Articles

The Engineer’s Guide to Writing Meaningful Code Comments

,

In most cases, you aren’t the only person working on the same project or codebase. That means that other people get to read your code and have to understand it. That’s also true for the code comments you leave behind. Developers often write ‘quick and dirty’ comments without much context, leaving other developers clueless about what you’re trying to say. It’s a bad practice that creates only more confusion than clarifies things.

So, yes – you should be bothered with writing meaningful code comments to help other developers. A code comment that describes the function, the reasoning behind the function, and its input and output will speed up the learning process of other developers. Especially for junior developers, this information comes in handy when learning the code.

Source de l’article sur DZONE

/par

Is It Time to Reset HTML?

,

HTML is one of the foundational building blocks of the Web. But just as web design best practices and techniques change over time, so does the code we use. As HTML evolves, some of its older markup has been deprecated while other parts have been repurposed.

Does that create more problems for us, though? Would we be better off starting over so we can make sure we’re all working from the same language rather than trying to edit out the bits we don’t want or need?

Problems With Holding Onto Legacy HTML

Let’s take a look at what happens when we amend the rules of HTML over time and how it impacts the Web:

1. It’s Risky to Leave Deprecated HTML Behind

Whether certain features have become outdated and need to go, or browsers have stopped supporting certain tags altogether, deprecated code eventually becomes a problem.

You’ll find a long list of deprecated HTML on the HTML.com website:

For many of these, HTML tags and attributes have been replaced by more efficient CSS styling. There are also examples of HTML deprecation because the features have become outdated (like frames).

Yet, there are still websites out there that contain deprecated HTML.

In some cases, the HTML sits silently on the other side of the website. If there’s enough of this errant code hanging around, though, those extra characters and directives could slow down your server’s processing time and render pages more slowly than usual.

In other cases, the HTML breaks features on the front-end of a website. Take, for instance, this warning from Mozilla regarding the <nobr> tag:

Using deprecated code can create inconsistent and poor experiences on the front-end. And when all browsers finally get on board and decide not to support an HTML tag anymore, all visitors will be left with a broken UI.

So, while it’s great that HTML5 has deprecated legacy HTML that’s no longer useful or necessary, that’s not to stop everyone from using it or leaving it behind on older websites. 

2. Legacy Code Focuses on Style; Not Semantics

As I mentioned, a lot of deprecated HTML has been phased out and replaced by CSS styling. And that’s a good thing.

Let me give you a simple example of this…

My favorite book is <i>The Stand</i> by Stephen King. The first time I read it, I didn’t sleep for <i>three days</i>. Thankfully, when I revisit it every year, I have fewer nightmares and can more greatly appreciate the storytelling aspect of it.

In the above paragraph, I’ve used the <i> tag to italicize several words.

In the early days of HTML,<i> stood for “italics” (the way<b> stood for “bold”). With HTML5, however,<i> will still render as italics, but its semantic meaning isn’t as broad. It’s been repurposed to indicate a stylistic change, which is important for things like book and film names, foreign words, and so on. To express emphasis, we use the <em> tag instead. 

Keeping the legacy <i> and <b> tags can lead to issues, though. 

In the statement above, I’ve italicized the name of the book (The Stand) as well as the number of sleepless nights I had (three days) with<i>. Whether the designer decides today, tomorrow or ten months down the road that they want to change the way literary or cinematic references are styled, my choice of HTML will stand in their way.

Because all of my italic text is indicated by <i>, styles can’t universally be applied to specific content (like book references). Instead, the designer would have to go through and clean up my code so that it looks like this:

My favorite book is <i>The Stand</i> by Stephen King. The first time I read it, I didn’t sleep for <em>three days</em>. Thankfully, when I inevitably revisit it every year, I have fewer nightmares and can more greatly appreciate the storytelling aspect of it.

This would then allow the semantically italicized content to remain intact while the designer or developer adjusts the styles of the book title here and across the site. (Though, really, the first italicized phrase should be surrounded by <cite> as it would be more semantically accurate.)

While it’s great that we’ve created guidelines for using legacy HTML today, keeping old code around can confuse writers, designers, and others who are familiar with the previous way of formatting content. By resetting HTML, throwing out old styles, and creating one language we use consistently across the web, we won’t create more work for ourselves later on.

3. Deprecated Code Hinders Accessibility

Another big reason why repurposed and deprecated HTML is a problem is because of accessibility.

For starters, when you leave deprecated and unsupported code behind, it’s likely to cause issues for screen readers, search engines, and browsers that use HTML for clues about the content.

Header tags (e.g.<h1>, <h2>, <h3>), for instance, aren’t just used to visibly break up large chunks of text. Header tags and, more specifically their hierarchy, present important information about the relationship between subjects on a page — and this is the kind of thing that screen readers and search engines pick up on.

That’s why we need to be very careful about the code we leave behind the scenes, even if readers on the front end can’t visibly see it. Let’s look at an example of how this can affect accessibility:

Is there an <i>à la carte</i> menu or is it just <i>prix fixe</i> tonight?

If a screen reader were to read over this sentence, the French phrases would be said with the same emphasis as any other italicized words on the page.

This is why HTML5 encourages semantic coding instead of purely stylistic.

The proper way to write HTML in the line above would be:

Is there an <i lang="fr">à la carte</i> menu or is it just <i lang="fr">prix fixe</i> tonight?

There are two reasons to do this:

  1. To indicate to screen readers that there’s a language change.
  2. To make it easier for designers or developers to create a custom style for foreign phrases.

Semantic coding is essential for designers that work on multilingual websites.

As the World Wide Web Consortium explains, languages like Japanese don’t use italicization or bolding for emphasis — at least not the way English speakers do.

So, to properly translate a page from English, a Japanese designer would need to remove the italics or bolding and add surrounding brackets to the words. However, if everything is coded with <i> and <b>, or there’s a mix of <i> and <em> and<b> and <strong>, it’s going to be really difficult to Find-and-Replace the correct HTML with ease.

So, if accessibility or internationalization are concerns for you at all, getting clear on the HTML you write with is going to be really important.

Wrap-Up

The fact of the matter is, it requires a lot of work to have the rules of HTML rewritten. So while it would be great to reset HTML, I don’t know that it’s all that practical.

All we can really do is stay abreast of what’s happening with the language, edit out legacy code from our websites the second it becomes deprecated, and always use tags and attributes that are supported. By playing around with deprecated or repurposed code, we only put the website visitors’ experience in jeopardy, so it’s best to take the time to clear out the old any chance we get.

If we can all get on the same page about this, problematic legacy HTML will eventually disappear from our websites and memories.

 

Featured image via Unsplash.

Source

The post Is It Time to Reset HTML? first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

Airbus place SAP Manufacturing Execution au cœur de sa production

, ,

SAP Manufacturing Execution s’invite sur les lignes d’assemblage du géant Airbus. Une solution qui permet de faciliter le travail des opérateurs, tout en améliorant les performances des lignes de production.

Airbus est un acteur bien connu dans le monde de l’aviation civile, avec plus de 12.600 avions livrés à ses clients. C’est aussi un acteur majeur dans le monde des hélicoptères (plus de 12.000 appareils assemblés), de la défense et de l’espace.

Avant la crise sanitaire, les livraisons étaient en forte croissance (+37 % sur 5 ans) et le carnet de commandes promettait du travail aux usines d’Airbus pour les 8,5 années à venir. L’arrivée du Coronavirus et son impact massif sur les déplacements par avion ont provoqué une chute massive des activités de la société. Si l’entreprise travaille déjà sur les avions de demain, avec par exemple des modèles à l’impact carbone réduit de 25 %, elle doit aussi optimiser sa production.

