Comprendre le modèle de données, du concept à l’activation
7min • Édité le 10 sept. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
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Près de 6 dirigeants sur 10 estiment aujourd’hui que la donnée représente un levier incontournable pour développer leur entreprise (Jedha). Un chiffre qui va de pair avec la forte croissance du marché des data warehouses et des data lakes.
Les données en entreprise sont souvent éparpillées entre différents systèmes. Pour être exploitables et apporter de la valeur, elles doivent être fiables, cohérentes et organisées selon un schéma bien défini.
Les informations à retenir :
Un data model (ou modèle de données en français) sert à organiser et structurer l’information d’une organisation pour la rendre exploitable.
Il existe plusieurs types de modèles (conceptuel, logique, physique), qui répondent chacun à des besoins précis.
Un modèle de données bien conçu facilite la gouvernance, améliore la qualité de la donnée et accélère la prise de décision.
À l’ère du cloud et de la Modern Data Stack, les data models conservent toute leur importance. Celui de DinMo relie les données clients aux scénarios marketing qui créent de la valeur.
🔎 Qu’est-ce qu’un data model, quels sont ses différents types et quel rôle joue-t-il dans la gestion des données ? Quels sont ses bénéfices et ses applications, du pilotage des opérations jusqu’aux cas d’usage marketing ? 💡
Qu’est-ce qu’un data model ?
Un data model (ou modèle de données) est une représentation structurée et visuelle de l’information.
Il décrit les entités (par exemple : client, commande, produit), leurs attributs (nom, date, prix) et les relations qui les relient.
Son rôle est simple mais essentiel : organiser, normaliser et assurer la cohérence des données. Chaque élément y est défini de façon claire, avec une clé primaire (primary key) servant d’identifiant unique.
Selon les situations, le modèle de données précède la base de données afin d’en définir l’architecture ou est élaboré après, pour documenter ou optimiser une base existante.
Il en facilite ainsi l’exploitation, que ce soit pour un logiciel, une plateforme marketing ou une analyse BI.
Du modèle de données à l'activation
Pourquoi est-il essentiel ?
Construire un modèle de données n’est pas seulement une question de technique, c’est une fondation de toute stratégie data-driven.
Il garantit un reporting fiable : les calculs de base comme un panier moyen ou un taux de conversion ne sont pertinents que s’ils s’appuient sur une donnée de qualité.
Il favorise la communication entre équipes marketing, sales, data et IT. Tous partagent le même vocabulaire et les mêmes définitions.
Le semantic layer constitue la couche qui uniformise la manière dont la donnée est comprise et utilisée.
Il facilite la gouvernance et contribue à la conformité réglementaire (RGPD, CCPA). Une modélisation claire permet de tracer l’information et de gérer plus facilement les droits d’accès et consentements.
Il améliore la prise de décision. Une donnée cohérente et organisée devient un socle solide pour la business intelligence, une CDP ou encore l’intelligence artificielle.
💡 Imaginons le cas d’un retailer qui n’aurait pas mis en place de modèle de données clair. Les informations produits sont enregistrées dans des formats différents et certaines commandes ne comportent pas tous les champs nécessaires.
A la sortie, les reportings affichent des écarts, les analyses sont faussées et les équipes ne peuvent pas s'appuyer sur les chiffres. Les décisions stratégiques reposent alors sur une base fragile.
Exemple de modèle de données e-commerce pris en charge par DinMo
Les trois principaux types
Un modèle de données peut se décliner en trois niveaux qui se complètent et s’enchaînent dans un processus logique. Chacun a son rôle et s’adresse à des utilisateurs différents.
1️⃣ Le modèle conceptuel de données (MCD)
Il offre une vue d’ensemble, centrée sur les besoins métiers. C’est une représentation simple et schématique des blocs de données (clients, produits, commandes) et de leurs relations, sans entrer dans les détails techniques.
Les grandes entités sont symbolisées par des rectangles, qui sont reliés par des flèches. Le MCD est surtout utilisé par les équipes opérationnelles, les analystes et les chefs de projet pour partager une vision commune.
2️⃣ Le modèle logique
Il traduit le schéma conceptuel en règles précises. On définit les attributs, les types de données et les cardinalités.
Par exemple, le champ nom client sera défini comme un texte et la date de commande comme un format date. Un client peut passer plusieurs commandes, mais chaque commande est liée à un seul client (cardinalité 1-n).
Ce niveau sert aux data engineers et architectes pour préparer la mise en œuvre technique.
3️⃣ Le modèle physique
C’est la concrétisation technique. Il décrit les tables, colonnes, clés primaires et relations dans une base de données (exemple : une table CLIENT avec les champs id, nom, email).
Ce modèle est manipulé par les développeurs et administrateurs de bases de données pour déployer la structure opérationnelle.
Modèle conceptuel de données vs logique vs physique
Exemples d’application
Un modèle de données répond à un besoin métier. Quelques cas concrets selon les secteurs :
E-commerce : le data model relie les informations sur les clients, leurs commandes et leurs paniers abandonnés. On peut ainsi analyser les comportements en ligne, croiser l’historique d’achat et optimiser les campagnes de relance.
SaaS : il suit les utilisateurs tout au long de leur parcours. Les données sur les essais gratuits et l’usage produit aident à identifier les risques de churn et à déclencher des actions de rétention ou d’upsell.
Autres secteurs : en finance, il structure les données de transactions et de conformité. Dans la santé, il permet de relier dossiers patients, traitements et suivi médical.
💡 On parle de Common Data Model (CDM) lorsqu’on évoque un langage partagé qui normalise les principaux objets (clients, comptes, produits, transactions). Il s’agit d’une base commune qui rend les échanges entre systèmes plus simples et plus fiables.
