Caso sua empresa tenha algum tipo de conexão com Big Data, você já deve estar familiarizado com o conceito de modelagem de dados. Construir novos bancos de dados ou desenvolver toda uma estratégia de TI pode se beneficiar do uso de ferramentas de modelagem de dados. Além disso, as ferramentas de modelagem de dados nos permitem representar visualmente a construção de estruturas de dados, a organização de dados e os relacionamentos que vemos entre eles no suporte às atividades de negócios. Neste artigo, discutiremos as melhores ferramentas de modelagem de dados, ferramentas de modelagem de dados para microsoft e SQL Server freeware.
Primeiro, obteremos uma visão geral da modelagem de dados em geral e, em seguida, mergulharemos nas ferramentas específicas de modelagem de dados.
O que é Modelagem de Dados?
A modelagem de dados é o ato de desenvolver uma representação visual de todo um sistema de informação ou de certos componentes dele, a fim de transmitir ligações entre vários pontos de dados e estruturas organizacionais. O objetivo é explicar as várias formas de dados que são utilizadas e armazenadas dentro do sistema, as conexões entre diferentes categorias de dados, as várias formas como os dados podem ser categorizados e organizados, bem como seus formatos e recursos.
Na modelagem de dados, os requisitos de um negócio vêm em primeiro lugar. As partes interessadas no negócio fornecem informações iniciais para definir regras e requisitos que serão usados no desenvolvimento de um novo sistema ou no refinamento de um sistema existente.
Existem vários tipos diferentes de modelos de dados. A primeira etapa é angariar partes interessadas e usuários finais para obter informações sobre os requisitos de negócios. O design concreto do banco de dados é subsequentemente formulado pela tradução desses princípios de negócios em estruturas de dados. Os modelos de dados são como plantas ou roteiros, pois são gráficos formais que explicam um tópico complexo.
A modelagem de dados faz uso de padrões predefinidos e métodos rigorosos. Isso permite uma abordagem padronizada, consistente e previsível para estabelecer e administrar recursos de dados em todos os níveis de uma organização.
Em um mundo perfeito, os modelos de dados seriam documentos vivos que cresceriam e mudariam conforme a empresa. Eles são cruciais nas áreas de suporte a processos de negócios e arquitetura de TI e desenvolvimento de estratégias. Fornecedores, parceiros e colegas do setor podem se beneficiar do acesso a modelos de dados compartilhados.
Quais são as 5 técnicas básicas de modelagem de dados?
A modelagem de dados é uma representação visual da estrutura interna de dados do banco de dados. A modelagem de dados auxilia na compreensão dos dados e no uso de dados para fazer previsões.
No programa, você pode modelar objetos físicos de várias maneiras. Existem muitos tipos diferentes de modelos de dados, mas os mais predominantes incluem hierárquico, relacional, UML, entidade-relacionamento, orientado a objeto e dimensional.
#1. Modelo hierárquico
Os dados neste modelo aparecem na forma de uma árvore com um único nó no centro. A hierarquia básica neste modelo começa na raiz e se ramifica como uma árvore com nós filhos que se ramificam novamente. Embora cada nó filho neste paradigma tenha apenas um pai, um pai pode ter vários descendentes.
Este modelo de dados armazena as informações em uma estrutura de árvore, portanto, quando as informações são acessadas, toda a árvore deve ser percorrida, começando pela raiz. Há um mapeamento um-para-muitos entre os tipos de dados no modelo hierárquico. Além disso, o banco de dados armazena todas as informações e faz conexões entre os registros.
#2. Modelo de dados dimensionais
Os sistemas de inteligência de negócios (BI) e processamento analítico online (OLAP) dependem de modelos de dados dimensionais como sua espinha dorsal. Esses modelos são usados com mais frequência com grandes bancos de dados que armazenam informações históricas de transações, mas podem ser usados com qualquer tamanho de dados.
Múltiplas estruturas, como tabelas de fatos, tabelas de dimensões e tabelas de pesquisa, são freqüentemente mencionadas em modelos de dados dimensionais. A modelagem dimensional é a espinha dorsal dos sistemas de processamento de transações on-line (OLTP) e dos armazéns de dados corporativos (EDW).