« Dans ce contexte d’adaptation rapide au changement, l’introduction d’un système de pilotage de la production (MES, pour Manufacturing Execution System) va être un élément clé de notre transformation », explique Alexandre Sizaret, Head of Production System Efficiency & Manufacturing Digitalisation, Airbus. Le projet a été lancé fin 2016, mais l’arrivée de la crise lui a donné un nouvel élan.

SAP et Sopra Steria à la manœuvre

SAP Manufacturing Execution (SAP ME) est aligné avec les principes du système d’information d’Airbus, AOS (Airbus Operating System) : standardisation des processus, management visuel, suivi et amélioration continus. Il vient naturellement compléter l’ERP et le PLM au sein des usines. Enfin, son interface utilisateur simple est adaptée aux opérateurs travaillant sur des chaînes de production.

Airbus veut répondre à plusieurs challenges au travers de SAP ME : l’organisation de la production (organisation des effectifs, allocation des ressources…) ; le pilotage de l’activité (lignes de production, séquences à exécuter et avancement des séquences) ; l’interfaçage avec l’opérateur (au travers de tablettes, voire de smartphones) ; le support (détection des problèmes et alerte du manager, de la maintenance ou d’autres fonctions support).

Un core model pour toutes les usines Airbus

Pour son projet, Airbus a opté pour une approche core model associant une équipe pluridisciplinaire et multifonctionnelle. « Nous avons mis tout le monde autour de la table – opérateurs, management, intervenants métiers et techniques – afin de mettre au point une unique solution adaptée à toutes les usines, dans tous les pays », explique Alexandre Sizaret.

Après les phases de cadrage et de maquettage, la construction de la solution a été réalisée, avec une mise en place des différentes fonctionnalités de manière incrémentale. Une première version a été déployée sur des usines pilotes volontaires. L’organisation a souhaité ensuite prendre un peu de recul pour identifier les sources d’irritation. Dans le même temps, une analyse a été menée sur l’utilisation du MES et l’adhésion aux processus proposés. « Nous avons voulu vérifier que l’outil répondait bien aux besoins exprimés et qu’il était correctement utilisé. » Une importante phase de consolidation avant le déploiement à grande échelle de SAP ME.

La solution est aujourd’hui présente sur l’ensemble des sites européens du groupe : 10 usines et 2 lignes d’assemblage final. Soit un total de 279 stations de production. 7700 personnes ont été formées, dont 5500 sont des utilisateurs réguliers de SAP Manufacturing Execution. Plus de 2,4 millions d’opérations ont été effectuées sur SAP ME au cours de l’année 2020. Pour tenir cette charge, le système est réparti sur quatre sites, selon un même core model.

Au sein des sites de production, des écrans géants ont été déployés, secondés par des tablettes, smartphones et équipements IoT (scanners, lecteurs de badges…). SAP ME interagit directement avec l’ERP SAP, que ce soit pour la qualité, la conformité, la gestion des aléas, la maintenance ou encore la logistique. Il interagit aussi avec le PLM. Il est ainsi possible de visualiser pièces et maquettes en 3D et de disposer d’instructions de montage détaillées.

Plus d’efficacité au quotidien

SAP Manufacturing Execution est vu par Airbus comme un facilitateur du travail des opérateurs. Mais aussi comme un élément clé pour mesurer, soutenir et améliorer les performances des lignes de production. « Parmi les bénéfices les plus visibles, nous constatons une réduction des temps de production, des déplacements des opérateurs, de la documentation de production et plus généralement du recours aux documents papier, constate Alexandre Sizaret. Un autre bénéfice, moins facilement mesurable, est l’amélioration des performances des lignes de production, au travers d’un meilleur pilotage et d’une meilleure réactivité face aux aléas. »

Le MES est un élément clé pour épauler la production au quotidien, mais aussi un socle qui va aider  à la démocratisation de nouvelles technologies, comme les jumeaux numériques ou la maintenance prédictive. « Nous souhaitons aller vers l’opérateur 4.0 en le connectant à la bonne information, au bon moment, au travers de technologies comme la réalité virtuelle, la réalité augmentée ou l’interaction vocale avec les solutions numériques. Nous voulons également nous servir de la puissance de la data pour améliorer les processus, détecter les bonnes pratiques et prévenir les aléas. C’est un changement de paradigme qui nous permettra de basculer de la réaction à l’anticipation. »

 

En savoir plus

 

The post Airbus place SAP Manufacturing Execution au cœur de sa production appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

20 Best New Websites, May 2021

,

This month we have several examples of brutalism used to good effect as a foil to showcase products and/or work. By contrast, at the other end of the scale, we have brands who have chosen to go more of an immersive experience route, using full-screen images, sound, animation, and even VR.

Both are valid approaches, depending on the content. The former tends to work better as a backdrop for artwork, photography, and artisanal craft goods — acting as a virtual gallery space — while the latter is better for consumer goods and experiences, particularly food, drink, and accommodation.

There is, of course, a whole range in between these extremes, and we’ve got that covered too. Enjoy!

Grainne Morton

A simple layout, soft pastel colors, and clear navigation provide an excellent backdrop for Grainne Morton’s handmade jewelry creations.

Gage Hotel

Good photography and a heritage-inspired color scheme give the Gage Hotel’s site a luxury feel.

Tejidos Roca

Tejidos Roca is a fabric manufacturer, and the design of their site uses a circle motif to bring rolls of fabric to mind.

La Passation Synerghetic 2021

Synerghetic is part of the Junior Enterprises Europe scheme – a network of businesses run by students. This year they are not holding the usual handover ceremony, so Synerghetic created this rather fun little digital celebration instead.

Redwood Empire

For Earth Month, Redwood Empire Whiskey has created a microsite promoting a competition styled to match their bottle labels.

Gabriel Cuallado

This site focusing on Spanish photographer Gabriel Cullado’s life and work features some great transitions and good use of horizontal scrolling.

Ombia Studio

In Ombia Studio’s site, atmospheric photographs stand out in a minimal layout. There is a sense of almost gallery curation here.

Headup

Headup uses a pleasing color scheme and geometric graphics to create a welcoming but businesslike approach.

the Figo

Spherical curves and line animations create interest in this site for boutique hotel, the Figo.

Boon Market

Boon Market is about promoting a toxin-free and waste-free lifestyle, and their site reflects this with its use of simple type and soft colors.

Unspoken Agreement

Unspoken Agreement’s website has a quietly confident feel, with clean lines and some pleasing type.

hnst

Another brutalist-inspired design here, but the use of bright red makes it fresh in hnst’s take on the style.

InteriorLAB

Part minimalist, part glossy magazine, InteriorLAB have succeeded in making the simple feel luxurious.

Bowmore Experience

Bowmore has opted for immersive video and visually beautiful images to present their limited-edition Timeless whisky range.

Oly Sheet

There is a slightly old-school start-up feel to Oly Sheet’s website, but it is still appealing with fresh, spring colors and well-organized content.

Aalto University

Aalto University has provided a pretty in-depth tour of its campus here. The navigation is clear, and the information is presented in ideal-sized chunks — enough detail, but not too much at once.

Wisr

Wisr features a Heath Robinson style machine that ‘runs’ as the user scrolls down the page. It provides a bit of interest (no pun intended) to the not very exciting subject of personal loans.

Rudl und Schwarm

Bright colors, cute, but not too cutesy, illustration, some nice scrolling, and transition effects are used really well on Rudl und Schwarm. And it’s got bees; bees are good.

Dr. Maul

This site for Dr. T. Maul manages to take orthodontistry past the usual image of uncomfortable wiring, elastic bands, and ‘train tracks and make it seem just a little more glamorous.

My Drink

There is a slightly vintage feel to this site for My Drink with its cocktail illustration. The blue text on grey is soothing without being bland.

Bonus Site: Imperial Style Guide

And finally not new, but a bonus in honor of May 4th, the Imperial style guide. Well, the Web would get boring if it was serious all the time.

