10 conseils pour un projet de modélisation des données du bâtiment réussi

La modélisation des données est le processus de création d’un modèle de données pour soutenir vos besoins en matière d’analyse de données ou de veille stratégique.

Un modèle de données est essentiellement un ensemble de tableaux qui décrivent vos données et la façon dont elles sont liées. retrouvez le dossier définitif dédié sur URL. Parfois appelé modèle entité-relation, un modèle de données vous permet de poser des questions sur vos données en fournissant une représentation visuelle de vos données et de leurs relations.

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Dans ce blog, nous explorons 10 conseils pour réussir un projet de modélisation de données de bâtiment. Lisez la suite pour en savoir plus.

Un projet de modélisation réussi commence avec la bonne équipe, se poursuit avec des objectifs clairement définis et dispose des ressources appropriées pour tous les aspects majeurs du projet, de la compréhension des exigences commerciales à la mise en œuvre finale. retrouvez le dossier définitif dédié sur Cliquez pour obtenir des informations.

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Lorsque vous mettez en œuvre ces principes et processus, vous augmentez les chances de réussite de votre projet du début à la fin.

Définir le problème avant de commencer

Avant de vous lancer dans la modélisation ou de commencer votre analyse, assurez-vous de bien comprendre le problème que vos interlocuteurs tentent de résoudre. Concentrez-vous sur le problème métier, et non sur le problème technique. Le problème de l’entreprise vous aidera à comprendre pourquoi vous avez besoin de données, de quelles données vous avez besoin et quelles informations vous voulez tirer de ces données.

Il vous aidera également à identifier les sources de données que vous devez analyser. Cela vous aidera également à hiérarchiser vos tâches et à savoir quelle direction vous devez prendre pendant le processus de modélisation. Vous pouvez constater que les parties prenantes souhaitent ajouter des tableaux à leur modèle pour inclure davantage de données.

Vous pouvez également découvrir que le modèle contient des relations dont vous n’avez pas besoin. Dans les deux cas, vous saurez que vous devez commencer par le problème métier, et non par le modèle.

Obtenez l’adhésion des parties prenantes et définissez leurs attentes.

La modélisation des données est susceptible de provoquer quelques conflits entre les parties prenantes.

Faites savoir aux parties prenantes qu’il s’agit d’un processus collaboratif et itératif.

Tous les membres de l’équipe doivent comprendre le produit final, leur rôle et leurs responsabilités, et comment le produit s’intègre dans le projet global. Vos parties prenantes peuvent vouloir beaucoup de tableaux, mais les membres de votre équipe peuvent vouloir utiliser un modèle basé sur des graphiques. Ou encore, vos parties prenantes peuvent vouloir commencer avec des tableaux existants, mais les membres de votre équipe peuvent vouloir commencer avec un canevas de modèle vierge. Quel que soit le problème, il est important que tout le monde soit sur la même longueur d’onde et fasse partie de la même équipe pour créer un modèle de données efficace.

Assurez-vous que vos exigences sont précises

La modélisation est un processus itératif, il est donc impossible d’y parvenir du premier coup. Cependant, vous pouvez vous assurer que les exigences de départ sont exactes. Il est essentiel de mettre en correspondance les besoins de l’entreprise et le modèle de données pour s’assurer qu’ils ont un sens. Commencez par faire table rase et travaillez avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins et les mettre par écrit. Au cours du processus de modélisation des données, les membres de votre équipe devront peut-être prendre du recul et se rendre compte que leurs exigences ne font peut-être pas partie du problème de l’entreprise. Dans ce cas, ils doivent revoir les exigences et s’assurer qu’elles reflètent le problème de l’entreprise et qu’elles sont exactes. Une fois que vous avez des exigences précises, veillez à les inclure dans votre modèle et assurez-vous que le modèle reflète fidèlement les exigences.

Planifier l’accessibilité et la convivialité

Bien que la modélisation des données n’ait pas à être belle ou à créer une expérience utilisateur extraordinaire, elle doit être accessible et facile à comprendre. Assurez-vous de comprendre comment vos données sont stockées, que ce soit dans une base de données existante ou dans un entrepôt de données. Lorsque les données se trouvent dans une base de données existante, vous devez les transformer avant de les placer dans votre entrepôt de données. Lorsque les données se trouvent dans un entrepôt de données, vous devez les transformer afin qu’elles puissent être utilisées pour l’analyse. En même temps, assurez-vous de planifier la convivialité. Pour ce faire, assurez-vous que vos relations sont logiques, que vos types de données sont logiques et que vos conventions de dénomination sont logiques.

Planifiez la qualité et la quantité des données

Avant de commencer la modélisation, assurez-vous de connaître la précision et la cohérence de vos données. Si les données ne sont pas cohérentes ou si elles sont inexactes, vous devrez peut-être ajuster votre analyse de données ou votre modèle de données. Assurez-vous de savoir quels types de données vous traitez. Par exemple, s’agit-il de données transactionnelles, de données transactionnelles avec des champs de données manquants, ou de données descriptives avec beaucoup de métadonnées ? Réfléchissez aux problèmes de qualité des données auxquels vous êtes susceptible d’être confronté et veillez à les prendre en compte dans votre modèle de données. Vous pouvez également réfléchir à la quantité de données que vous traitez. Par exemple, avez-vous trop de données ou pas assez ? Cela peut également avoir un impact sur votre modèle de données. Si vous avez trop de données, vous risquez de ne pas pouvoir toutes les inclure dans votre modèle de données. Assurez-vous de bien comprendre les sources de données dans lesquelles vous allez puiser et la cohérence de ces données.

Construisez avec un esprit de test

Nous ne disons pas que vous devez construire un modèle, puis le jeter et recommencer. Nous vous suggérons plutôt de construire votre modèle en gardant à l’esprit qu’il est possible de faire des erreurs. Veillez à tester votre modèle pour vous assurer qu’il est précis. Pour ce faire, testez vos relations, vos types de données et vos conventions de dénomination. Vous pouvez également tester votre modèle pour vous assurer qu’il est facilement compréhensible. Pour ce faire, vous pouvez tester vos relations pour voir si elles sont dessinées avec précision et si elles ont un sens. Veillez à construire votre modèle dans une optique de test afin de vous assurer qu’il est précis.

Résumé

En fin de compte, vous voulez créer un modèle qui a du sens pour les membres de votre équipe et les parties prenantes. Un modèle qui n’a pas de sens sera probablement inefficace et inefficient. Pour vous assurer que votre modèle de données est efficient et efficace, vous devez suivre un processus qui commence par la définition du problème, y compris qui, quoi, quand, où et pourquoi. Ensuite, vous devez comprendre clairement vos sources de données, décider de la manière dont vous voulez dessiner vos données et créer votre modèle de données à l’aide de l’outil approprié.