Se você entende a importância das informações como verdadeiros ativos de valor no mercado, precisa conhecer a modelagem de dados. Afinal, se não souber manipular essas informações, dificilmente conseguirá obter as vantagens que elas fornecem.
Não é novidade que coletar dados é essencial para as empresas no mercado atual. Com base em análises diárias, negócios no mundo todo monitoram estratégias, guiam tomadas de decisões e observam o comportamento dos seus clientes.
Por isso, hoje, os dados participam das mais variadas operações. Nesse contexto, a modelagem de dados chega como parte essencial da estrutura dos bancos de dados que operam diariamente.
Os sistemas criados a partir da modelagem de dados irão armazenar e analisar informações, estabelecer relações e ajudar a empresa a buscar os insights relevantes. Assim, é possível lidar com um grande volume de informações mantendo a eficiência.
Se você quer otimizar a forma como a sua empresa lida com dados, então continue a leitura. Entenda de forma detalhada o que é a modelagem de dados, os seus benefícios, as etapas do processo, os tipos e mais. Vamos lá?
O que é modelagem de dados?
Na era digital, enormes volumes de dados são gerados a cada segundo. Lidar com eles pode ser uma tarefa complexa, afinal, se os dados coletados não forem filtrados, limpos e estruturados, os insights ficam comprometidos.
Por isso, diariamente, as empresas coletam esses dados e tentam transformar informações brutas em insights úteis através da modelagem. A técnica é essencial para definir e analisar estruturas de dados em diversas operações, independente de quão complexo é o processo.
Antes de projetar e construir qualquer software, deve existir uma documentação de como o resultado final deve se comportar. A visão inclui um conjunto de regras que regem a funcionalidade, bem como a descrição do fluxo de dados.
Os modelos de dados permitem mostrar as estruturas das informações para o suporte aos processos da empresa, como elas estarão organizadas e quais conexões existem entre elas. A modelagem seleciona e prepara os dados para análise, define medidas, hierarquias, e dimensões e mais.
São modelos abstratos que organizam os dados para apoiar a sua gestão de dados e manter a consistência. Funcionam como um esquema ou mapa do layout dos dados que facilita a sua compreensão e gera uma visão unificada.
A representação visual define a coleta e gerenciamento de informações, é uma base de informações para os stakeholders, relaciona os dados e define os métodos de armazenamento e monitoramento
A importância da modelagem de dados
O modelo de dados eficiente ajuda a criar um banco de dados que elimina redundâncias e gera segurança. Ele indica uma fonte para os sistemas, de forma que o seu funcionamento passa a cumprir requisitos.
Dessa forma, a modelagem de dados é fundamental para empresas que querem usar dados de forma eficiente. Ela permite que a corporação consiga de fato extrair o valor, os insights e os benefícios das informações.
A técnica ajuda a garantir a precisão e a consistência, evitando erros e ambiguidades e aumentando a qualidade dos dados obtidos. Assim, o seu time saberá que as informações são confiáveis e podem embasar decisões.
Afinal, a coleta é de grandes quantidades de dados de várias fontes, e dados brutos não preenchem estratégias. Apenas a modelagem permite entender e gerenciar seus dados, permitindo que eles passem a entregar insights acionáveis que possam orientar a equipe. Com a modelagem, a visão se torna mais clara, mais organizada, facilitando a interpretação diária das informações.
Assim, a técnica também impulsiona a comunicação e a colaboração da equipe, desde analistas até gerentes. Ela reduz erros no desenvolvimento dos bancos de dados, facilita a eficiência do sistema e da documentação dos dados.
A empresa ganha produtividade, evita falhas e dores de cabeça, economiza tempo e recursos. Além disso, ela trabalha para garantir a conformidade das suas coletas segundo os regulamentos nacionais e internacionais de proteção de dados, reduzindo riscos.
Quais são os tipos de modelos de dados?
A modelagem de dados diagrama o fluxo, cria uma estrutura, e permanece ativa mesmo após a implementação do banco de dados. Entenda os seus tipos:
1. Relacional
Uma abordagem mais antiga e comum, que armazena os dados em registros de formato fixo. A organização é feita em tabelas, com linhas e colunas, medidas e dimensões.