Source

The post 20 Best New Websites, May 2021 first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

How to Use GitBook for Technical Documentation

,
Intermine, where I was tasked with creating new user training documentation. For this project, I entirely rewrote the Intermine user documentation — which included images, code snippets, tables, mathematical formulas, and more — using GitBook. This guide will share my experience creating technical documentation using GitBook and act as a de-facto quick-start guide to GitBook.

What is GitBook?

GitBook is a collaborative documentation tool that allows anyone to document anything—such as products and APIs—and share knowledge through a user-friendly online platform. According to GitBook, “GitBook is a flexible platform for all kinds of content and collaboration.” It provides a single unified workspace for different users to create, manage and share content without using multiple tools. For example:

Source de l’article sur DZONE

/par

6 Ways Parallax Still Works in 2021 

,

Parallax is a term that is applied loosely and frequently in the world of web design. As a trend, it has been popular and unpopular in equal measures for some time. However, it’s still one of the most valuable tools for animation in the digital world.

Parallax creates an illusion of depth when scrolling, a timeless effect that still has lots of value in the web design world.

Sure, parallax has its issues, from problems with usability, to concerns with mobile responsivity — but it’s also an interesting way to make a website stand out when done correctly.

Let’s take a closer look at some of the ways that parallax scrolling still works in 2021…

1. Parallax Tells A Story

Let’s start simple. 

One of the most effective ways to use parallax scrolling in the modern age is to tell a story. Today’s consumers want to have an emotional connection with the brands they buy from – now more than ever. Five years ago, studies showed that around 80% of customers want brands to tell stories, and that trend remains consistent to this day.

In the age of digital consumerism, where people can’t get to know a company in person through face-to-face interactions with its salespeople, companies need new ways to connect with their clients. Telling brand-driven stories is a way to highlight that your company is more than just a faceless entity – it’s something with real soul. 

Let’s look at the “Recap After Use” website, a portfolio belonging to the innovative Louie Sellers. This website showcases Louie’s skills with attention-grabbing visuals, including a parallax animation that makes it looks like Louie is drawing the page as you scroll through it.

This is the kind of exceptional animation that makes parallax scrolling more compelling. The animation isn’t there to make a visual difference to the page – it tells you something more about the person behind the website and what they can do.

2. Parallax Increases Website Visit Times

If a website effectively tells a story with parallax animation, you can also bet that’s going to keep customers or readers on a page for longer. Reducing bounce rate by increasing engagement is one of the main goals of any web designer. (Bounce rates, of course, refer to the percentage of site visitors that hit the back button after just seeing the first page of your website.)

While some people argue that parallax websites can hurt your SEO rankings if they slow down your site, there’s also the argument that the lack of a visually engaging page can harm SEO. Bounce rates drag down your ranking and make it harder to get audience attention. 

A parallax animation that tells a story and engages your audience through carefully delivered information is a great way to keep people around – even just for a little longer than usual. For instance, if you check out Alex Dram’s portfolio page here, you’ll see several shapes coming together during the parallax scrolling animation.

The shapes merge to tell a story about the visual experiences that Alex can create for customers. It’s a way to draw the eye and connect with the viewer without just writing about what you do through text. 

3. Parallax Develops Credibility

There’s a reason why both examples of parallax scrolling we’ve looked at so far are from creative portfolios. Parallax scrolling, with its excellent storytelling capabilities, is great for demonstrating your credibility as a digital expert. Basically, it’s a version of “showing” and not “telling” customers about your skills. 

You can tell someone that you know how to use tricky techniques like parallax animation correctly, but they’re less likely to believe you that way. If you can show that you have the skills to create something amazing, that’s more engaging. 

The OK Alpha team is a great company to reference when it comes to sensational design. This company seems to always be on the cutting edge of the latest trends, whether it’s bold typography or bright colors. To add to the impact of their website, the company has combined parallax effects into the mix to make everything more immersive as you scroll. 

This is a beautiful example of how companies in the design landscape can use techniques like parallax scrolling to show what they’re capable of. 

4. Parallax Makes Information More Fun

Most of us are naturally visual learners. We like to consume information in a way that’s refreshingly eye-catching and attractive. That’s why visual content generally earns more social shares and attention than written content. With parallax scrolling, companies that want to deliver valuable information and educational content to their audience can do so effectively.

Rather than just scrolling through a page and seeing lots of text, your customers can see images and graphs come to life alongside the blocks of text they’re reading. It’s like adding video demonstrations next to a textbook to help people better understand what they’re reading about. 

Look at the Web Design and Art History microsite from Webflow as an example. The company wants you to understand how web design and art have evolved over the years, but it doesn’t want to deliver that information in a boring format. The bright graphics and parallax animation work together to give you a more contextual, meaningful experience.

5. Parallax Replicates Another Medium

What if you could remind someone of their experience when reading a book or watching a video while telling them about a video or a novel? Parallax scrolling and animation can help with that. It’s a way of making your website feel like a video presentation or slideshow without the added components of implementing video players into your back end. 

Parallax scrolling also has another slight benefit over a standard video-based website. On a website that uses a video for a background, the video often plays automatically. This means that your visitors can’t control how quickly the video plays. 

On the other hand, parallax animations driven by scrolling action allow your customer to collect information at a pace that suits them. Take a look at the Story of the Goonies website, for instance. This stunning parallax site introduces you to the details you need to know about the movie in a way that makes it feel like the intro to a film.

The great thing about the parallax on this site is that the slow video-style design also gives you a dose of nostalgia – which ties in perfectly with the movie. 

6. Parallax Is More Memorable

What’s the main reason any designer does anything special to a website? To make it stand out, of course. Web design is all about conveying the unique essence of a brand, business, or entity in a way that’s going to make that client unforgettable. Although parallax isn’t as novel as it once was, it can still be a way to make your site stand out – if it’s used correctly. 

The key to success with parallax scrolling for memorability is making it smart. The layout needs to feel simple and intuitive. Everything needs to work well together, from the lightly shifting font to the various parallax effects that work together to draw the viewer’s eye (and attention). 

A great example comes from Jomor Design – another designer with a portfolio that really grabs your focus from the first second. The layout is beautifully done, with plenty of mini moments for engagement and interactions throughout. As you scroll through the site, you get a better idea of what the designer is all about. The little moments of animation make the whole experience so much more memorable. 

When your site is more memorable and engaging than that of your competition, you can drive many major benefits for your brand, including an improved bounce rate.

What To Remember When Using Parallax

Parallax is just like any other design technique. There are ways you can do it wonderfully, which engage and delight your audience. However, there are also a lot of areas where you can easily go wrong. When using any design element, the main thing to remember is that the primary focus should always be your users’ experiences. Parallax shouldn’t just be a way to show off your design knowledge. It’s just another feature that you can use to create an amazing website. 

Remember that user experience and visual appeal need to work perfectly together for parallax to work. If scrolling through the page is practically impossible for people on a mobile device, then you’re not going to get the results you want. If it’s difficult to take in the message you’re trying to send because the content is moving too quickly, again, your users will suffer. 

Remember the following tips:

  • Simple is better: Reduce the amount of content and visual elements on your page whenever you can. The less information there is to capture your customer’s attention, the less likely it is that you’re going to end up with a problem. 
  • Compress file sizes: Make sure that you’re not reducing the speed of your website by creating a huge single page with tons of high-quality images. You’re going to need to use the smallest possible file sizes. 
  • Check responsiveness: Make sure that the parallax effect works just as well on your smartphone or tablet as it would on a desktop. As more people move their browsing experiences into their palms, you can’t afford to ignore responsivity. 
  • Find the “wow”: Look at these examples of parallax websites. Every one stands out because it does something special with the scrolling effect. If you’re going to be using this strategy with your website, you need to make sure it’s worth the effort. Don’t just follow the same guidelines as everything else. Find the idea that’s going to make people take notice.

