Os dados estão alterando a maneira como o mundo funciona. Os dados são responsáveis por tudo, seja um estudo sobre remédios para doenças, a estratégia de receita de uma empresa, a construção eficiente de edifícios ou os anúncios direcionados em sua página de rede social. Esses dados são informações legíveis por máquina em vez de legíveis por humanos. É quando a Modelagem de Dados entra em cena. É o processo pelo qual os dados recebem regras relacionais. Um modelo de dados simplifica os dados e os transforma em informações significativas que as empresas podem utilizar para a tomada de decisões e estratégias. Este artigo fornecerá uma explicação completa e ampla de como a modelagem de dados funciona, os vários tipos de modelagem de dados e como ela pode ajudar seus negócios.
O que é um modelo de dados?
Bons dados permitem que as organizações definam linhas de base, benchmarks e metas para seguir em frente. Para permitir essa medição, os dados devem ser organizados por meio de descrição de dados, semântica de dados e restrições de consistência de dados. Um Modelo de Dados é um modelo abstrato que permite o desenvolvimento contínuo de modelos conceituais e o estabelecimento de vínculos entre objetos de dados.
Uma empresa pode ter um enorme banco de dados, mas se não houver um padrão para verificar a qualidade básica e a interpretabilidade dos dados, de nada serve. Um modelo de dados sólido garante resultados downstream acionáveis, conhecimento das melhores práticas para dados e acesso às melhores ferramentas.
Vejamos agora os vários tipos e procedimentos de modelagem de dados.
O que é Modelagem de Dados?
Na engenharia de software, a modelagem de dados é o processo de simplificação do diagrama de um sistema de software ou modelo de dados usando técnicas formais. Envolve a comunicação de dados e informações usando texto e símbolos. O modelo de dados serve como modelo para o desenvolvimento de novos bancos de dados ou reengenharia de aplicativos legados.
Diante do exposto, é a primeira e mais importante etapa no estabelecimento da estrutura dos dados disponíveis. A modelagem de dados é o processo de desenvolvimento de modelos de dados nos quais as relações e restrições de dados são documentadas e codificadas para reutilização. Para representar a inter-relação, expressa teoricamente os dados com diagramas, símbolos ou texto.
Assim, a modelagem de dados ajuda a aumentar a consistência na nomenclatura, regras, semântica e segurança. Como resultado, a análise de dados melhora. A ênfase está na necessidade de disponibilidade e organização dos dados, independentemente de como são utilizados.
Processo de Modelagem de Dados
A modelagem de dados é o processo de desenvolvimento de uma representação conceitual de objetos de dados e suas inter-relações. O processo de modelagem de dados geralmente consiste em várias partes, incluindo coleta de requisitos, projeto conceitual, projeto lógico, projeto físico e implementação.
Os modeladores de dados colaboram com as partes interessadas em cada estágio do processo para entender os requisitos de dados, definir as entidades e atributos, estabelecer os relacionamentos entre os objetos de dados e criar um modelo que represente com precisão os dados de uma maneira que desenvolvedores de aplicativos, administradores de banco de dados, e outras partes interessadas podem usar.
Por que a modelagem de dados é importante?
Você descreverá quais dados possui, como os utiliza e quais são seus requisitos de uso, proteção e governança ao modelar seus dados. Sua empresa pode usar a modelagem de dados para:
- Cria uma estrutura para colaboração entre os departamentos de TI e de negócios.
- Identifica o potencial para melhorar as operações de negócios, especificando requisitos de dados e aplicativos.
- Economiza tempo e dinheiro em investimentos em TI e processos ao se preparar com antecedência.
- Erros (e entrada redundante de dados propensa a erros) são reduzidos, enquanto a integridade dos dados é aprimorada.
- Planejando a capacidade e o desenvolvimento, ele melhora a velocidade e o desempenho da recuperação e análise de dados.
- Define e monitora os principais indicadores de desempenho com base nas metas da sua empresa.
Portanto, não se trata apenas do que você recebe por meio da modelagem de dados, mas também de como você os obtém. O processo em si tem inúmeras vantagens.
