O QUE É UM MODELO DE DADOS?

MODELOS DE DADOS
Crédito da imagem: Tech Edvocate

Um modelo de dados completo e ideal contribui para a criação de um banco de dados lógico e simplificado que remove a redundância, diminui os requisitos de armazenamento e permite uma recuperação eficiente. Ele também fornece a todos os sistemas uma “fonte única de verdade”, o que é essencial para operações eficazes e demonstra conformidade com a legislação e os padrões regulatórios. A modelagem de dados é uma etapa importante em duas atividades críticas de uma organização digital. Os modelos de dados são essenciais para reunir todos os segmentos de uma empresa – TI, analistas de negócios, gerenciamento e outros – para construir sistemas de informações de forma colaborativa (e os bancos de dados nos quais eles dependem). Esses sistemas precisam de dados corretamente definidos e formatados, e os modelos esclarecem quais dados são necessários e como devem ser organizados para dar suporte às atividades de negócios pretendidas.

Modelo de dados

Os modelos de dados são representações gráficas dos itens de dados de uma organização e as relações entre eles. Os modelos auxiliam no desenvolvimento de sistemas de informação eficazes, auxiliando na definição e estruturação de dados no contexto de atividades críticas de negócios. Eles permitem que o pessoal comercial e técnico colabore em como os dados são mantidos, acessados, compartilhados, atualizados e utilizados dentro de uma empresa. Os modelos de dados são compostos de entidades, que são os objetos ou conceitos sobre os quais desejamos coletar dados, e eles se tornam as tabelas em um banco de dados. Entidades potenciais em um modelo de dados incluem produtos, fornecedores e clientes.

Uma visão detalhada de como será o produto acabado e como ele irá se comportar deve estar presente antes do planejamento e criação de qualquer projeto de software. A coleção de regras de negócios que governam a funcionalidade necessária é um componente significativo dessa visão. A descrição dos dados consiste nos fluxos de dados (ou modelo de dados) e no design do banco de dados que os suportará. A modelagem de dados preserva o conceito e serve como um roteiro para desenvolvedores de software. Após o banco de dados e os fluxos de dados terem sido completamente estabelecidos e documentados, e os sistemas terem sido construídos de acordo com essas especificações, os sistemas devem fornecer a funcionalidade necessária para manter os dados válidos.

Ferramentas de modelo de dados

As ferramentas de modelagem de dados ajudam as empresas a entender como combinar e organizar seus dados – e como eles se relacionam com esforços de negócios maiores. Encontrar o correto é fundamental para aprimorar os procedimentos e a documentação de Programas desenvolvimento, análise e inteligência de negócios. No entanto, decidir quais ferramentas de modelagem de dados usar pode ser difícil. 

#1. Desenhar.io

Considere o Draw.io como o elo entre caneta e papel ou quadro branco e algo mais formalizado. É um criador de fluxogramas gratuito, simples e baseado em navegador que permite aos usuários arrastar e soltar formas de entidade (como elipses e paralelogramos vistos em modelos de dados) em uma tela e conectá-los usando linhas de conexão. É um método rápido para baixar qualquer coisa, mesmo que você não tenha acesso a um software poderoso. Não faria sentido nessas circunstâncias, quando há muitos dados não estruturados. 

Caracteristicas principais: 

1. O plug-in SQL está disponível. 

2. Ideal para modelos financeiros 

3. A capacidade de arrastar e soltar formas de entidades 

#2. Lucidchart

O Lucidchart é um criador de diagramas comparável ao Draw.io, mas oferece fluxos mais sofisticados e melhor segurança de dados. Ao contrário do Draw.io, os planos ilimitados do Lucidchart não são gratuitos. Como o Lucidchart está vinculado ao SQL, os usuários podem canalizar suas telas para o sistema de gerenciamento de banco de dados real. Por se integrar ao Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana e Slack, o Lucidchart promove a colaboração. Ele também facilita a colaboração por meio de recursos integrados de bate-papo, coautoria e comentários.