Source

The post 6 Ways Parallax Still Works in 2021  first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

Qu’est-ce que le data mining ?

, ,

Le data mining est le processus d’extraction d’informations utiles à partir d’une accumulation de données, souvent à partir d’un data warehouse (entrepôt de données) ou d’une collection d’ensembles de données liés. Les outils de data mining incluent de puissantes fonctionnalités statistiques, mathématiques et analytiques dont l’objectif principal est de passer au crible de vastes ensembles de données pour identifier les tendances, les modèles et les relations, pour des prises de décisions et une planification éclairées.

Souvent associé aux demandes du service marketing, le data mining est considéré par de nombreux dirigeants comme un moyen de mieux comprendre la demande et de voir l’impact des modifications apportées aux produits, des prix ou des promotions sur les ventes. Mais le data mining présente également des avantages considérables pour d’autres domaines d’activité. Les ingénieurs et les concepteurs peuvent analyser l’efficacité des modifications de produit et rechercher les causes possibles de la réussite ou de l’échec d’un produit en fonction de la manière, du moment et du lieu d’utilisation des produits. Le MRO (entretien, réparation et fonctionnement) est en mesure de mieux planifier le stock de pièces et l’affectation du personnel. Les entreprises de services professionnels peuvent utiliser le data mining pour identifier les nouvelles opportunités liées à l’évolution des tendances économiques et aux changements démographiques.

Le data mining s’avère davantage utile et précieux maintenant que l’on se retrouve avec des ensembles de données plus volumineux et une expérience utilisateur accrue. Logiquement, plus il y a de données, plus elles cachent d’informations et de renseignements. Par ailleurs, plus les utilisateurs se familiarisent avec les outils et comprennent la base de données, plus ils deviennent créatifs vis-à-vis des explorations et des analyses.

Pourquoi utiliser le data mining ?

Le principal avantage du data mining est sa capacité à repérer des modèles et des relations dans de grands volumes de données provenant de plusieurs sources. Avec de plus en plus de données disponibles, provenant de sources aussi variées que les réseaux sociaux, les capteurs à distance et les rapports de plus en plus détaillés sur les mouvements de produits et l’activité du marché, le data mining offre les outils nécessaires pour exploiter pleinement le Big Data et le transformer en renseignements exploitables. De plus, il peut aider à « sortir des sentiers battus ».

Le processus de data mining peut détecter des relations et des modèles surprenants et intrigants dans des fragments d’informations apparemment non liées. Comme les informations tendent à être compartimentées, il a toujours été difficile, voire impossible, de les analyser dans leur ensemble. Toutefois, il peut exister une relation entre les facteurs externes (démographiques ou économiques, par exemple) et la performance des produits d’une entreprise. Les dirigeants, qui examinent régulièrement les chiffres des ventes par territoire, ligne de produits, canal de distribution et région, manquent souvent de contexte externe pour ces informations. Leur analyse souligne « ce qui s’est passé », mais ne détaille pas vraiment « pourquoi cela s’est passé de cette manière ». Le data mining peut apporter une solution.

Le data mining peut rechercher des corrélations avec des facteurs externes. Si la corrélation n’indique pas toujours la causalité, ces tendances peuvent être des indicateurs précieux pour guider les décisions relatives aux produits, aux canaux et à la production. La même analyse peut être bénéfique pour d’autres domaines de l’activité, de la conception de produit à l’efficacité opérationnelle, en passant par la prestation de services.

Historique du data mining

Nous collectons et analysons des données depuis des milliers d’années et, à bien des égards, le processus est resté le même : identifier les informations nécessaires, trouver des sources de données de qualité, collecter et combiner les données, utiliser les outils les plus efficaces pour analyser les données, et tirer parti des enseignements appris. À mesure que l’informatique et les systèmes basés sur les données se sont développés, il en a été de même pour les outils de gestion et d’analyse des données. Le véritable point d’inflexion est venu dans les années 1960 avec le développement de la technologie de base de données relationnelle et des outils de requête en langage naturel orienté utilisateur, tels que Structured Query Language (SQL). Les données n’étaient plus disponibles uniquement via des programmes codés personnalisés. Grâce à cette avancée, les utilisateurs pouvaient explorer leurs données de manière interactive et en extraire les « joyaux cachés ».

Le data mining est traditionnellement un ensemble de compétences spécialisées dans la science des données. Cependant, chaque nouvelle génération d’outils analytiques nécessite dans un premier temps des compétences techniques avancées, mais évolue rapidement pour devenir accessible aux utilisateurs. L’interactivité, c’est-à-dire la possibilité de laisser les données vous parler, est la principale avancée. Posez une question et visualisez la réponse. En fonction de ce que vous apprenez, posez une autre question. Ce type d’itinérance non structurée à travers les données permet à l’utilisateur d’aller au-delà des limites de la conception de bases de données spécifiques à une application et permet de découvrir des relations qui dépassent les limites fonctionnelles et organisationnelles.

Le data mining est une composante clé de la Business Intelligence. Les outils d’exploration de données sont créés dans les tableaux de bord décisionnels, en extrayant des informations du Big Data, y compris les données des réseaux sociaux, des flux de capteurs IoT, des appareils de localisation, du texte non structuré, des vidéos, etc. Le data mining moderne s’appuie sur le Cloud, l’informatique virtuel et les bases de données in-memory pour gérer les données de diverses sources de manière rentable et s’adapter à la demande.

Comment cela fonctionne ?

Il y a environ autant d’approches du data mining qu’il y a d’explorateurs de données. L’approche dépend du type de questions posées, du contenu et de l’organisation de la base de données ou des ensembles de données fournissant la matière première pour la recherche et l’analyse. Cela dit, certaines étapes organisationnelles et préparatoires doivent être accomplies pour préparer les données, les outils et les utilisateurs :

  1. Comprendre le problème, ou du moins le domaine d’enquête.Le décideur, qui doit prendre les commandes de cette grande aventure de data mining, a besoin d’une compréhension générale du domaine dans lequel il travaillera, à savoir les types de données internes et externes qui doivent faire partie de cette exploration. On suppose qu’il a une connaissance approfondie de l’entreprise et des domaines fonctionnels impliqués.
  2. Collecte de données. Commencez par vos systèmes et bases de données internes. Liez-les à l’aide de leurs modèles de données et de divers outils relationnels, ou rassemblez les données dans un entrepôt de données (data warehouse). Cela inclut toutes les données provenant de sources externes qui font partie de vos opérations, telles que les données de force de vente et/ou de service, les données IoT ou des réseaux sociaux. Recherchez et acquérez auprès des associations professionnelles et des gouvernements les droits sur les données externes, notamment les données démographiques, économiques et relatives au marché, telles que les tendances du secteur et les indices financiers. Intégrez-les dans le périmètre du kit d’outils (intégrez-les dans votre data warehouse ou reliez-les à l’environnement de data mining).
  3. Préparation et compréhension des données.Faites appel aux experts en la matière pour définir, catégoriser et organiser les données. Cette partie du processus est parfois appelée « remaniement des données ». Certaines données peuvent nécessiter un nettoyage pour supprimer les doublons, les incohérences, les enregistrements incomplets ou les formats obsolètes. La préparation et le nettoyage des données peuvent se poursuivre à mesure que de nouveaux projets ou des données provenant de nouveaux champs d’enquête deviennent intéressants.
  4. Formation des utilisateurs.Vous ne donneriez pas à votre adolescent les clés de la Ferrari sans qu’il n’ait appris à conduire ou qu’il n’ait pratiqué la conduite sur route avec un moniteur. Par conséquent, veillez à dispenser une formation formelle à vos futurs explorateurs de données et à les familiariser avec ces outils puissants. La formation continue est également bienvenue une fois qu’ils maîtrisent les bases et qu’ils peuvent passer à des techniques plus avancées.

