Modèle de données métier

La modélisation des données est un processus utilisé pour définir et analyser les besoins en données nécessaires pour prendre en charge les processus métier dans le cadre des systèmes d`information correspondants dans les organisations. Par conséquent, le processus de modélisation des données implique des modélisateurs de données professionnels travaillant en étroite collaboration avec les acteurs de l`entreprise, ainsi que les utilisateurs potentiels du système d`information. Imprimé avec la permission de Technics publications, LLC. Copyright 2009. Modélisation de données pour l`entreprise: un manuel pour aligner l`entreprise avec l`informatique à l`aide de modèles de données de haut niveau par Steve Hoberman, Donna Burbank et Chris Bradley. Pour plus d`informations sur ce titre et d`autres livres similaires, s`il vous plaît visitez Technics publications si les données ne correspondent pas aux attentes de l`entreprise, que faisons-nous avec elle? Le nettoyage des adresses aux normes postales est une application courante. Tout ce qui peut être Clavé directement par un humain est suspect, surtout si le système source n`a pas de modifications serrées ou ces modifications sont appliquées dans l`interface utilisateur après que la plupart des données sont créées au fil du temps. Un système d`approvisionnement où la date demandée de service est parfois avant la date de commande est symptomatique du favoritisme aux clients voulant sauter la file d`attente, mais est terriblement déroutant à quelqu`un essayant de comprendre le flux de travail de l`organisation de service. Les données qui sont importées à partir de feuilles de calcul ont également un fort potentiel pour les mappages incorrects (code postal mappé au code d`État) ou des valeurs non normalisées (États-Unis, Etats-Unis, USA, Etats-Unies étant logiquement la même chose).

Les modèles de données fournissent un cadre pour les données à utiliser dans les systèmes d`information en fournissant une définition et un format spécifiques. Si un modèle de données est utilisé de manière cohérente entre les systèmes, la compatibilité des données peut être obtenue. Si les mêmes structures de données sont utilisées pour stocker et accéder aux données, différentes applications peuvent partager des données de manière transparente. Les résultats sont indiqués dans le diagramme. Cependant, les systèmes et les interfaces sont souvent coûteux à construire, à exploiter et à entretenir. Ils peuvent également contraindre l`entreprise plutôt que de l`appuyer. Cela peut se produire lorsque la qualité des modèles de données implémentés dans les systèmes et les interfaces est médiocre. [1] Enfin, la dernière étape lors de la modélisation des données est de définir les méta-données. Les méta-données sont des données qui décrivent les données. Des exemples de méta-données incluent des informations d`utilisation sur vos données. Par exemple, si un enregistrement dans votre base de données nouvellement créée a été ajouté, les méta-données décriraient quand l`enregistrement a été ajouté, par quel utilisateur et peut-être un indicateur pour confirmer qu`il est exempt d`erreurs.

Alors maintenant que vous avez lu sur les bases de ce qui est la modélisation de données, vous devriez être en mesure en tant qu`analyste d`affaires pour interpréter et comprendre les concepts fondamentaux lorsqu`ils sont confrontés à un modèle de données. Figure 1,6 – schéma directeur et diagramme de données à une modélisation de données de très haut niveau dans l`ingénierie logicielle est le processus de création d`un modèle de données pour un système d`information en appliquant certaines techniques formelles. La modélisation des données est également utilisée comme technique pour détailler les exigences métier pour des bases de données spécifiques. Il est parfois appelé modélisation de base de données, car un modèle de donnée est finalement implémenté dans une base de données. [4] la modélisation des données peut être effectuée lors de différents types de projets et dans plusieurs phases de projets. Les modèles de données sont progressifs; Il n`existe pas de modèle de données final pour une entreprise ou une application. Au lieu de cela, un modèle de données doit être considéré comme un document vivant qui changera en réponse à une entreprise en mutation. Les modèles de données doivent idéalement être stockés dans un référentiel afin qu`ils puissent être récupérés, étendus et modifiés au fil du temps. Whitten et coll. (2004) ont déterminé deux types de modélisation de données: [4] l`acquisition du modèle de données d`entreprise est un processus d`apprentissage de l`entreprise, ne structurant pas les données en fonction des objectifs de conception physique.

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