Top 10 des outils de modélisation de données que vous devez connaître en 2022

Publié: 2022-09-21

Table des matières

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est l'étude des éléments de données et de leurs liens avec d'autres éléments. Il étudie les exigences en matière de données pour diverses opérations commerciales. Les modèles de données sont créés pour stocker des informations dans une base de données afin de démontrer les nombreux types de données requises et conservées dans le système, leurs connexions, leur classification, leur structure, leurs formes et leurs caractéristiques. Les modèles de données sont construits pendant les phases de conception et d'analyse pour s'assurer que les exigences de l'application sont satisfaites.

Les données peuvent être considérées comme un atout pour les entreprises à l'ère technologique. Cependant, traiter de nombreux aspects des données peut être difficile; c'est là que la modélisation des données entre en jeu.

Les outils de modélisation de données vous permettent de démontrer comment les structures de données qui facilitent les activités commerciales seront construites, comment structurer les données et quelles connexions nous voulons développer entre elles.

Pourquoi avons-nous besoin d'outils de modélisation de données ?

Pour la plupart des entreprises, les données et la base de données qui les protège constituent leur atout le plus important. Alors que les analystes de données et les scientifiques de données doivent découper et découper les données pour prendre en charge des décisions stratégiques critiques, il est essentiel d'avoir une application de promotion de la conception de données qui la met en service pour fournir des informations significatives.

Le modèle de données appliqué à un système renforce et renforce les concepts métier qu'il représente. La définition des entités et des connexions dans un modèle de données est analogue à la définition des éléments et des activités dans une organisation.

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Les 10 meilleurs outils de modélisation de données de 2022

1. Archi

La boîte à outils de modélisation Archi est un outil de modélisation de données open source développé pour tous les niveaux de modélisateurs d'entreprise et d'architectes. Archi est utilisé par les compagnies d'assurance, les banques, l'industrie, les consultants EA, les institutions et les étudiants du monde entier. Il offre un point d'entrée à faible coût pour les clients qui découvrent le langage de modélisation ArchiMate ou qui recherchent une solution de modélisation ArchiMate open source et multiplateforme pour gérer leur entreprise.

Archi prend en charge la version linguistique ArchiMate 3.1 la plus puissante. De plus, Archi vous permet de créer intuitivement tous les éléments ArchiMate dans toutes les vues ArchiMate, ce qui en fait l'un des outils de modélisation ArchiMate les plus utilisés.

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2. Dessine.io

Draw.io est une application gratuite idéale pour les utilisateurs débutants. C'est le moyen le plus simple pour les équipes Confluence de travailler à l'aide de diagrammes. L'une des applications les plus remarquables de draw.io est la possibilité de travailler en couches lors de la création de diagrammes. Les couches augmentent considérablement la polyvalence en se déplaçant entre de nombreuses versions de votre diagramme.

3. PowerDesigner

PowerAMC ​​est reconnu comme le meilleur lorsqu'il s'agit de données complexes. PowerDesigner est un outil de modélisation de données de premier plan, illustrant une approche basée sur des modèles pour autonomiser les entreprises. Il permet aux entreprises de modifier, d'analyser et d'afficher des métadonnées pour créer une architecture d'informations d'entreprise efficace.

PowerAMC ​​s'appuie sur plusieurs outils de modélisation de données pour combiner des informations métier avec des solutions de conception de bases de données formelles. Il est compatible avec plus de soixante systèmes de bases de données relationnelles.

Principales compétences essentielles en science des données à acquérir en 2022

SL. Non Les meilleures compétences en science des données à apprendre en 2022
1 Certifications d'analyse de données Certifications statistiques inférentielles
2 Certifications de tests d'hypothèses Certifications de régression logistique
3 Certifications de régression linéaire Algèbre linéaire pour les certifications d'analyse

4. Diagramme du modèle de base de données d'Edraw Max

Le diagramme de modèle de base de données d'Edraw Max est considéré comme l'un des outils les plus fiables et les plus rapides. Il s'agit à la fois d'un logiciel gratuit et open source utilisé pour produire un diagramme de modèle de base de données. Il est livré avec une pléthore de formulaires riches, précis et prédéfinis qui simplifient l'exécution des tâches.

L'outil peut mettre l'accent sur une représentation graphique d'un modèle de base de données et déconstruire les modèles conceptuels, logiques et physiques d'une base de données. Le processus peut utiliser un diagramme ER pour différencier les éléments communs dans un système et montrer comment ils sont connectés.