Techniques de data mining

Gardez à l’esprit que l’exploration de données est basée sur un kit d’outils plutôt que sur une routine ou un processus fixe. Les techniques spécifiques de data mining citées ici ne sont que des exemples d’utilisation des outils par les organisations afin d’explorer leurs données et rechercher des tendances, des corrélations et des renseignements.

D’une manière générale, les approches de data mining peuvent être catégorisées comme étant orientées (vers un résultat spécifique souhaité) ou non orientées, comme un simple processus de découverte. D’autres explorations peuvent être destinées au tri ou à la classification des données, telles que le regroupement des clients potentiels en fonction d’attributs commerciaux comme le secteur, les produits, la taille et le lieu géographique. De même, la détection de cas particuliers ou d’anomalies est une méthode automatisée de reconnaissance des anomalies réelles (plutôt que simple variabilité) dans un ensemble de données qui affiche des modèles identifiables.

Association

Un autre objectif intéressant est l’association, qui relie deux événements ou activités apparemment non liés. Il existe un récit bien connu des débuts de l’analyse et du data mining, peut-être fictif, selon lequel une chaîne de magasins découvrait une corrélation entre les ventes de bière et de couches. Il avait été supposé que les nouveaux papas stressés qui sortaient tard le soir pour acheter des couches pouvaient aussi prendre un pack de 6 bières dans la foulée. Les magasins ont alors placé la bière et les couches à proximité, ce qui a augmenté les ventes de bière.

Clustering

Cette approche vise à regrouper les données par similitudes plutôt que par hypothèses prédéfinies. Par exemple, lorsque vous explorez vos informations commerciales clients combinées à des données externes démographiques et de crédit à la consommation, vous pourriez découvrir que vos clients les plus rentables vivent dans des villes de taille moyenne.

La majorité du temps, le data mining est exécuté en soutien à la prévision. Plus vous comprenez les modèles et les comportements, mieux vous pouvez prévoir les actions futures liées aux causes ou aux corrélations.

Régression

L’une des techniques mathématiques proposées dans les kits d’outils de data mining est l’analyse de régression, qui prédit un nombre en fonction de modèles historiques projetés dans le futur. Divers autres algorithmes de détection et de suivi des modèles fournissent des outils flexibles pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les données et le comportement qu’elles représentent.

Ce ne sont là que quelques-uns des outils et des techniques disponibles dans les kits d’outils de data mining. Le choix de l’outil ou de la technique est en quelque sorte automatisé en ce sens que les techniques seront appliquées en fonction de la manière dont la question est posée. Auparavant, l’exploration de données revenait à « découper en tranches » la base de données, mais la pratique est aujourd’hui plus sophistiquée et les termes comme association, clustering et régression sont monnaie courante.

Exemples de cas d’utilisation

Le data mining est essentiel à l’analyse des sentiments, à l’optimisation des prix, au marketing de bases de données, à la gestion des risques de crédit, à la formation et à l’assistance, à la détection des fraudes, aux diagnostics médicaux, à l’évaluation des risques, aux systèmes de recommandation (à savoir, « les clients qui ont acheté ceci ont également aimé… »), et bien plus encore. Elle peut être un outil efficace dans pratiquement n’importe quel secteur, y compris la distribution de détail, la distribution de gros, les services, la fabrication, les télécommunications, les communications, les assurances, l’éducation, la santé, la banque, la science, l’ingénierie et le marketing en ligne ou les réseaux sociaux.

Développement de produit

Les entreprises qui conçoivent, fabriquent ou distribuent des produits physiques peuvent identifier des opportunités pour mieux cibler leurs produits en analysant les habitudes d’achat conjuguées aux données économiques et démographiques. Leurs concepteurs et ingénieurs peuvent également recouper les commentaires des clients et des utilisateurs, les données de réparation et d’autres données pour identifier les opportunités d’amélioration des produits.

Production

Les fabricants peuvent suivre les tendances de qualité, les données de réparation, les taux de production et les données de performance des produits sur le terrain pour identifier les problèmes de production. Ils peuvent également détecter les améliorations pouvant être apportées aux processus afin d’accroître la qualité, gagner du temps, réduire les coûts, améliorer la performance des produits et/ou repérer tout besoin de renouvellement d’équipements.

Industries
des services

Dans le secteur des services, les utilisateurs peuvent trouver des opportunités similaires d’amélioration des produits en comparant les commentaires des clients (directs ou publiés sur les réseaux sociaux ou d’autres sources) et les données relatives aux services, canaux, performance des pairs, régions, tarifs, ou encore les données démographiques ou économiques.

Enfin, toutes ces découvertes doivent être transposées dans les prévisions et la planification afin que l’ensemble de l’entreprise soit en phase avec les changements de la demande anticipés grâce à une connaissance plus approfondie du client, et soit ainsi mieux positionnée pour exploiter les opportunités venant d’être identifiées.

Défis liés au data mining

  • Big Data : la génération de données est de plus en plus rapide, ce qui offre de plus en plus d’opportunités pour le data mining. Cependant, des outils d’exploration de données modernes sont nécessaires pour extraire une signification du Big Data, compte tenu du volume élevé, de la grande rapidité et de la grande variété des structures de données, ainsi que du volume croissant de données non structurées. De nombreux systèmes existants ont du mal à gérer, à stocker et à utiliser ce grand flux d’intrants.
  • Compétence de l’utilisateur : les outils d’exploration et d’analyses des données sont conçus pour aider les utilisateurs et les décideurs à comprendre et à obtenir des informations à partir de grands volumes de données. Bien que hautement techniques, ces outils puissants offrent désormais une excellente expérience utilisateur, de sorte que pratiquement tous les utilisateurs sont en mesure d’utiliser ces outils avec un minimum de formation. Toutefois, pour tirer pleinement profit des avantages, l’utilisateur doit comprendre les données disponibles et le contexte commercial des informations qu’il recherche. Il doit également savoir, au moins de manière générale, comment fonctionnent les outils et ce qu’ils peuvent faire. Ces outils ne sont pas hors de portée du responsable ou dirigeant moyen, mais nécessitent un apprentissage, raison pour laquelle les utilisateurs doivent consacrer du temps au développement de cette nouvelle compétence.
  • Qualité et disponibilité des données : avec ces énormes quantités de nouvelles données, il existe également des masses de données incomplètes, incorrectes, trompeuses, frauduleuses, endommagées ou simplement inutiles. Les outils peuvent contribuer à résoudre ce problème, mais les utilisateurs doivent constamment tenir compte de la source des données et de sa crédibilité et fiabilité. Les préoccupations en matière de confidentialité sont également importantes, tant en ce qui concerne l’acquisition des données que la prise en charge et la gestion une fois qu’elles sont en votre possession.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Renforcez votre expertise en matière de gestion des données

Comprenez le processus de gestion des données et les avantages qu’il peut apporter à votre organisation.

En savoir plus

 

FAQ sur le data mining

Quelle est la différence entre le machine learning et le data mining ?

Le data mining consiste à utiliser des outils analytiques avancés pour extraire des informations utiles d’une accumulation de données. Le machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d’apprendre par l’expérience. L’exploration de données peut utiliser le machine learning lorsque les programmes analytiques ont la possibilité d’adapter leurs fonctionnalités en fonction de l’analyse de données qu’ils effectuent.

Existe-t-il une différence entre le data mining et l’analyse de données ?

L’analyse des données est un terme général pour le large éventail de pratiques visant à identifier les informations utiles, à les évaluer et à fournir des réponses spécifiques. Le data mining est un type d’analyse des données qui se concentre sur l’exploration de grands ensembles de données combinés pour découvrir des modèles, des tendances et des relations susceptibles de générer des informations et des prévisions.

Le data mining est-il identique à la science des données ?