Data modeling et modern data stack
Les premiers modèles de données sont apparus dans les années 60-70. Ils servaient à structurer des bases relationnelles hébergées on-premise, dans des environnements fermés et gérés en local.
La majorité des entreprises optent aujourd’hui pour des infrastructures modernes, au cœur desquelles on retrouve le data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake ou Redshift). Ils agissent comme une source unique de vérité où les données sont centralisées avant d’alimenter les outils métier.
La Modern Data Stack, qui consiste à implémenter les briques les plus pertinentes pour la performance, a renforcé cette logique. Les modèles modulaires et collaboratifs se sont imposés, avec des solutions comme dbt ou Looker / LookML. Ils facilitent la création, la documentation et la mise à jour des data models.
La valeur vient ainsi de la capacité à connecter et activer les données. Un data model bien conçu permet à une CDP composable d’exploiter les données présentes dans le data warehouse. Elle peut alors unifier les profils et alimenter des scénarios d’activation à grande échelle.
DinMo : un modèle de données au service de l’activation
Les CDP traditionnelles imposent souvent un modèle de données rigide. Les entreprises doivent entrer dans des cases prédéfinies : un modèle client, un modèle transactionnel, laissant peu de marge pour les cas spécifiques.
Malheureusement, ces schémas standards ne conviennent pas à toutes les réalités. Une marketplace doit gérer à la fois des annonceurs et des acheteurs finaux. Certaines entreprises traitent à la fois du B2B et du B2C dans une approche hybride.
Avec DinMo, vous gardez le contrôle et nous pouvons vous accompagner dans la conception. Notre data model, le Knowledge Store, s’appuie directement sur votre data warehouse. Il n’impose pas de structure figée et permet la création d’un modèle personnalisé et adapté à vos besoins.
Les avantages de cette approche :
Segmentation dynamique : elle permet de détecter plus rapidement un client inactif, identifier un prospect chaud, ou cibler les comptes stratégiques.
Activation omnicanale : orchestrer des campagnes cohérentes, quel que soit le canal (email, SMS, push, Ads).
Alignement des équipes : les équipes marketing et data travaillent sur un même socle, fiable et à jour.
💡 Un e-commerçant peut segmenter automatiquement les clients à risque de churn, personnaliser l’email de relance, et synchroniser cette information avec ses campagnes publicitaires. Le tout sans duplication de données, et avec une réactivité maximale.
Les étapes pour construire un data model efficace
La création d’un data model est une démarche progressive qui repose sur plusieurs étapes importantes :
Identifier les besoins métiers : avant de modéliser, définissez les cas d’usage et questions auxquelles vous souhaitez répondre avec la donnée : quels clients sont inactifs depuis plus de 90 jours ? Quel est le panier moyen par segment ?
Lister les chaque entité : clients, produits, commandes, campagnes, etc. Ces briques servent de base à la représentation.
Définir les relations : un client peut passer plusieurs commandes, chaque commande contenant plusieurs produits. Ces liens structurent le modèle et évitent les incohérences.
Choisir le bon niveau de détail : conceptuel pour la vision métier, logique pour préciser les règles, physique pour l’implémentation technique.
Mettre en place la gouvernance : contrôler la qualité, sécuriser l’accès et respecter la conformité (RGPD, CCPA).
Prévoir l’évolutivité : un système figé devient vite obsolète. Il doit intégrer l’ajout de nouvelles sources ou de nouvelles métriques.
Les défis et erreurs fréquentes à éviter
Trop de complexité : un modèle inutilement lourd est difficile à maintenir.
Qualité négligée : une donnée erronée ou obsolète entraîne des erreurs en cascade.
Manque d’implication métier : oublier l’étape conceptuelle ou exclure les équipes opérationnelles réduit l’adoption.
Travail en silos : marketing, IT et data doivent partager la même vision pour éviter les déconnexion.
📌 Les bonnes pratiques pour réussir votre data model :
Collaborer : impliquer marketing, sales, IT et data dès le départ.
Documenter : garder des définitions et règles accessibles à tous.
Prévoir l’évolutivité : le modèle doit s’adapter aux nouvelles sources et besoins.
S’équiper : utiliser des outils adaptés pour simplifier la mise en œuvre.
Conclusion
Le modèle de données est la fondation de toute stratégie data. Aligné sur vos besoins métiers, il garantit une information fiable, cohérente et prête à l’usage. Il permet de fournir des insights utiles afin d’alimenter les actions marketing, commerciales et opérationnelles.
DinMo simplifie la conception et l’exploitation de modèles de données adaptés à vos besoins. Notre approche composable permet d’activer vos données clients plus vite et avec plus de valeur.
👉 Contactez-nous pour découvrir comment DinMo vous aide à transformer vos modèles de données en leviers de performance.
FAQ
Qu’entend-on par data modeling ?
Qu’entend-on par data modeling ?
Le data modeling désigne la pratique qui consiste à représenter les données d’une organisation de façon claire et structurée. Il définit les entités (clients, produits, commandes), leurs attributs et leurs relations.
L’objectif est de rendre l’information cohérente, exploitable et compréhensible par tous. C’est une étape clé pour fiabiliser l’analyse, faciliter la gouvernance et accélérer la prise de décision.
Quels outils servent à créer un modèle de données ?
Quels outils servent à créer un modèle de données ?
Plusieurs solutions permettent de concevoir un modèle de données.
Certaines sont orientées entreprise, comme erwin Data Modeler (Quest) ou PowerDesigner (SAP). D’autres sont plus accessibles, comme dbdiagram, Lucidchart ou même Excel, qui reste un outil pratique pour structurer simplement des relations.
Le choix dépend du niveau de complexité recherché et des usages métiers ou techniques.