Os benefícios da modelagem de dados
A modelagem de dados é um processo essencial na criação de qualquer programa de software ou sistema de banco de dados. Entre as vantagens da modelagem de dados estão:
- A modelagem de dados ajuda as partes interessadas a entender melhor a estrutura e os relacionamentos dos dados, o que pode ajudar a influenciar as decisões sobre como utilizar e armazenar dados.
- Qualidade de dados aprimorada: a modelagem de dados pode ajudar na identificação de falhas e inconsistências nos dados, o que pode melhorar a qualidade geral dos dados e evitar problemas no futuro.
- A modelagem de dados facilita a comunicação e a colaboração entre as partes interessadas, o que pode levar a uma tomada de decisão mais eficaz e a melhores resultados.
- Maior eficiência: a modelagem de dados pode ajudar a simplificar o processo de desenvolvimento, fornecendo aos desenvolvedores, administradores de banco de dados e outras partes interessadas uma representação clara e consistente dos dados.
Limitações da Modelagem de Dados
Apesar das inúmeras vantagens da modelagem de dados, existem algumas limitações e obstáculos a serem observados. Alguns dos limites da modelagem de dados são os seguintes:
- Modelos de dados inflexíveis: Os modelos de dados podem ser rígidos, dificultando o ajuste a requisitos ou formatos de dados em constante mudança.
- Complexidade: Como os modelos de dados podem ser complexos e difíceis de entender, as partes interessadas podem se esforçar para fornecer informações ou colaborar de maneira eficaz. A modelagem de dados pode ser um processo demorado, especialmente para conjuntos de dados grandes ou complexos.
Tipos de modelagem de dados
As organizações utilizam três tipos diferentes de modelos de dados. Eles são criados durante os estágios de planejamento de um projeto de análise. Eles variam de requisitos abstratos a discretos, envolvem entradas de um subconjunto especificado de partes interessadas e cumprem várias funções.
#1. Modelo Conceitual
É uma representação gráfica de ideias de banco de dados e seus relacionamentos, indicando a perspectiva de dados do usuário de alto nível. Ele se concentra em estabelecer entidades, atributos de uma entidade e relacionamentos entre eles, em vez das complexidades do próprio banco de dados.
#2. Modelo Lógico
Este modelo especifica a estrutura das entidades de dados e seus relacionamentos com mais detalhes. Um modelo de dados lógicos é normalmente utilizado para um projeto específico, pois o objetivo é criar um mapa técnico de regras e estruturas de dados.
#3. O Modelo Físico
Esta é uma estrutura ou esquema que define como os dados são armazenados fisicamente em um banco de dados. Ele é usado para modelagem específica de banco de dados em que as colunas contêm tipos e propriedades precisas. O esquema interno é projetado por um modelo físico. O objetivo é realmente implementar o banco de dados.
A distinção entre modelo de dados lógico e físico é diferenciada pelo fato de que o modelo lógico explica extensivamente os dados, mas não participa da implementação do banco de dados, enquanto o modelo físico o faz. Em outras palavras, o modelo lógico de dados serve como base para a criação do modelo físico, que fornece uma abstração do banco de dados e auxilia na geração do esquema.
Sistemas de gestão de funcionários, simples Gerenciamento de pedidos, reservas de hotel e assim por diante são exemplos de modelagem de dados conceituais. Esses exemplos demonstram como esse modelo de dados é usado para comunicar e definir os requisitos de negócios do banco de dados, bem como apresentar conceitos. Não se destina a ser técnico, mas sim simples.
Vejamos agora as técnicas.
Técnicas de modelagem de dados
Existem três técnicas fundamentais de modelagem de dados. O Diagrama Entidade-Relacionamento, ou ERD, é uma técnica para modelar e projetar bancos de dados relacionais ou convencionais. Em segundo lugar, os Unified Modeling Language Class Diagrams, ou UML, são uma família padronizada de notações para modelagem e projeto de sistemas de informação. Finalmente, a técnica de modelagem final é a modelagem de Dicionário de Dados, que envolve definição tabular ou representação de ativos de dados.
Melhores práticas de modelagem de dados em 2023
Ao iniciar um projeto ou tarefa de modelagem de dados, lembre-se das seguintes práticas recomendadas:
#1. Crie um modelo de dados para visualização.