La science des données est un terme qui inclut de nombreuses technologies de l’information, y compris les statistiques, les mathématiques et les techniques de calcul sophistiquées appliquées aux données. Le data mining est un cas d’utilisation de la science des données centré sur l’analyse de grands ensembles de données provenant d’un large éventail de sources.

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

Un data warehouse est un ensemble de données, généralement provenant de sources multiples (ERP, CRM, par exemple) qu’une entreprise rassemblera dans l’entrepôt à des fins d’archivage et d’analyse à grande échelle, comme le data mining.

The post Qu’est-ce que le data mining ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

26 Exciting New Tools For Designers, May 2021

,

From dev tools to productivity to a little bit of fun with sudoku, this month’s collection of new tools is packed with something for everyone.

Here’s what new for designers this month.

May’s Top Picks

Am I FLoCed?

Am I FLoCed? Is a tool to see if you are part of a Google Chrome origin trial. It tests a new tracking feature called Federated Learning of Cohorts (FLoC). According to Google, the trial currently affects 0.5% of users in selected regions, including Australia, Brazil, Canada, India, Indonesia, Japan, Mexico, New Zealand, the Philippines, and the United States. The page will try to detect whether you’ve been made a guinea pig in Google’s ad-tech experiment.

According to the designers of Am I FloCed: “FLoC runs in your browser. It uses your browsing history from the past week to assign you to a group with other ‘similar’ people around the world. Each group receives a label, called a FLoC ID, which is supposed to capture meaningful information about your habits and interests. FLoC then displays this label to everyone you interact with on the web. This makes it easier to identify you with browser fingerprinting, and it gives trackers a head start on profiling you.”

Uncut

Uncut is a Libre typeface catalog that just got started in April. It features contemporary typefaces and styles and is set to be updated regularly. Sort by sans serif, serif, monospace, or display typefaces. Plus, you can submit a typeface for inclusion.

Dashblock

Dashblock allows you to build automations without coding. Use it to create visual automations, or turn blocks into use-cases. (It is a premium tool, but comes with a 14-day free trial to test it out.)

Instant

Instant is a fast and secure one-click checkout tool that works with WooCommerce. Users fill out a short form the first time they shop and then join the network to enable instant, frictionless, 1-click checkouts without passwords. It makes shopping easier and cuts abandoned carts.

5 Image Tools

Triangula

Triangula uses a modified genetic algorithm to triangulate images. It works best with images smaller than 3000px and with fewer than 3000 points, typically producing an optimal result within a couple of minutes. The result is a nifty-looking image.

Content-Aware Image Resizing in Javascript

Content-Aware Image Resizing in Javascript solves that problem with images where you have a photo but it just doesn’t quite fit. A crop doesn’t work because you lose important information. The carver slices and cuts photos to give you the image elements you want in the size you want them. It’s probably a good idea to read through the tutorial before jumping into the open-source code on GitHub.

Globs Design

Globs Design uses toggles and drag and drop to help you create funky shapes and fills that you can save in SVG format for projects.

Root Illustrations

Root Illustrations is a stylish set of people-based illustrations that you can customize to create scenes for your projects. Construct a scene and then snag your set of vector graphics that also work with Sketch and Figma. The set includes 24 characters, more than 100 details, and the ability to change colors and styles.

Make Your Photo 16×9

Make Your Photo 16×9 is as simple as it sounds. It is a cropping tool that allows you to upload any shape of photo – even vertical – and pick options to fill the space to make it fit the standard 16×9 aspect ratio.

6 Dev Tools

Devbook

Devbook is a search engine for developers that helps them to find the resources they need and answer their questions faster. Fast, accessible right from a code editor, and fully controllable with just a keyboard.

Madosel

Madosel is a fast, advanced responsive HTML front-end framework that’s in an alpha version. The open-source tool is made to create websites and apps that look great on any device. Plus, it is semantic, readable, flexible, and customizable.

Say Hello to CSS Container Queries

Say Hello to CSS Container Queries helps solve a problem with media queries and smart stacking of elements. CSS Container Queries allow you to make a fluid component that adjusts based on the parent element and everything is independent of viewport width. This post takes you through everything you need to do to implement this yourself.

Frontend Toolkit

Frontend Toolkit is a customizable dashboard that you can use to keep up with recurring tasks. It’s one of those little tools that can speed up workflows.

Flatfile

Flatfile is a production-ready importer for SaaS applications. It allows you to auto-format customer spreadsheets without manual cleaning of data and you can do it all without a CSV parser. The tool also includes an elegant UI component to guide users through the process.

Plasmic

Plasmic is a visual website builder that works with your codebase. It’s designed to speed up development with developers focusing on code (not pixel pushing) and allows non-developers to publish pages and content. The premium tool works with any hosting, CMS, or framework and you can adapt it by the component, section, or page.

2 Productivity Tools

Calendso

Calendso is an open-source calendar scheduling tool. It’s flexible with the ability to host it yourself or with the makers of the calendar. It is API-driven and allows you to control events and information. The interface is simple and sleek and can integrate into your website.

Slidev

Slidev is a set of presentation slides for developers. What’s different about this presentation deck is that you can write slides in a single markdown file with themes, code blocks, and interactive components.

4 Icons and UI Kits

Iconic

Iconic is a set of pixel-perfect icons that gets updated each week. The collection of 24×24 px elements in SVG format contains 160 icons and counting. The simple style is easy to implement and you can search for just what you need by category.

5 Dashboard Templates for Figma

5 Dashboard Templates for Figma is a set of free ready-made screens with light and dark modes for each that you can use with components such as calendars, charts, tables, and more. The free elements are a preview of a larger premium Figma set if you like how they look and work.

Free Mobile Chat UI Kit

Free Mobile Chat UI Kit is a tool of components for Sketch, Figma, and Adobe XD that includes more than 50 messaging screens with light and dark modes.

Stratum UI Design Kit

Stratum UI Design Kit is a collection of more than 9,000 consistent elements for Figma. It’s packed with elements and tools that make this premium UI kit a tool that gets projects moving quickly.

4 Type Tools and Fresh Fonts

Fluid Typography

Fluid Typography is a nifty tool that allows you to test headings in any size at different viewports to ensure it looks great everywhere. Then you can copy the CSS and use it in your projects.

Eighty-Eight

Eighty-Eight is a funky block-style typeface for display use.

Harmonique

Harmonique is a robust typeface family with lovely serifs and alternates. It’s a type family of two styles that work in harmony together to add distinction and personality to your own typographic compositions. Harmonique’s low contrast forms have the appeal of a humanist sans serif typeface.

Sketchup

Sketchup is a charming display typeface that has a nice pen style. The free version has a limited character set.

Just for Fun

Generating and Solving Sudokus in CSS

Generating and Solving Sudokus in CSS by Lee Meyer for CSS-Tricks is a fun deep dive into using CSS for something you might not expect. It’s a complicated – but fun – look at some of the things CSS can do with plenty of code snippets. The final result is a solvable puzzle with 16 squares.

Source

The post 26 Exciting New Tools For Designers, May 2021 first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

Data Mining: Use Cases, Benefits, and Tools

,

In the last decade, advances in processing power and speed have allowed us to move from tedious and time-consuming manual practices to fast and easy automated data analysis. The more complex the data sets collected, the greater the potential to uncover relevant information. Retailers, banks, manufacturers, healthcare companies, etc., are using data mining to uncover the relationships between everything from price optimization, promotions, and demographics to how economics, risk, competition, and online presence affect their business models, revenues, operations, and customer relationships. Today, data scientists have become indispensable to organizations around the world as companies seek to achieve bigger goals than ever before with data science. In this article, you will learn about the main use cases of data mining and how it has opened up a world of possibilities for businesses.

Today, organizations have access to more data than ever before. However, making sense of the huge volumes of structured and unstructured data to implement improvements across the organization can be extremely difficult due to the sheer volume of information.

