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[Product Talk] Aider les métiers à consommer les données : data marketplace ou data catalog ?
Je m'inscrisUn schéma de jeu de données est un plan qui décrit comment des données particulières, comme celles d’une base de données, sont structurées, configurées et organisées. Il fournit un point de référence qui indique les champs d’information que le projet contient. Il rend les données facilement compréhensibles et améliore la gestion et l’efficacité. Un schéma ne contient pas les données proprement dites, mais décrit la structure et les contraintes qui s’appliquent à ces données.
Il existe trois principaux types de schémas de données :
Schéma relationnel (ou de base de données) : Couramment utilisé dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), il montre le stockage logique des données dans une base de données. Il représente l’organisation des données et fournit des informations sur les relations entre les éléments tels que les tables dans une base de données donnée. Le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige sont deux exemples de schéma de base de données/ de data warehouse.
Schéma XML : Il définit la structure et le contenu des documents XML, facilitant l’échange de données et l’interopérabilité entre différents systèmes et plateformes.
Schéma JSON : Il définit la structure et les règles de validation des données JSON (JavaScript Object Notation), ce qui permet d’assurer la cohérence et la standardisation.
Les schémas de jeux de données sont essentiels à l’organisation des données, car ils aident les utilisateurs à identifier les relations entre les différents champs, colonnes et tables et, par conséquent, à mieux gérer les données. Ils offrent six avantages :
Les schémas de données peuvent fonctionner à l’un des trois niveaux suivants : conceptuel, logique ou physique, en fonction de leur proximité avec les données elles-mêmes.
Il s’agit d’une présentation de haut niveau de la structure et des relations d’une base de données. Il décrit les principaux concepts de données, à un niveau abstrait, ainsi que la manière dont ils sont liés les uns aux autres. Toutefois, il n’entre pas dans le détail des objets spécifiques tels que les tableaux, les vues et les colonnes. Cette vue d’ensemble aide les développeurs de bases de données à comprendre la structure sous-jacente et à identifier et corriger tout problème ou incohérence. Elle est ensuite utilisée pour créer des schémas plus détaillés.
Il fournit une description plus détaillée des données qu’un schéma conceptuel, y compris des objets spécifiques tels que des tableaux et des colonnes. Il définit la structure et les relations entre les différentes entités d’une base de données, ainsi que la manière dont les données sont stockées dans les tables. Comme son nom l’indique, le but du schéma logique est de s’assurer que les données sont organisées logiquement et stockées efficacement.
Il s’agit du niveau le plus détaillé de la conception d’une base de données. Il décrit la manière dont les données sont physiquement stockées dans le système et présente des objets spécifiques tels que les tables, les colonnes, les index et les vues. Démontrant le niveau de détail qu’il couvre, il inclut également des informations sur le support de stockage utilisé pour chaque table, tel qu’un data warehouse en cloud ou un data lake, ainsi que toute contrainte ou tout déclencheur associé aux données ou à la méthodologie de stockage.
Tout comme le plan d’un bâtiment aide les constructeurs, un schéma permet d’économiser du temps et de l’argent en évitant de devoir apporter des modifications une fois la base de données créée. Les schémas de données permettent aux gestionnaires de données de planifier la structure de leur base de données avant de la développer et de la déployer. Il est donc essentiel d’impliquer toutes les parties prenantes dans la conception du schéma de données et de comprendre et planifier les besoins à venir afin de créer un schéma de données à l’épreuve du temps.
Les organisations ont compris l’importance des données pour la réussite de leurs stratégies et pour leur développement. Un accès simplifié et rapide aux données, dans le bon format et au bon moment, est crucial pour améliorer la prise de décision, l’efficacité et la collaboration, mais aussi pour réduire les coûts, créer de nouvelles sources de revenus et atténuer les risques. Cet ebook fournit une introduction aux portails de données, tant au niveau stratégique que tactique. Il réunit les meilleures pratiques pour démocratiser vos données et en libérer la valeur.
Quelles sont les mesures à mettre en œuvre pour créer un programme de gouvernance des données au sein de votre organisation ? Comment assurer que cette stratégie de gouvernance viendra soutenir vos objectifs en matière de démocratisation des données ? Nous avons interrogé l'experte Nicola Askham pour en savoir plus.