É improvável que olhar para colunas e linhas intermináveis de entradas alfanuméricas resulte em esclarecimento. Muitos consumidores ficam à vontade quando veem visualizações de dados gráficos que destacam quaisquer anormalidades ou quando usam interfaces de tela simples de arrastar e soltar para avaliar e mesclar tabelas de dados rapidamente.
Você pode limpar seus dados usando técnicas de visualização de dados como essas para torná-los completos, sem erros e sem redundância. Além disso, eles auxiliam no reconhecimento de diferentes tipos de registro de dados que são iguais ao mesmo item físico para que possam ser traduzidos em campos e formatos padronizados para permitir a fusão de várias fontes de dados.
#2. Reconhecer as necessidades da empresa e buscar resultados significativos.
O objetivo da modelagem de dados é ajudar uma organização a ter um desempenho mais bem-sucedido. A questão mais importante colocada pela modelagem de dados, do ponto de vista de um especialista qualificado, é a captura precisa das demandas de negócios. Isso é necessário para identificar quais dados devem ser coletados, armazenados, atualizados e disponibilizados aos usuários.
Você pode obter uma compreensão completa das demandas questionando usuários e partes interessadas sobre os resultados que eles exigem dos dados. Comece a organizar seus dados com esses objetivos em mente. É aconselhável começar a projetar estrategicamente seus conjuntos de dados com as necessidades dos usuários e partes interessadas em mente.
#3. Crie uma única fonte de verdade.
Traga todos os dados brutos de suas fontes para seu banco de dados ou data warehouse. Se você confiar apenas na extração de dados “ad-hoc” da fonte, o fluxo do seu modelo de dados pode ser prejudicado. Se você empregar todo o conjunto de dados brutos mantidos em seu hub centralizado, terá acesso a todos os dados anteriores.
Aplicar a lógica aos dados adquiridos diretamente de uma fonte e fazer cálculos sobre eles pode ter uma influência severa, se não arruinar, todo o seu modelo. Também é incrivelmente difícil de reparar ou sustentar se algo der errado durante o processo.
#4. Comece com modelagem de dados rudimentar e vá subindo.
Os dados podem se tornar extremamente complicados muito rapidamente devido a fatores como quantidade, natureza, estrutura, taxa de crescimento e linguagem de consulta. Quando os modelos de dados são mantidos simples e modestos inicialmente, é mais fácil resolver problemas e tomar as medidas corretas.
Depois de ter certeza de que seus modelos originais estão corretos e significativos, você pode adicionar novos conjuntos de dados, eliminando quaisquer discrepâncias ao longo do caminho. Procure um programa que seja simples de usar no início, mas que posteriormente suporte modelos de dados muito massivos. Ele também deve permitir que você agregue rapidamente dados de vários locais físicos.
#5. Antes de prosseguir, verifique cada estágio do processo de modelagem de dados.
Cada atividade deve ser verificada duas vezes antes de prosseguir para o próximo estágio, começando com as prioridades de modelagem de dados com base nas necessidades de negócios. Escolher uma chave primária para um conjunto de dados, por exemplo, garante que o valor da chave primária naquele registro possa ser reconhecido de forma única.
O mesmo método pode ser usado para integrar dois conjuntos de dados para determinar se eles têm um relacionamento um-para-um ou um-para-muitos e para evitar interações muitos-para-muitos que resultam em modelos de dados excessivamente complexos ou incontroláveis.
#6. Classifique consultas de negócios por dimensões, dados, filtros e ordem.
Compreendendo como essas quatro variáveis podem ser usadas para explicar consultas de negócios, conjuntos de dados bem organizados ajudam na formulação de questões de negócios. Por exemplo, se uma empresa de varejo possui unidades em todo o mundo, as de melhor desempenho no ano anterior podem ser identificadas.
Os fatos seriam conjuntos de dados históricos de vendas, as dimensões seriam o produto e a localização da loja, o filtro seria “últimos 12 meses” e o pedido seria “as cinco melhores lojas em ordem decrescente de vendas”. Organizando cuidadosamente seus conjuntos de dados e aproveitando tabelas distintas para dimensões e fatos, você pode ajudar a pesquisa identificando os melhores vendedores de cada trimestre e respondendo com precisão a consultas adicionais de inteligência de negócios.