Source de l’article sur DZONE

/par

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

, ,

La modélisation des données correspond au processus de création de diagrammes de flux de données. Lors de la création d’une structure de base de données, qu’elle soit nouvelle ou non, le concepteur commence par élaborer un diagramme illustrant la façon dont les données entreront et sortiront de la base de données. Ce diagramme est utilisé pour définir les caractéristiques des formats et structures de données, ainsi que des fonctions de gestion de base de données, afin de répondre efficacement aux exigences des flux de données. Une fois la base de données créée et déployée, le modèle de données servira de documentation expliquant les motifs de création de la base de données ainsi que la manière dont les flux de données ont été conçus.

Le modèle de données résultant de ce processus établit une structure de relations entre les éléments de données dans une base de données et sert de guide d’utilisation des données. Les modèles de données sont un élément fondamental du développement et de l’analyse de logiciels. Ils fournissent une méthode standardisée pour définir et mettre en forme les contenus de base de données de manière cohérente dans les systèmes, ce qui permet à diverses applications de partager les mêmes données.

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

Un modèle de données complet et optimisé permet de créer une base de données logique et simplifiée qui élimine la redondance, réduit les besoins en stockage et permet une récupération efficace. Elle dote également tous les systèmes de ce que l’on appelle une « source unique de la vérité », ce qui est essentiel pour assurer des opérations efficaces et garantir une conformité vérifiable aux réglementations et exigences réglementaires. La modélisation des données est une étape clé dans deux fonctions vitales d’une entreprise numérique.

Projets de développement logiciel (nouveaux ou personnalisations) mis en place par le service informatique

Avant de concevoir et de créer un projet logiciel, il doit exister une vision documentée de ce à quoi ressemblera le produit final et de son comportement. Une grande partie de cette vision concerne l’ensemble de règles de gestion qui régissent les fonctionnalités souhaitées. L’autre partie est la description des données : les flux de données (ou le modèle de données) et la conception de la base de données qui les prendra en charge.

La modélisation des données est une trace de cette vision et fournit une feuille de route pour les concepteurs de logiciels. Grâce à la définition et à la documentation complètes des flux de données et de la base de données, ainsi qu’au développement des systèmes conformément à ces spécifications, les systèmes devraient être en mesure de fournir les fonctionnalités attendues requises pour garantir l’exactitude des données (en supposant que les procédures ont été correctement suivies).

Analyses et visualisation (ou Business Intelligence) : un outil de prise de décision clé pour les utilisateurs

Avec l’augmentation des volumes de données et le nombre croissant d’utilisateurs, les entreprises ont besoin de transformer les données brutes en informations exploitables pour prendre des décisions. Sans surprise, la demande en analyse des données a augmenté de façon spectaculaire. La visualisation des données rend les données encore plus accessibles aux utilisateurs en les présentant sous forme graphique.

Les modèles de données actuels transforment les données brutes en informations utiles qui peuvent être transposées dans des visualisations dynamiques. La modélisation des données prépare les données pour l’analyse : nettoyage des données, définition des mesures et des dimensions, amélioration des données par l’établissement de hiérarchies, la définition d’unités et de devises et l’ajout de formules.

Quels sont les types de modélisation des données ?

Les trois types de modèles de données clés sont le modèle relationnel, le modèle dimensionnel et le modèle entité-association. Il en existe d’autres qui ne sont pas communément utilisés, notamment les types hiérarchique, réseau, orienté objet et à plusieurs valeurs. Le type de modèle définit la structure logique, à savoir comment les données sont stockées, organisées et extraites.

  1. Type relationnel : bien qu’« ancien » dans son approche, le modèle de base de données le plus couramment utilisé aujourd’hui est le relationnel, qui stocke les données dans des enregistrements au format fixe et organise les données dans des tables avec des lignes et des colonnes. Le type de modèle de données le plus basique comporte deux éléments : des mesures et des dimensions. Les mesures sont des valeurs numériques, telles que les quantités et le chiffre d’affaires, utilisées dans les calculs mathématiques comme la somme ou la moyenne. Les dimensions peuvent correspondre à des valeurs numériques ou textuelles. Elles ne sont pas utilisées dans les calculs et incluent des descriptions ou des emplacements. Les données brutes sont définies comme une mesure ou une dimension. Autres termes utilisés dans la conception de base de données relationnelle : « relations » (la table comportant des lignes et des colonnes), « attributs » (colonnes), « nuplets » (lignes) et « domaine » (ensemble de valeurs autorisées dans une colonne). Bien qu’il existe d’autres termes et exigences structurelles qui définissent une base de données relationnelle, le facteur essentiel concerne les relations définies dans cette structure. Les éléments de données communs (ou clés) relient les tables et les ensembles de données. Les tables peuvent également être explicitement liées, comme une relation parent/enfant, y compris les relations dites un-à-un (one-to-one), un-à-plusieurs (one-to-many) ou plusieurs-à-plusieurs (many-to-many).
  2. Type dimensionnel : moins rigide et structurée, l’approche dimensionnelle privilégie une structure de données contextuelle davantage liée à l’utilisation professionnelle ou au contexte. Cette structure de base de données est optimisée pour les requêtes en ligne et les outils d’entreposage de données. Les éléments de données critiques, comme une quantité de transaction par exemple, sont appelés « faits » et sont accompagnés d’informations de référence appelées « dimensions », telles que l’ID de produit, le prix unitaire ou la date de la transaction. Une table de faits est une table primaire dans un modèle dimensionnel. La récupération peut être rapide et efficace (avec des données pour un type d’activité spécifique stockées ensemble), mais l’absence de relations peut compliquer l’extraction analytique et l’utilisation des données. Étant donné que la structure des données est liée à la fonction qui produit et utilise les données, la combinaison de données produites par divers systèmes (dans un entrepôt de données, par exemple) peut poser des problèmes.
  3. Modèle entité-association (modèle E-R) : un modèle E-R représente une structure de données métier sous forme graphique contenant d’une part des boîtes de différentes formes pour représenter des activités, des fonctions ou des « entités », et d’autre part des lignes qui représentent des dépendances, des relations ou des « associations ». Le modèle E-R est ensuite utilisé pour créer une base de données relationnelle dans laquelle chaque ligne représente une entité et comporte des zones qui contiennent des attributs. Comme dans toutes les bases de données relationnelles, les éléments de données « clés » sont utilisés pour relier les tables entre elles.

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

Il existe de nombreux types de modèles de données, avec différents types de mises en forme possibles. La communauté du traitement des données identifie trois types de modélisation permettant de représenter les niveaux de pensée au fur et à mesure que les modèles sont développés.

Modèle de données conceptuel

Ce modèle constitue une « vue d’ensemble » et représente la structure globale et le contenu, mais pas le détail du plan de données. Il s’agit du point de départ standard de la modélisation des données qui permet d’identifier les différents ensembles de données et flux de données dans l’organisation. Le modèle conceptuel dessine les grandes lignes pour le développement des modèles logiques et physiques, et constitue une part importante de la documentation relative à l’architecture des données.

Modèle de données logique

Le deuxième niveau de détail est le modèle de données logique. Il est étroitement lié à la définition générale du « modèle de données » en ce sens qu’il décrit le flux de données et le contenu de la base de données. Le modèle logique ajoute des détails à la structure globale du modèle conceptuel, mais n’inclut pas de spécifications pour la base de données en elle-même, car le modèle peut être appliqué à diverses technologies et divers produits de base de données. (Notez qu’il peut ne pas exister de modèle conceptuel si le projet est lié à une application unique ou à un autre système limité).

Modèle de données physique

Le modèle de base de données physique décrit comment le modèle logique sera réalisé. Il doit contenir suffisamment de détails pour permettre aux techniciens de créer la structure de base de données dans les matériels et les logiciels pour prendre en charge les applications qui l’utiliseront. Il va sans dire que le modèle physique est spécifique à un système logiciel de base de données en particulier. Il peut exister plusieurs modèles physiques dérivés d’un seul et même modèle logique si plusieurs systèmes de base de données seront utilisés.