O objetivo principal de um modelo dimensional é facilitar a descoberta rápida de respostas para preocupações sobre projeções de empresas, tendências de consumo e assuntos relacionados. Usando a modelagem dimensional, os relatórios de inteligência de negócios podem se tornar menos caóticos. Além disso, os usuários podem colaborar e tomar decisões com mais eficiência compartilhando dados entre equipes e divisões.
#3. Modelo Relacional
Nesse modelo de dados, as tabelas de dados servem para compilar um conjunto de elementos em relações. Esse paradigma usa tabelas vinculadas para representar conexões e informações. Além disso, a tabela possui linhas e colunas; os primeiros refletem os registros da entidade, enquanto os últimos indicam os atributos da entidade. Para identificar exclusivamente cada entrada na tabela, essa arquitetura de dados utiliza uma variedade de chaves primárias. Quanto à obtenção das informações, o SQL (Structured Query Language) é empregado para isso. No modelo de dados relacional, a chave primária funciona como a espinha dorsal do sistema. Isso também significa que o conjunto de dados deve conter apenas entradas exclusivas.
Não deve haver nenhuma discrepância na tabela de dados que possa causar problemas durante a recuperação de dados. Duplicação de dados, dados inadequados e ligações inadequadas usadas para conectar dados também representam um desafio para o modelo de dados relacional.
#4. Modelo de rede
O modelo de rede é um modelo de banco de dados que adota uma abordagem adaptável para representar as coisas e as conexões entre elas. Os modelos desempenham um papel crucial no modelo de dados da rede, que assume a forma de um gráfico no qual as arestas representam relacionamentos e os nós representam itens. A distinção mais fundamental entre um modelo de dados hierárquico e um modelo de dados de rede é a forma como os dados são representados; no primeiro caso, os dados são fornecidos em uma estrutura hierárquica, enquanto no segundo caso, os dados são exibidos em um gráfico.
Além disso, um dos benefícios de um modelo de rede é que ele inclui uma representação dos links fundamentais entre os nós. Relacionamentos um-para-um, muitos-para-muitos, etc. são todos possíveis neste modelo de dados. Quando comparados a outros modelos de dados, como o modelo hierárquico, os modelos de dados hierárquicos facilitam o acesso aos dados.
Sempre há um link entre os nós pai e filho devido à interação inerente entre eles. Além disso, a informação não depende do outro nó. A incapacidade desse modelo de se ajustar a novas circunstâncias é uma grande limitação. Para fazer quaisquer ajustes significativos, seria necessária uma reconstrução total do sistema, o que seria trabalhoso e demorado. Além disso, é desafiador gerenciar os dados nessa arquitetura, pois cada registro está vinculado aos demais por meio de uma teia de links.
#5. Modelo de Dados Entidade-Relacionamento (ER)
Você pode expressar seus dados de maneira organizada usando o modelo Entity-relationship (ER). O modelo ER classifica as informações da seguinte forma:
- Entidades. Seus objetos, procedimentos ou estrutura teórica atuais. Clientes, bens e receita são exemplos de entidades.
- Relacionamentos. As relações entre as coisas. Essas conexões podem existir entre duas pessoas ou entre várias pessoas.
- Atributos. Informação que caracteriza algo ou outra coisa. Como ilustração, o nome de um produto é um atributo.
Você precisa ter uma compreensão firme do funcionamento interno do seu negócio e das necessidades de informações de seus usuários finais antes de poder construir um modelo de ER confiável.
Além disso, o diagrama Entity Relationship (ER) mostra as conexões entre seus dados e os processos que o banco de dados deve ser capaz de manipular. Também demonstra a natureza interconectada desses vários conjuntos de dados. Um diagrama de modelo de dados é uma representação visual da estrutura do modelo de dados subjacente que facilita a comunicação eficaz e eficiente de informações detalhadas.
Tipos de modelos de dados
Projetar um banco de dados ou um sistema de informação não é diferente de projetar qualquer outra coisa; ele começa em um alto nível de abstração e fica cada vez mais granular à medida que o processo avança. Geralmente existem três tipos de modelos de dados, cada um com seu próprio nível de abstração. O processo começará com um modelo conceitual, passará para um modelo lógico e, por fim, terminará com um modelo físico. Abaixo, nos aprofundamos em cada tipo de modelo de dados:
#1. Modelos de Dados Físicos
Eles descrevem o formato do banco de dados que armazenará os dados. Isso os torna o conceito menos etéreo possível. Eles fornecem um plano completo que pode ser implementado como um banco de dados relacional, completo com tabelas associativas que descrevem os relacionamentos entre entidades e as chaves primárias e estrangeiras que serão utilizadas para manter esses relacionamentos estáveis. Para otimizar o desempenho, os modelos de dados físicos podem incorporar características específicas do DBMS.