5. Architecte de données IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Data Architect est un outil de modélisation de données d'informatique décisionnelle et de statistiques qui simplifie et accélère l'architecture d'intégration de données. Il s'agit d'un puissant outil de modélisation des données pour aligner les services, les applications, les structures de données et les processus. Il aide à saisir les actifs de données pour stimuler la production, réduire le temps de marché et promouvoir la collaboration et l'intégration en équipe.

L'importation et l'exportation de mappages personnalisés sont possibles avec cet outil. De plus, le programme détecte automatiquement la structure de diverses sources de données en évaluant les métadonnées. En conséquence, il est possible de développer des modèles de données physiques et logiques.

IBM InfoSphere Data Architect s'intègre à d'autres produits tels que Data Studio et le syntoniseur de charge de travail de requête.

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6. LucidChart

Lucidchart est un outil collaboratif en ligne pour la conception de diagrammes de base de données basés sur le cloud et ne nécessite pas le téléchargement de grandes quantités de logiciels, offrant des changements rapides. L'un des avantages importants de l'utilisation de cet outil est qu'il peut vous faire économiser des heures de travail manuel.

7. PgModeler

PgModeler est un outil de modélisation open source pour la création de modèles de base de données, avec un large accès à son code source et une interface utilisateur légère et attrayante conçue pour le système de base de données PostgreSQL.

8. Paradigme visuel

Visual Paradigm est un excellent outil de modélisation et de création de diagrammes qui aide l'équipe de développement de produits à développer rapidement des applications. Visual Paradigm est un outil de gestion et de conception multiplateforme sophistiqué et simple pour les systèmes informatiques.

L'outil fournit aux développeurs de logiciels une plate-forme de développement de pointe unique en son genre pour créer des applications plus rapides, meilleures et moins chères. En outre, il dispose d'une excellente connectivité avec les autres outils CASE et la plupart des principaux IDE pour étendre le processus de planification Modèle-Code-Déploiement avec une solution à guichet unique.

9. MapBusinessOnline

Cette application diffère des autres outils de modélisation de données par sa capacité de cartographie permettant le développement de cartes de vente et l'expansion des affaires de la manière la plus pratique possible. Des cartes de territoire peuvent être construites à diverses fins, y compris la réduction des dépenses en essence et l'amélioration de la production. MapBusinessOnline peut également fournir des données analytiques dans un style facilement accessible.

10. HeidiSQL

Cet outil de modélisation de données est un choix fantastique pour les personnes qui ne souhaitent pas dépenser d'argent pour un outil de modélisation de données. Oui, HeidiSQL est entièrement gratuit.

L'outil de modélisation de données est chargé de fonctionnalités, telles que la connexion de plusieurs serveurs dans une seule fenêtre, des tables de modifications en bloc et l'importation de fichiers texte. De plus, HeidiSQL peut communiquer avec divers systèmes de bases de données, notamment Microsoft SQL, MariaDB, MySQL et PostgreSQL.

De nombreux outils de modélisation des données sont disponibles pour vous aider à obtenir des informations précieuses à partir de quantités massives de données. Mais si vous souhaitez devenir un maître en science des données et apprendre à utiliser correctement ces outils, vous êtes au bon endroit. Le Master of Science in Data Science d'upGrad est ce dont vous avez besoin dès maintenant!

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Conclusion

La modélisation des données est essentielle au plan de croissance de chaque entreprise. Les outils de modélisation de données les plus convaincants commencent par une conception de schéma de base de données raisonnable et une stratégie itérative moderne. Ces solutions permettent aux entreprises de gérer et d'analyser de nouvelles formes de données tout en assurant la pérennité des applications existantes.

Q1 : Quels sont les quatre types de modèles de données ?

Réponse : Le modèle hiérarchique, le modèle de réseau, le modèle entité-relation et le modèle relationnel sont les quatre types de modèles de données disponibles.

Q2 : SQL est-il un outil de modélisation de données ?

Réponse : SQL Database Modeler est une application de modélisation de données et de gestion de base de données basée sur le cloud utilisée pour créer des bases de données à l'aide d'un navigateur Web sans installer ni configurer de pilotes ou d'outils de base de données.

Q3 : Quels sont les trois types de modélisation de données ?

Réponse : Il existe trois types de modèles de données, à savoir : les modèles de données conceptuels, les modèles de données logiques et les modèles de données physiques. Chaque modèle tenant ses fonctions spécifiques, les modèles de données décrivent les données, comment les conserver dans une base de données et établir le lien entre les éléments de données.