#7. Faça cálculos com antecedência para evitar desentendimentos com os usuários finais.
É fundamental ter uma única versão da verdade com a qual os usuários possam fazer negócios. Mesmo que as pessoas discordem sobre como deve ser usado, não deve haver desacordo sobre as informações subjacentes ou a matemática usada para chegar à resposta. Por exemplo, um cálculo pode ser necessário para converter os dados de vendas diárias em valores mensais que podem ser comparados para determinar os melhores e os piores meses.
Em vez de exigir que todos usem suas próprias calculadoras ou ferramentas de planilha, uma empresa pode evitar dificuldades incorporando antecipadamente esse cálculo em sua modelagem de dados.
#8. Procure um relacionamento em vez de uma correlação.
As instruções sobre como usar os dados modelados estão incluídas na modelagem de dados. Permitir que os consumidores acessem análises de negócios por conta própria é um passo significativo, mas também é crucial que eles não cheguem a conclusões falsas.
É viável, por exemplo, se observarmos como as vendas de dois produtos não relacionados parecem aumentar e diminuir juntos. As receitas de um item estão impulsionando as vendas de outro ou flutuam em resposta a fatores externos, como a economia e o clima? Nesse caso, um link e uma conexão desconcertantes podem estar focados da maneira errada, consumindo recursos.
#9. Use ferramentas e estratégias modernas para concluir tarefas desafiadoras.
Antes de executar uma modelagem de dados mais extensa, a programação pode ser usada para preparar conjuntos de dados para análise. Mas e se houvesse uma ferramenta ou aplicativo que pudesse gerenciar tarefas tão complexas? As pessoas não precisam mais aprender várias linguagens de codificação, o que libera seu tempo para se concentrar em tarefas que beneficiam sua empresa.
Softwares especializados, como as ferramentas Extrair, Transformar e Carregar (ETL), podem facilitar ou automatizar todos os processos de extração, transformação e carregamento de dados. Uma interface de arrastar e soltar também pode ser utilizada para combinar muitas fontes de dados, e a modelagem de dados pode até ser automatizada.
#10. Modelagem de dados aprimorada para melhores resultados de negócios
A modelagem de dados que apóia os usuários na obtenção rápida de respostas para suas preocupações de negócios pode melhorar o desempenho da empresa em áreas como eficácia, rendimento, competência e satisfação do cliente, entre outras.
A tecnologia pode ser usada para acelerar as fases de investigação de conjuntos de dados para respostas a todas as perguntas, bem como em relação a objetivos corporativos, metas de negócios e ferramentas. Também envolve a atribuição de prioridades de dados para tarefas corporativas específicas. Depois de conhecer esses cenários, sua empresa poderá prever com mais confiabilidade os valores importantes e os benefícios de produtividade que a modelagem de dados fornecerá.
#11. Valide e teste seu aplicativo de análise de dados.
Teste seu sistema de análise da mesma forma que faria com qualquer outra funcionalidade criada e implementada. Deve ser avaliado para ver se a quantidade total e a precisão dos dados coletados estão corretas. Considere se seus dados estão bem organizados e permitem que você obtenha uma medida crítica. Você também pode escrever algumas consultas para entender melhor como isso funcionará e se aplicará. Além disso, recomendamos o desenvolvimento de vários projetos para verificar sua execução e implementação.
Como a modelagem de dados afeta a análise?
A modelagem de dados e a análise de dados estão intrinsecamente ligadas porque um modelo de dados de qualidade é necessário para obter a análise mais impactante para inteligência de negócios que orienta a tomada de decisões. O processo de desenvolvimento de modelos de dados é uma compulsão que obriga cada unidade de negócios a considerar como eles contribuem para os objetivos corporativos gerais. Além disso, um bom modelo de dados garante um desempenho de análise eficiente, independentemente de quão grande e complexo seja seu estado de dados — ou se torne.
Quando todos os seus dados estiverem devidamente definidos, avaliar apenas os dados necessários torna-se consideravelmente mais fácil. Como você já estabeleceu as ligações entre os atributos de dados, é fácil avaliar e ver os efeitos da mudança de processos, preços ou pessoal.