#2. Modelos de dados conceituais
Eles fornecem uma visão geral do conteúdo, estrutura e regras de negócios do sistema; eles também são conhecidos como modelos de domínio. Criar um modelo conceitual é uma etapa comum na definição do escopo de um projeto. As classes de entidade (identificando os tipos de itens que são críticos para a empresa representar no modelo de dados), seus atributos e limitações, os relacionamentos entre eles e os requisitos aplicáveis de segurança e integridade de dados são exemplos de tais especificações. Na maioria dos casos, a notação é direta.
#3. Modelo de Dados Lógicos
Tabelas, colunas e seus relacionamentos (por meio de chaves estrangeiras) são todos mapeados nesse modelo, assim como as conexões entre eles. As entidades identificadas e suas respectivas características são explicitadas. Em contraste com os modelos de dados físicos, que estão vinculados a determinados bancos de dados ou formatos de arquivo, os modelos de dados lógicos podem ser usados em qualquer lugar. Arquivos XML e JSON, bem como bancos de dados relacionais, colunares, multidimensionais e NoSQL, são implementações viáveis.
Processo de modelagem de dados
A modelagem de dados é uma disciplina acadêmica que enfatiza a importância de questionar as próprias práticas de gerenciamento de dados. No entanto, diferentes abordagens de modelagem de dados aderem a várias convenções em termos de símbolos de dados empregados, estrutura de modelos e comunicação de requisitos de negócios. Todos os métodos fornecem fluxos de trabalho estruturados ou conjuntos de etapas a serem concluídas em uma ordem específica ao longo do tempo. Esses processos geralmente assumem a seguinte forma:
#1. Definir uma Entidade
Descobrir quais entidades, processos e ideias estão sendo modelados em um conjunto de dados é o primeiro passo no processo de modelagem de dados. Todas as partes devem se encaixar adequadamente e fazer sentido por si mesmas.
#2. Identifique os recursos críticos de cada entidade
Para diferenciar uma coisa de outra do mesmo tipo, precisamos observar seus atributos. A entidade "Endereço" pode incluir o endereço completo, incluindo ruas transversais, bem como a cidade, estado e nação, bem como o código postal. Além disso, a entidade “Cliente” pode incluir o nome e sobrenome, número de telefone e cargo.
#3. Encontre as conexões entre as entidades
O primeiro rascunho do modelo de dados define as conexões entre as coisas e como elas funcionam. Cada cliente “reside no endereço” no cenário mencionado. Se a entidade “Pedido” for adicionada ao modelo, todas as remessas e pagamentos serão feitos no local especificado. A Unified Modeling Language (UML) é comumente usada para documentar essas interdependências.
#4. Mapeando Propriedades para Entidades
Isso permite que o modelo represente com precisão a maneira como a empresa faz uso dos dados. Existem vários padrões formais comuns para modelar dados. Padrões de análise e padrões de projeto são ferramentas comuns para programadores orientados a objetos, enquanto outros padrões podem ser usados por partes interessadas em diferentes partes de uma empresa.
#5. Reduza os pré-requisitos de desempenho duplicados
Chaves são IDs numéricos atribuídos a conjuntos de dados para expressar links entre modelos sem duplicar os dados. A normalização é uma técnica para organizar modelos de dados (e os bancos de dados que eles representam). Para evitar a duplicação de dados em uma tabela de nomes de clientes, é possível atribuir uma chave para cada cliente e vinculá-la ao seu endereço e histórico de pedidos. A normalização geralmente diminui as necessidades de espaço do banco de dados em disco, mas pode diminuir o desempenho da consulta.
#6. Conclusão e verificação do modelo de dados
Para acompanhar a natureza em constante evolução das necessidades de negócios, a modelagem de dados deve ser um processo iterativo.
Quais são os benefícios da modelagem de dados?