2. Dimensional
Esse modelo é menos rígido e estruturado, favorecendo uma estrutura contextual relacionada aos negócios. É muito útil para registro de transações, denominados “fatos”, reunindo informações sobre o produto.
3. Entidade-relacionamento (E-R)
O modelo é em forma de gráfico, com formatos de caixas que representam atividades, funções ou "entidades" e linhas que indicam associações, dependências ou relações.
Há vários outros tipos menos comuns ou já não usados, como hierárquico e multivalor. O tipo de modelo define a estrutura: como os dados são armazenados, alinhados e recuperados.
Como você viu, existem muitos tipos de modelos de dados, com diferentes layouts. Além disso, existem as modelagens para representar os níveis de pensamento à medida que os modelos são gerados:
4. Modelagem Conceitual
O mais abstrato, geralmente o ponto de partida para a modelagem. Ele mostra o conteúdo geral, mas não os detalhes. O modelo é como um plano geral para o desenvolvimento dos outros tipos.
5. Modelagem Lógica
Este é o próximo passo. A modelagem lógica leva o modelo conceitual e adiciona mais detalhes: descreve o fluxo, o conteúdo, as relações entre as entidades e as regras de negócio, mas não inclui especificações sobre o banco de dados.
6. Modelagem Física
É a modelagem mais detalhada, usada para criar o esquema de banco de dados, definindo especificidades para a realização do modelo. Ele detalha a implantação para que os profissionais possam criar a estrutura em hardware e software.
Como é feita a modelagem de dados?
As técnicas de modelagem de dados evoluíram ao longo do tempo, você deve determinar a que se adapta ao seu caso. Confira um guia com o passo a passo de como uma modelagem é geralmente feita:
1. Análise dos requisitos
Entenda quais dados são necessários para apoiar os processos empresariais. Nessa etapa, é preciso entrar em comunicação com os colaboradores, clientes e demais partes interessadas, compreendendo as necessidades das operações. A etapa é essencial para definir as regras, acompanhar o que o cliente busca com o sistema, quais os requisitos do projeto e mais.
2. Desenho da modelagem conceitual
Trata-se da representação dos dados e suas relações, sem detalhes técnicos. Assim, você comunica a estrutura geral dos dados e pode representá-la como um diagrama de entidade-relacionamento. Organize os requisitos e todas as regras do negócio para a funcionalidade do sistema, como entidades, relacionamentos e atributos.
As entidades podem representar coisas, pessoas, localizações, conceitos ou eventos, por exemplo. Enquanto isso, os atributos são como adjetivos. As relações entre as diferentes entidades são as regras de negócios.
3. Desenho do modelo lógico
O modelo lógico é uma extensão do modelo conceitual. Ele possui maiores detalhes e estrutura, define as entidades de dados, seus atributos, as chaves e as relações de forma lógica, sendo independente de qualquer sistema de banco de dados.
As chaves são primárias e estrangeiras. As chaves primárias garantem que os dados adicionados sejam exclusivos no sistema. As estrangeiras são associativas, estabelecendo relações.
4. Desenho do modelo físico
O modelo físico adiciona detalhes técnicos. Ele define como os dados serão fisicamente armazenados e organizados no sistema de banco de dados escolhido pela empresa. Assim, ele inclui detalhes como tipos de dados, restrições e índices. O modelo físico precisa ser lido por um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) a partir de uma linguagem de desenvolvimento.
5. Implementação
Nesta etapa, o banco de dados é realmente construído usando a linguagem de definição de dados (DDL) do seu sistema. Acontece a criação dos objetos necessários para que o banco de dados funcione conforme foi definido no modelo físico.
6. Monitoramento e ajustes
Após a implementação, o desempenho deve ser monitorado e ajustado conforme necessário. Pode ser necessário modificar estruturas, redefinir informações e mais, de forma que o sistema reflita os requisitos da empresa.
Otimize o seu modelo de dados até que ele cumpra o necessário para a performance esperada, atualizando a tecnologia com o passar do tempo. Além disso, envolva os colaboradores que fazem parte de cada processo, ouvindo insights e opiniões.
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