Modélisation des données

A l’exception d’une bonne communication (orale et écrite), la modélisation des données est, de mon point de vue, la compétence la plus importante pour tous ceux qui, de quelque manière que ce soit, manipulent des bases de données relationnelles (Data Engineer, Data Analyst...). De manière très simple, il s’agit de “relier” de façon optimale différentes tables provenant d’une ou de plusieurs “data source” en vue de répondre à un besoin métier spécifique. 

Indépendamment du nombre de tables et de leur volumétrie, mettre en place un modèle de données relationnel suppose une compréhension approfondie des points suivants : 

🔹principaux types de tables (faits vs dimension) : utilité et spécificité de chacun d’eux 

🔹notions de clés primaires, étrangères et autres contraintes de validité 

🔹sens des jointures (left outer, right outer, left anti, right anti, Inner, full outer...) 

🔹différentes cardinalités des relations et leurs implications 

🔹Autre (what would you add ?🙃) 

Une fois la robustesse et l’évolutivité du modèle de données assurées, tout le reste n’est que “formalités”...surtout quand ChatGPT s’invite 😉 

PS: les points susmentionnés seront abordés en détails dans les prochains postes 😊 

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