Processus et techniques de modélisation des données

La modélisation des données est par essence un processus descendant qui débute par l’élaboration du modèle conceptuel pour établir la vision globale, puis se poursuit avec le modèle logique pour s’achever par la conception détaillée contenue dans le modèle physique.

L’élaboration du modèle conceptuel consiste principalement à mettre des idées sous la forme d’un graphique qui ressemble au diagramme des flux de données conçu par un développeur.

Les outils de modélisation des données modernes peuvent vous aider à définir et à créer vos modèles de données logiques et physiques et vos bases de données. Voici quelques techniques et étapes classiques de modélisation des données :

  • Déterminez les entités et créez un diagramme entité-association. Les entités sont considérées comme des « éléments de données qui intéressent votre entreprise ». Par exemple, « client » serait une entité. « Vente » en serait une autre. Dans un diagramme entité-association, vous documentez la manière dont ces différentes entités sont liées les unes aux autres dans votre entreprise, et les connexions qui existent entre elles.
  • Définissez vos faits, mesures et dimensions. Un fait est la partie de vos données qui indique une occurrence ou une transaction spécifique, comme la vente d’un produit. Vos mesures sont quantitatives, comme la quantité, le chiffre d’affaires, les coûts, etc. Vos dimensions sont des mesures qualitatives, telles que les descriptions, les lieux et les dates.
  • Créez un lien de vue de données à l’aide d’un outil graphique ou via des requêtes SQL. Si vous ne maîtrisez pas SQL, l’option la plus intuitive sera l’outil graphique : il vous permet de faire glisser des éléments dans votre modèle et de créer visuellement vos connexions. Lors de la création d’une vue, vous avez la possibilité de combiner des tables et d’autres vues dans une sortie unique. Lorsque vous sélectionnez une source dans la vue graphique et que vous la faites glisser dans une source déjà associée à la sortie, vous pouvez soit la joindre, soit créer une union de ces tables.

Les solutions analytiques modernes peuvent également vous aider à sélectionner, filtrer et connecter des sources de données à l’aide d’un affichage graphique de type glisser-déposer. Des outils avancés sont disponibles pour les experts en données qui travaillent généralement au sein des équipes informatiques. Toutefois, les utilisateurs peuvent également créer leurs propres présentations en créant visuellement un modèle de données et en organisant des tables, des graphiques, des cartes et d’autres objets pour élaborer une présentation basée sur des analyses de données.

Exemples de modélisation des données

Pour toute application, qu’elle soit professionnelle, de divertissement, personnelle ou autre, la modélisation des données est une étape préalable nécessaire à la conception du système et à la définition de l’infrastructure nécessaire à sa mise en œuvre. Cela concerne tout type de système transactionnel, de suite d’applications de traitement des données, ou tout autre système qui collecte, crée ou utilise des données.

La modélisation des données est essentielle pour l’entreposage de données car un entrepôt de données est un référentiel de données provenant de plusieurs sources, qui contiennent probablement des données similaires ou liées, mais disponibles sous des formats différents. Il est nécessaire de mapper en premier lieu les formats et la structure de l’entrepôt afin de déterminer comment manipuler chaque ensemble de données entrant pour répondre aux besoins de la conception de l’entrepôt, afin que les données soient utiles pour l’analyse et l’exploration de données. Le modèle de données est alors un catalyseur important pour les outils analytiques, les systèmes d’information pour dirigeants (tableaux de bord), l’exploration de données et l’intégration à tous les systèmes et applications de données.

Dans les premières étapes de conception de n’importe quel système, la modélisation des données est une condition préalable essentielle dont dépendent toutes les autres étapes pour établir la base sur laquelle reposent tous les programmes, fonctions et outils. Le modèle de données est comparable à un langage commun permettant aux systèmes de communiquer selon leur compréhension et leur acceptation des données, comme décrit dans le modèle. Dans le monde actuel de Big Data, d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle, de connectivité Cloud, d’IdO et de systèmes distribués, dont l’informatique en périphérie, la modélisation des données s’avère plus importante que jamais.

Évolution de la modélisation des données

De façon très concrète, la modélisation des données est apparue en même temps que le traitement des données, le stockage de données et la programmation informatique, bien que le terme lui-même n’ait probablement été utilisé qu’au moment où les systèmes de gestion de base de données ont commencé à évoluer dans les années 1960. Il n’y a rien de nouveau ou d’innovant dans le concept de planification et d’architecture d’une nouvelle structure. La modélisation des données elle-même est devenue plus structurée et formalisée au fur et à mesure que davantage de données, de bases de données et de variétés de données sont apparues.

Aujourd’hui, la modélisation des données est plus essentielle que jamais, étant donné que les techniciens se retrouvent face à de nouvelles sources de données (capteurs IdO, appareils de localisation, flux de clics, réseaux sociaux) et à une montée des données non structurées (texte, audio, vidéo, sorties de capteurs brutes), à des volumes et à une vitesse qui dépassent les capacités des systèmes traditionnels. Il existe désormais une demande constante de nouveaux systèmes, de nouvelles structures et techniques innovantes de bases de données, et de nouveaux modèles de données pour rassembler ces nouveaux efforts de développement.

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

La connectivité des informations et les grandes quantités de données provenant de nombreuses sources disparates (capteurs, voix, vidéo, emails, etc.) étendent le champ d’application des projets de modélisation pour les professionnels de l’informatique. Internet est, bien sûr, l’un des moteurs de cette évolution. Le Cloud est en grand partie la solution car il s’agit de la seule infrastructure informatique suffisamment grande, évolutive et agile pour répondre aux exigences actuelles et futures dans un monde hyperconnecté.

Les options de conception de base de données évoluent également. Il y a dix ans, la structure dominante de la base de données était relationnelle, orientée lignes et utilisait la technologie traditionnelle de l’espace disque. Les données du grand livre ou de la gestion des stocks d’un système ERP standard étaient stockées dans des dizaines de tables différentes qui doivent être mises à jour et modélisées. Aujourd’hui, les solutions ERP modernes stockent des données actives dans la mémoire à l’aide d’une conception en colonnes, ce qui réduit considérablement le nombre de tables et accroît la vitesse et l’efficacité.

Pour les professionnels du secteur, les nouveaux outils en libre-service disponibles aujourd’hui continueront à s’améliorer. De nouveaux outils seront également introduits pour rendre la modélisation et la visualisation des données encore plus simples et plus collaboratives.

Synthèse

Un modèle de données bien pensé et complet est la clé du développement d’une base de données véritablement fonctionnelle, utile, sécurisée et exacte. Commencez par le modèle conceptuel pour présenter tous les composants et fonctions du modèle de données. Affinez ensuite ces plans dans un modèle de données logique qui décrit les flux de données et définit clairement les données nécessaires et la manière dont elles seront acquises, traitées, stockées et distribuées. Le modèle de données logique donne lieu au modèle de données physique spécifique à un produit de base de données et constitue le document de conception détaillé qui guide la création de la base de données et du logiciel d’application.

Une bonne modélisation des données et une bonne conception de base de données sont essentielles au développement de bases de données et de systèmes d’application fonctionnels, fiables et sécurisés, qui fonctionnent bien avec les entrepôts de données et les outils analytiques, et facilitent l’échange de données entre les partenaires et entre les suites d’application. Des modèles de données bien pensés aident à garantir l’intégrité des données, ce qui rend les données de votre entreprise encore plus précieuses et fiables.

Découvrez les outils modernes de modélisation des données de SAP Data Warehouse Cloud

En savoir plus

 

The post Qu’est-ce que la modélisation des données ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par