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Module 2 sur 6Leçon 2 sur 3~18 min

Modéliser les données d'une fonctionnalité

Proposer le premier modèle de données d'une fonctionnalité, c'est décider dès le départ des usages et des mesures que le produit permettra. Cette leçon vous guide des user stories jusqu'à un schéma logique que vous présentez aux développeurs avec vos questions ouvertes. Vous évitez les historiques perdus et les refontes coûteuses découvertes trop tard.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de passer des user stories d'une fonctionnalité à un modèle de données (entités, attributs typés, relations, cardinalités, clés, cycle de vie) en six étapes, et de le présenter à l'équipe technique avec la liste des questions qu'il soulève.

Thèmes abordés

  • modélisation de données
  • user stories
  • entités et relations
  • cycle de vie des données
  • schéma logique

Dans quel module

Lire et modéliser les données

Comment les écrans de mon produit se traduisent-ils en tables, et comment concevoir celles de ma prochaine fonctionnalité ?

Leçons du module

  1. Lire un modèle de données, des écrans aux tables
  2. Modéliser les données d'une fonctionnalité (cette leçon)
  3. Base relationnelle ou base documents, et ce que ça change pour vous

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

  • Lire un modèle de données (tables, clés primaires et étrangères, cardinalités, diagramme entité-relation) et le relier aux écrans et aux règles du produit.
  • Modéliser les données d'une fonctionnalité (entités, attributs, relations, clés, cardinalités) et faire valider ce modèle par l'équipe technique.
  • Comparer une base relationnelle et une base documents (NoSQL) pour un besoin produit et justifier le choix selon les requêtes, la cohérence et l'évolution attendues.
  • Écrire des requêtes qui filtrent, trient et agrègent (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING) en traitant correctement les valeurs NULL et les dates.
  • Combiner plusieurs tables avec des jointures INNER et LEFT, et vérifier que le résultat ne perd ni ne double aucune ligne.
  • Traduire une question produit en requête vérifiable, avec des CTE et des fonctions de fenêtre simples (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER).
  • Interroger les données en lecture seule en protégeant les données personnelles, et faire rédiger du SQL par une IA en vérifiant chaque requête avant d'en utiliser le résultat.

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