A modelagem de dados é uma parte crucial do ciclo de vida do desenvolvimento de software, pois ajuda a definir a estrutura do banco de dados sobre o qual o aplicativo será construído.
Além disso, a modelagem de dados permite estabelecer conexões potenciais entre os elementos de dados, o que, por sua vez, determina os tipos de consultas que podem ser executadas nos dados modelados.
O alinhamento dos objetivos de negócios com os objetivos tecnológicos é facilitado pela modelagem de dados, que por sua vez é suportada pela Arquitetura de Negócios (o modelo de dados de uma organização). As partes de suporte da arquitetura de negócios que se beneficiam dos modelos de dados incluem governança de dados, inteligência de negócios e arquiteturas de aplicativos.
Sem um modelo de dados inicial, você corre o risco de construir um sistema que não seja adequado para seu público-alvo. Alguns dos muitos benefícios que seus aplicativos obterão de um modelo de dados bem projetado incluem os seguintes.
#1. Aplicativos de software superiores
A vantagem mais evidente da modelagem de dados é que ela resulta em software de melhor qualidade, mais estável e que requer menos manutenção.
O que ocorre se (e é um grande se) você não usar técnicas de modelagem de dados durante o desenvolvimento de aplicativos é:
- Você salva dados não processados do usuário em variáveis.
- Depois que o código modifica os valores dessas variáveis, elas servem para preencher ainda mais variáveis.
- E assim por diante, até você se aninhar em um canto e não conseguir sair.
Além disso, não faz diferença se sua empresa é grande ou pequena. Sem planejamento e estrutura adequados, o desenvolvimento de software inevitavelmente resultará em código espaguete. Seu código ficará uma bagunça emaranhada se e quando você decidir fazer alterações ou adicionar novos recursos.
#2. Menos dinheiro e tempo gasto no desenvolvimento de aplicativos
A modelagem de dados deficiente no início de uma nova compilação de aplicativo aumenta o tempo e os custos de desenvolvimento. Sem um modelo de dados, sua equipe terá que codificar manualmente a estrutura do banco de dados e gastar tempo coletando as necessidades do usuário.
Se você tiver um modelo de dados, adicionar novas tabelas e exibições é fácil; você pode fazer isso simplesmente adicionando-os lá. Se você descobrir que precisa adicionar uma tabela ao seu aplicativo ou fazer alterações em uma existente, poderá fazê-lo facilmente modificando seu modelo de dados.
Sem um modelo de dados, sua equipe terá que alterar manualmente o banco de dados e o código. Se você precisar fazer modificações em todo o programa, isso pode levar muito tempo e custar muito dinheiro.
#3. Problemas e erros nos dados são identificados rapidamente
Às vezes, problemas de dados e imprecisões não são descobertos até o início do procedimento. Alguém tentando fazer uma compra, por exemplo, pode ver uma mensagem de erro dizendo “dados incorretos”. Nesse caso, informações incorretas estavam presentes desde o início. O processo pode ser testado em laboratório ou em servidor de teste, mas as falhas não serão encontradas até que o sistema seja colocado em produção.
No entanto, quanto mais cedo você identificar um problema com seus dados, mais cedo poderá corrigi-lo antes que tenha um efeito adverso em seus usuários.
A modelagem de dados é amplamente usada porque fornece uma imagem detalhada de como os clientes se envolvem com uma empresa, até mesmo os campos que visitam e a frequência com que o fazem. Esse tipo de entendimento é crucial para identificar áreas problemáticas e decidir como corrigi-las. As auditorias regulares do modelo de dados podem garantir que seu modelo de dados permaneça centrado no usuário e no objetivo o tempo todo.
#4. Melhorias na velocidade do aplicativo
A modelagem de dados tem vários usos, e um deles é o corte de despesas. Embora isso seja essencial, o verdadeiro valor da modelagem de dados está nas melhorias que ela pode trazer para a velocidade e eficiência do seu aplicativo.
Devido à sua natureza estratégica, a modelagem de dados é crucial para a eficiência de um aplicativo em termos de como ele processa os dados. Os programadores saberão quais dados salvar, por que e onde na memória. Em outras palavras, isso abre caminho para que eles desenvolvam funções para obter dados de maneira fácil e rápida.