#3. Bancada de trabalho MYSQL

Essa camada GUI de modelagem de dados multiplataforma gratuita e de código aberto para bancos de dados MySQL é conhecida por sua simplicidade e facilidade de uso. A ferramenta de arquiteto de banco de dados, desenvolvedor e administrador de banco de dados está disponível para Windows, Linux e Mac OS X. O MySQL Workbench inclui modelagem de dados, criação de SQL e extensas ferramentas administrativas para configuração de servidor, gerenciamento de usuários, backup e muito mais. 

#4. DBSchema

DbSchema é uma ferramenta de design de banco de dados que oferece alternativas gratuitas e pagas e é compatível com uma ampla variedade de bancos de dados. Isso também oferece suporte a técnicas de modelagem de dados, como criação de consultas visuais, sincronização de esquema e automação de processos de banco de dados, como implantação de esquema, entre outros. DbSchema também pode ser usado por modeladores de dados para organizar tabelas em diferentes layouts, gerar relatórios em formato HTML ou PDF e comparar diferentes bancos de dados ou scripts para descobrir erros. 

#5. PgModeler

PgModeler é uma ferramenta de modelagem de banco de dados PostgreSQL de código aberto que roda em Windows, Linux e macOS. Embora esta ferramenta seja gratuita para modeladores de dados que queiram montar seu próprio código-fonte, os indivíduos que desejam adquirir uma versão com pacotes binários pré-compilados têm várias possibilidades. Este aplicativo é apropriado para usuários que buscam uma variedade de recursos, desde arranjo básico de colunas até idiomas definidos pelo usuário. O PgModeler permite que os usuários restaurem versões anteriores do banco de dados, desenvolvam modelos e scripts com base em bancos de dados existentes e gerem colunas e restrições automaticamente, encontrando relacionamentos disponíveis no banco de dados. 

Modelo de Dados Conceituais

O modelo de dados conceitual, também conhecido como modelo de domínio, investiga e detalha suas estruturas e conceitos de negócios imutáveis ​​e de alto nível. Eles são mais comumente utilizados no início de um novo projeto, quando conceitos de alto nível e necessidades preliminares são elaborados. Eles são frequentemente desenvolvidos como antecedentes ou alternativos para a etapa seguinte: modelos de dados lógicos. O modelo de dados de nível mais abstrato ou resumido é um modelo de dados conceitual. Esse modelo de dados exclui informações específicas da plataforma, bem como informações de implementação adicionais, como definições e procedimentos de interface. Devido à sua simplicidade, um modelo de dados conceitual é valioso. É frequentemente usado em projetos de dados estratégicos e para apresentação de ideias.

Um modelo de dados conceitual é projetado para um público de negócios e fornece uma ampla cobertura de tópicos de negócios. Nunca é um modelo de solução e é independente de tecnologia e aplicação. Em outras palavras, o modelo de dados conceitual é um modelo de negócios do ponto de vista dos dados. O modelo de dados conceitual é usado nos negócios para confirmação e correção. Os atributos geralmente não são introduzidos em modelos de dados conceituais porque são modelos de nível superior. Eles auxiliam no estabelecimento de relacionamentos entre entidades, no entanto, podem não ter as qualidades de capacidade nula e cardinalidade. Modelos de dados conceituais são frequentemente construídos para serem independentes de qualquer tecnologia de armazenamento de dados ou sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS).

O objetivo de um modelo de dados conceitual é fornecer uma visão baseada em dados da empresa, descrevendo como diferentes unidades de negócios interagem umas com as outras. Isso é frequentemente realizado por meio do uso de diagramas de relacionamento de entidade (ERD) e/ou modelos de função de objeto (ORM). Os modelos de dados conceituais, ao contrário dos modelos de dados lógicos e físicos, são independentes de tecnologia e aplicação. Isso significa que eles estão desconectados da realidade e do contexto dos sistemas e procedimentos existentes. 

Exemplo de modelo de dados

Antes de armazenar dados em um banco de dados, devemos criar um modelo de dados para ele. Um modelo de dados é uma representação gráfica de objetos de dados e suas interações. É semelhante à planta de um arquiteto, pois ajuda a construir um modelo conceitual. Nesta postagem, veremos alguns exemplos de modelagem de dados do mundo real.

#1. Modelo ER (Entidade-Relacionamento)

Este paradigma é construído sobre o conceito de entidades do mundo real e seus relacionamentos. Ele gera um conjunto de entidades, um conjunto de relacionamentos, uma coleção de atributos gerais e restrições. Uma entidade é uma coisa do mundo real neste contexto; por exemplo, um funcionário é uma entidade em um banco de dados de funcionários. Um atributo é uma propriedade que tem um valor e os conjuntos de entidades compartilham atributos com o mesmo valor. Finalmente, há o relacionamento de entidade.

#2. Modelo hierárquico

Este modelo de dados organiza os dados como uma árvore com uma única raiz, à qual outros dados são anexados. A hierarquia começa na base e cresce como uma árvore. Com um único relacionamento um-para-muitos entre dois tipos diferentes de dados, esse modelo descreve com sucesso vários relacionamentos em tempo real.

#3. Modelo Objeto-Relacional

Este modelo é um híbrido de um banco de dados orientado a objetos e um banco de dados relacional. Como resultado, combina a ampla funcionalidade do paradigma orientado a objetos com a simplicidade do modelo de dados relacional. A modelagem de dados ajuda as empresas a se tornarem mais orientadas por dados. Isso começa com a limpeza e modelagem de dados.

#4. Modelo de Dados Orientado a Objetos

Os modelos de dados orientados a objetos são uma variante da modelagem de dados conceituais na qual os itens são agrupados em hierarquias de classes para tornar os pontos de dados do mundo real intrincados mais compreensíveis. Eles, como a modelagem conceitual, são mais comumente empregados nos estágios iniciais do desenvolvimento do sistema, particularmente para tecnologias multimídia com muitos dados.

Modelo Lógico de Dados

Os modelos de dados lógicos, também conhecidos como esquemas lógicos, são uma extensão da estrutura básica delineada nos modelos conceituais, mas levam em consideração fatores mais relacionais. Possui algumas anotações básicas sobre as qualidades gerais ou recursos de dados, mas carece de um foco aprofundado nas unidades de dados reais. Esse modelo é muito valioso em projetos de data warehouse, pois é totalmente independente da infraestrutura física e pode servir como um modelo para a utilização de dados no sistema. Ele permite uma compreensão visual da relação entre pontos de dados e sistemas sem estar muito imerso na materialidade do sistema. O modelo lógico de dados combina todas as informações que são críticas para a operação diária da organização.

Componentes do modelo de dados lógicos

Um modelo lógico de dados é composto de três componentes principais:

Entidades: Cada entidade é uma coleção de itens, pessoas ou pensamentos relevantes para um negócio.

Relacionamentos: Cada relacionamento representa uma conexão entre duas das entidades listadas acima.

Atributos: São peças descritivas, características ou qualquer outra informação que possa ser usada para caracterizar ainda mais um item.

Cada um desses componentes de modelo de dados lógicos recebe um nome e uma definição por escrito. Eles não se preocupam com a forma como as necessidades de negócios acima mencionadas são tratadas, executadas ou armazenadas. Como os dados são a parte mais essencial de qualquer aplicativo, programa ou sistema, o processamento de dados de qualidade e os sistemas de armazenamento devem ser construídos em uma estrutura de dados sólida e correta. Uma estrutura de dados sólida permite que os desenvolvedores de aplicativos criem a melhor interface de usuário, sistema de processamento ou análise estatística e configuração de relatório viável. Não importa o quão sofisticado ou técnico seja o seu sistema, ele deve atender aos requisitos, obedecer aos regulamentos e atender aos objetivos do negócio ou empresa para a qual foi projetado - caso contrário, será inútil. 

Características de um Modelo Lógico de Dados

  • Um modelo de dados lógico pode explicar os requisitos de dados para cada projeto. No entanto, ele foi projetado para se conectar facilmente com outros modelos de dados lógicos, se o projeto exigir.
  • O desenvolvimento e o design de um modelo de dados lógicos podem ser feitos independentemente do sistema de gerenciamento de banco de dados. Não é afetado pelo tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados.
  • As características de dados contêm comprimentos e precisões específicos para tipos de dados.
  • Nenhuma chave principal ou secundária é definida na modelagem de dados lógicos. Nesse nível de modelagem de dados, é necessário verificar novamente e ajustar os detalhes do conector que foram estabelecidos antes da construção dos relacionamentos.

O que você quer dizer com modelo de dados?

Os modelos de dados são representações gráficas dos itens de dados de uma organização e as relações entre eles. Os modelos auxiliam no desenvolvimento de sistemas de informação eficazes, auxiliando na definição e estruturação de dados no contexto das principais atividades de negócios.

Quais são os 5 modelos de dados?

Os cinco modelos de banco de dados são

  • Modelo Hierárquico de Dados.
  • Modelo de Dados Relacional.
  • Modelo de Dados Entidade-Relacionamento (ER).
  • Modelo de dados orientado a objetos.
  • Modelo de dados dimensionais.

Quais são os 3 componentes principais de um modelo de dados?

Edgar Codd (1980) fornece a definição mais detalhada de um modelo de dados: Um modelo de dados é composto de três partes: 1) estruturas de dados, 2) operações de estrutura de dados e 3) restrições de integridade para operações e estruturas

O que é um modelo de dados com exemplo?

O termo “modelo de dados” pode ser aplicado a duas ideias distintas, mas relacionadas. Também pode se referir a uma formalização abstrata dos objetos e conexões encontrados em uma determinada área de aplicação, como clientes, produtos e pedidos em uma empresa de manufatura.

Como você escreve um modelo de dados?

Etapas no processo de modelagem de dados

  • Determine os casos de uso e o modelo lógico de dados.
  • Faça uma estimativa de custo inicial.
  • Reconheça seus padrões de acesso a dados.
  • Determinar as especificações técnicas.
  • Crie um modelo de dados do DynamoDB.
  • Faça suas consultas de dados.
  • Verifique o modelo de dados.
  • Examine a estimativa de custo.

Quais são as cinco etapas da modelagem de dados?

  • Reunindo necessidades de negócios
  • Identificação de Entidade
  • Criar um modelo de dados conceitual
  • Conclua os atributos e projete o modelo de dados lógicos. 
  • Criar Tabelas Físicas no Banco de Dados

Como é feita a modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de desenvolvimento de uma representação conceitual de objetos de dados e suas inter-relações. A modelagem de dados geralmente consiste em vários processos, incluindo coleta de requisitos, projeto conceitual, projeto lógico, projeto físico e implementação.

Conclusão

A modelagem de dados é um método de exibição visual de dados em gráficos e diagramas com vários níveis de conceituação, detalhes e complexidade. A modelagem de dados vem em muitas formas e maneiras, mas sua principal vantagem é que ela pode auxiliar no projeto e liderar o desenvolvimento de um sistema baseado em banco de dados. Você pode automatizar e simplificar a maior parte do processo de modelagem de dados, desde ferramentas gratuitas de código aberto até soluções e plataformas prontas para empresas, tornando-o mais acessível a equipes menores e projetos urgentes com um orçamento restrito.

  1. O que são habilidades analíticas? Exemplos e dicas
  2. O QUE É MODELAGEM DE PROCESSOS DE NEGÓCIOS: Principais Técnicas, Software, Exemplos e Coursua
  3. MODELAGEM DE DADOS: Definição, Tipos e Técnicas

Referências

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