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Modèle de données

Une donnée peut être définie comme étant une observation ou une mesure. Mais dans notre cas, une donnée caractérise une information dans un programme : un texte, un fichier audio, une vidéo, une image, etc.
La donnée a une importance capitale dans tous les domaines (statistique, économie, comptabilité, applications).

Un modèle de données décrit la façon dont les données sont représentées dans une structure, un système d’information ou une base de données.
Il permet de :

  • Définir comment les données sont organisées,
  • Fournir un langage et des règles pour la manipulation des données,
  • Fournir un système de maintenance des données.

Il existe plusieurs outils permettant de mettre en place ou de créer un modèle de données. Nous pouvons en citer :

  • UML : Unified Modeling Language,
  • Functional Data Model,
  • ORM : Object Role Modelling,
  • MERISE.

Tous ces outils proposent à peu près les même services, mais on va s’intéresser un peu à la méthode MERISE.

méthode MERISE
La méthode MERISE

La méthode MERISE est basée sur la séparation des données et des traitements. Elle est composée de :

  1. le MCC : modèle conceptuel de communication, définit les flux d’information à prendre en compte,
  2. le MCD : modèle conceptuel de données et le MCT : modèle conceptuel de traitement, décrivent les règles et les contraintes à prendre en compte,
  3. le MOT : modèle organisationnel de traitements, décrit les contraintes dues à l’environnement
  4. le MLD : modèle logique de données, représente un choix logiciel pour le système d’information
  5. et enfin le modèle physique qui reflète un choix matériel pour le système d’information.

La conception d’un système d’information n’est pas évidente car il faut prendre en compte beaucoup d’aspects, d’où l’intérêt de bien choisir son modèle de données. Nous avons plusieurs outils à notre disposition, chacun ayant ses qualités et ses défauts selon le modèle que nous voulons mettre en place.

Par Aliou SOW.

 

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