Isso é consideravelmente diferente da abordagem caótica de simplesmente armazenar dados em tabelas. Para obter os resultados desejados de tabelas não estruturadas, os desenvolvedores teriam que gastar tempo elaborando intrincadas consultas SQL. Ao organizar os dados em tabelas, os desenvolvedores podem ter certeza de que o mecanismo de banco de dados será capaz de localizar os dados desejados sem nenhum esforço adicional.
Como resultado? Os aplicativos podem processar mais dados sem perder velocidade de desempenho.
#5. Melhore a documentação de manutenção de longo prazo
Os modelos de dados ajudam a definir os processos de negócios e suas conexões com mais precisão. Quando as informações sobre um processo de negócios estão em um só lugar, é mais fácil recolhê-las e mantê-las ao longo do tempo.
Os requisitos de negócios e a arquitetura do aplicativo podem ser melhor documentados com o uso da modelagem de dados. Se houver um repositório central para requisitos e design, as informações podem ser compartilhadas com mais eficiência. Além disso, é fácil identificar e incorporar ajustes exigidos por novas necessidades, acréscimos ou correções de problemas.
A modelagem de dados é um componente crucial do desenvolvimento de software; requer tempo e habilidade, mas a recompensa vale a pena.
O que são ferramentas de modelagem de dados?
As ferramentas de modelagem de dados são softwares que simplificam a tarefa demorada de construir modelos a partir do zero. Eles vinculam os níveis superiores dos modelos de dados às informações subjacentes.
Os esquemas de banco de dados podem ser gerados automaticamente pela maioria das ferramentas de modelagem de dados, e os bancos de dados existentes podem sofrer engenharia reversa em modelos. Ferramentas de modelagem, diagramação e visualização de dados são apenas alguns dos muitos tipos de soluções CASE (Computer-Aided Software Engineering) disponíveis atualmente.
Além disso, as ferramentas de modelagem de dados facilitam o design eficiente do banco de dados e reduzem o erro humano. Linguagem de definição de dados (DDL) pode ser desenvolvida, um banco de dados de alto desempenho pode ser construído e as partes interessadas podem receber relatórios perspicazes com o uso dessa ferramenta.
Quando um banco de dados é eficaz, ele acelera os processos, reduz as taxas de erro e requer menos manutenção.
Por que precisamos de ferramentas de modelagem de dados?
Para a maioria das empresas, seus dados são o bem mais valioso. Portanto, o banco de dados que você usa para manter esse ativo é mais importante do que nunca.
Data Analytics e Data Scientists precisam ser capazes de segmentá-lo de várias maneiras para respaldar importantes decisões estratégicas de negócios, por isso é crucial que os dados sejam organizados de forma a beneficiar tanto o aplicativo que os ativa quanto os dados enquanto estão em repouso.
Agora você deve considerar ambas as necessidades potenciais.
A modelagem de dados refere-se ao processo de definir a estrutura de um banco de dados e determinar como as informações serão armazenadas nele.
Assim, você pode construir esses diagramas e modelos com a ajuda de ferramentas de modelagem de dados. Quando usado em um sistema, um modelo de dados reforça e sustenta as ideias de negócios subjacentes que ele representa.
A definição de entidades e conexões de um modelo de dados espelha a descrição de uma organização de seus itens e ações.
Como escolho as ferramentas de modelagem de dados certas?
À medida que a variedade de ferramentas de modelagem de dados se expande, pode se tornar mais desafiador identificar aquela que melhor se adapta às suas necessidades. Portanto, é essencial avaliar seu caso de uso com base nos seguintes critérios:
#1. Aplicação e Requisitos
Ao decidir sobre uma ferramenta de modelagem de dados, esse é o fator mais importante. Diferentes ferramentas de modelagem de dados enfatizam vários aspectos da modelagem de dados. Colocar os requisitos do seu negócio no papel é o primeiro passo para fazer uma boa escolha. Um banco de dados com recursos de modelagem seria ideal para um projeto que precisa apenas de uma ferramenta de modelagem de dados para tarefas simples. No entanto, a mesma tecnologia não servirá aos propósitos da Modelagem de Dados quando deve atender aos requisitos dos negócios.
#2. Características
Depois de entender os requisitos da empresa, você pode começar a avaliar suas opções entre as ferramentas de modelagem de dados. