Conception de schéma de données Synonym

Synonyme Conception de schéma de données

modélisation de données - conception de base de données - architecture de données - schéma de base de données - design de données - structure de données - plan de données - organisation de données - représentation de données - diagramme de données - élaboration de schéma - conception de modèle de données - définition de schéma - configuration de données - planification de données - conception d'architecture de données - développement de schéma de données - création de schéma - conception de diagramme de données - structuration de données - ingénierie des données - conception de système de données - conception de flux de données - conception d'entité-relation - modélisation conceptuelle - conception logique de données - conception physique de données - schéma relationnel - conception de données multidimensionnelles - conception de données normalisées - conception de données dénormalisées - conception de données orientée objet - conception de données en nuage - conception de données distribuées - conception de données en temps réel - conception de données sécurisées - conception de données évolutives - conception de données intégrées - conception de données analytiques - conception de données transactionnelles - conception de données historiques - conception de données en mémoire - conception de données pour l'IA - conception de données pour le Big Data - conception de données pour l'IoT - conception de données pour le machine learning - conception de données pour le stockage - conception de données pour la visualisation - conception de données pour l'optimisation - conception de données pour l'automatisation


La conception de schéma de données est le processus de création d'un modèle visuel qui décrit la structure, les relations et les contraintes des données dans une base de données. Cela implique l'identification des entités, des attributs et des relations qui existeront dans le système. Un schéma de données bien conçu aide à garantir l'intégrité et la cohérence des données, facilite les opérations de recherche, d'analyse et de gestion des données, et améliore les performances générales du système. Il est essentiel dans le développement de bases de données relationnelles ainsi que dans les architectures de données modernes, où les données peuvent provenir de sources diverses et nécessiter une intégration efficace.



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