Mettre dans l'ordre les étapes de conception suivantes. Modélisation conceptuelle en UML ou E-A Création du code SQL pour un SGBDR Analyse de la situation existante et des besoins Élaboration du modèle logique en relationnel Méthodologie générale de conception d'une base de données Analyse de la situation existante et des besoins (clarification)
La conception de bases de données est l'une des activités les plus importantes à effectuer lors de la maintenance et du stockage des données. Au cours de ce processus de conception, différentes tables avec de nombreuses relations doivent être créées.
Méthodologie générale de conception d'une base de données Analyse de la situation existante et des besoins (clarification) Création d'un modèle conceptuel qui permet de représenter tous les aspects importants duproblème Traduction du modèle conceptuel en modèle logique (et normalisation de ce modèle logique)
Les modèles de données et les méthodologies de modélisation des données existent depuis la nuit des temps. En tout cas, depuis la nuit des temps de l'informatique. Les données doivent être structurées pour qu'on puisse leur donner un sens et permettre aux ordinateurs de traiter chacun de leurs bits et octets.
À l'«âge de pierre de l'informatique », nous utilisions des dispositions d'enregistrement à plat (ou baies). Toutes les données étaient enregistrées sur des bandes ou de grands lecteurs de disques en vue d'une récupération ultérieure. Toutefois, en 1958, J. W. Young et H. K. Kent ont décrit les systèmes informatiques de modélisation comme « une faç
Le débat aujourd'hui semble porter uniquement sur la complexité et le volume des données. C'est important, évidemment, mais je tiens à vous rappeler une nouvelle fois que le modèle de données doit occuper une place importante dans la discussion. Le schéma (modèle de données) doit suivre l’évolution des exigences - ou même ouvrir la voie. Dans tous
Tout commence par une bonne connaissance de l'historique du modèle de données et du processus optimal par lequel il doit être conçu. En tant qu'architecte de bases de données pour des modèles transactionnel (OLTP) et analytique (OLAP), j'ai pu constater que les trois premières étapes illustrées dans le diagramme ci-dessus constituent environ 80 % d
Les jobs ETL/ELT de Talend sont conçus pour lire et écrire des données. Notre but est clairement d'apporter une valeur ajoutée au métier. Pourquoi, dans ce cas, avons-nous besoin d'un modèle de données ? Quelle est son utilité ? N'est-il pas possible de le traiter simplement une bonne fois pour toutes ? D'un point de vue technique, nous avons besoi
Sans le modèle de données et des outils tels que Talend, les données peuvent ne pas présenter le moindre intérêt économique ou, encore pire, entraver la réussite de votre entreprise en raison de leur inexactitude, d'un mauvais usage ou d'une mauvaise compréhension. D'après mon expérience, un modèle de données bien défini et l'application de bonnes