Selecionando uma ferramenta de modelagem de dados
A boa notícia é que uma ótima ferramenta de business intelligence incluirá todas as ferramentas de modelagem de dados necessárias, com exceção dos produtos e serviços de software exatos que você selecionar para desenvolver seu modelo físico. Assim, você pode escolher aquele que melhor atende às necessidades da sua empresa e à infraestrutura existente. Ao considerar uma ferramenta de análise de dados para seus recursos de modelagem e análise de dados, faça a si mesmo estas perguntas.
#1. Sua ferramenta de modelagem de dados é fácil de usar?
O pessoal técnico que implementa o modelo pode ser capaz de lidar com qualquer ferramenta que você lançar para eles, mas seus estrategistas de negócios e usuários de análises diárias — e toda a sua organização — não aproveitarão ao máximo a ferramenta se ela for difícil de usar. Procure uma interface de usuário fácil de usar que ajudará sua equipe com narrativas de dados e painéis de dados.
#2. Quão eficaz é sua ferramenta de modelagem de dados?
Outra característica crítica é o desempenho—velocidade e eficiência, que se traduzem na capacidade de manter o negócio funcionando sem problemas enquanto seus usuários executam análises. O modelo de dados mais bem planejado não é o melhor se não puder suportar os rigores das situações do mundo real, que devem incluir desenvolvimento corporativo e volumes crescentes de dados, recuperação e análise.
#3. Sua ferramenta de modelagem de dados precisa de manutenção?
Se cada alteração em seu modelo de negócios exigir modificações demoradas em seu modelo de dados, sua empresa não se beneficiará do modelo ou da análise relacionada. Procure uma solução que simplifique a manutenção e as atualizações, para que sua empresa possa mudar conforme necessário e ainda ter acesso aos dados mais recentes.
#4. Seus dados estarão protegidos?
Os requisitos do governo precisam que você proteja os dados de seus clientes, mas a viabilidade de sua empresa exige que você proteja todos os seus dados como um ativo valioso. Você deve garantir que as ferramentas escolhidas incluam recursos de segurança fortes, como controles para fornecer acesso a quem precisa e proibir quem não precisa.
Qual é o fator mais importante a ser considerado ao modelar dados?
O principal objetivo da modelagem de dados é estabelecer as bases para um banco de dados que possa carregar, recuperar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados. Uma ideia de modelagem de dados eficaz requer o mapeamento de dados corporativos, ligações de dados e como os dados são usados.
Com que frequência um modelo de dados deve ser retreinado?
A frequência com que um modelo de dados deve ser retreinado varia dependendo do modelo e do problema que ele ajuda a resolver. Com base na frequência com que os conjuntos de dados de treinamento mudam, se o desempenho do modelo caiu e outros fatores, um modelo pode precisar ser treinado novamente diariamente, semanalmente ou com mais frequência, como mensalmente ou anualmente.
O que é validação de modelo de dados?
O processo de validação do modelo de dados garante que o modelo seja construído adequadamente e possa servir à sua função pretendida. Uma boa ferramenta de modelagem de dados facilita o processo de validação, enviando notificações automatizadas que solicitam que os usuários corrijam problemas, melhorem as consultas e façam outros ajustes.
Quais são os conceitos fundamentais de modelagem de dados?
Existem três tipos de conceitos de modelagem de banco de dados: modelagem de dados conceituais, modelagem de dados logísticos e modelagem de dados físicos. Os conceitos de modelagem de dados, que vão do abstrato ao discreto, estabelecem um modelo de como os dados são organizados e gerenciados em uma organização.
Resumo
Um modelo de dados bem planejado e abrangente é essencial para a criação de um banco de dados realmente eficaz, útil, seguro e preciso.
Boa modelagem de dados e design de banco de dados são essenciais para o desenvolvimento de sistemas de aplicativos funcionais, confiáveis e seguros e bancos de dados que funcionam bem com data warehouses e ferramentas analíticas – e facilitam o compartilhamento de dados com parceiros de negócios e em vários conjuntos de aplicativos. Modelos de dados bem pensados ajudam a garantir a integridade dos dados, aumentando o valor e a confiabilidade dos dados da sua empresa.
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Referências
