering basé sur des attributs fréquemment utilisés comme filtres afin d’améliorer les performances de requête
• Définissez des contraintes adaptées (p. ex. clé primaire, clé étrangère) pour l’intégrité des données et l’optimisation des requêtes
• Exploitez les fonctionnalités Delta Lake comme Time Travel pour accéder aux données historiques
• Documentez les tables et les colonnes avec des commentaires et des balises pour améliorer la gouvernance des données

Databricks SQL utilise l’architecture lakehouse pour accueillir un éventail de données structurées et non structurées. Cela offre une plateforme ouverte et unifiée pour ingérer, transformer, interroger, visualiser et servir les données. Le principal avantage est de pouvoir utiliser différents clouds, différentes plateformes et différents formats.

Tirer parti des ERD et du lignage des données pour une modélisation des données efficace

La modélisation de données moderne ne se limite pas à comprendre les tables individuelles et leurs structures. Elle exige aussi une vue d’ensemble des relations entre les entités de données et de la circulation de l’information dans votre organisation. Les diagrammes entité-relation (ERDs) et le lignage des données offrent cette vision globale, permettant aux architectes de données de prendre des décisions éclairées lors de la conception de nouveaux modèles de données ou de l’optimisation des modèles existants.

ERDs pour l’architecture visuelle des données : Les ERDs servent de plan visuel de votre architecture de données, illustrant les relations de clé primaire et de clé étrangère entre les tables dans un format de graphe intuitif. Ces diagrammes aident les modélisateurs de données à comprendre le paysage de données existant avant de concevoir de nouvelles structures, afin que les nouveaux modèles s’alignent sur les relations établies et maintiennent l’intégrité référentielle. En visualisant la façon dont les entités se connectent, les ERDs révèlent des schémas d’utilisation des données, identifient des pistes potentielles d’optimisation et aident à éviter la création de structures de données redondantes ou conflictuelles.

Le lignage des données comme base de modélisation : Le lignage des données retrace le parcours des données depuis leur origine, au fil de diverses transformations, jusqu’à leur destination finale, offrant une visibilité sur la façon dont elles circulent dans le système. Ces informations sont précieuses lors de la conception de modèles de données, car elles révèlent quelles sources alimentent des tables spécifiques, comment les données sont transformées en cours de route et quels systèmes aval dépendent de certaines structures de données. Comprendre ces dépendances permet aux concepteurs de modèles de prendre des décisions éclairées sur les modifications de schéma, d’identifier des opportunités de consolidation et de s’assurer que les nouveaux modèles soutiennent les flux de travail analytiques existants.

Unity Catalog : gestion centralisée des métadonnées : Databricks Unity Catalog est un référentiel de métadonnées complet qui capture et maintient automatiquement à la fois les relations ERD et les informations de lignage des données. Avec Catalog Explorer, les utilisateurs peuvent facilement accéder aux ERD de toute table avec des contraintes de clé étrangère, visualiser les relations en un coup d’œil et comprendre comment les entités de données se connectent dans toute leur architecture Lakehouse. Cette approche centralisée de la gestion des métadonnées garantit que les décisions de modélisation des données s’appuient sur des informations complètes et à jour concernant les structures de données et les dépendances existantes.

Des décisions éclairées en matière de modélisation des données : En combinant la visualisation ERD avec une traçabilité des données complète, les organisations peuvent aborder la modélisation des données avec une compréhension complète de leur écosystème de données existant. Ces connaissances permettent aux concepteurs de modèles de définir des schémas qui exploitent les relations existantes, évitent les duplications inutiles et garantissent que les nouveaux modèles s’intègrent de façon transparente aux flux de données établis. Il en résulte une architecture de données plus cohérente et plus facile à maintenir, qui soutient à la fois les besoins d’analyse actuels et la croissance future.

Cette approche intégrée de la modélisation des données, soutenue par les capacités de gestion des métadonnées d’Unity Catalog, transforme la modélisation des données d’une activité cloisonnée en une initiative stratégique qui prend en compte l’ensemble de l’écosystème de données.

Tirer parti de Databricks Data Intelligence Platform

Databricks SQL est l’entrepôt de données intelligent construit sur Databricks Data Intelligence Platform. Il représente un changement de paradigme de l’entreposage de données vers une architecture lakehouse de données, en combinant le meilleur des entrepôts de données traditionnels avec la flexibilité et l’évolutivité des architectures cloud modernes, tout en ajoutant la puissance de l’intelligence artificielle. Cela améliore les capacités de la Databricks Data Intelligence Platform en facilitant la transformation et l’analyse des données pour un large éventail d’utilisateurs, des analystes BI et des architectes de données aux ingénieurs data.

Reposant sur un lakehouse bien architecturé, les utilisateurs de Databricks SQL peuvent :

• Préparez les données et proposez des données de confiance comme produit (DaaP)
• Éliminez les silos de données et limitez les transferts de données.
• Démocratiser la création de valeur grâce à une expérience en libre-service
• Adoptez une stratégie de gouvernance des données à l’échelle de l’organisation
• Encourager l’utilisation d’interfaces ouvertes et de formats ouverts
• Concevoir pour passer à l’échelle et optimiser les performances et les coûts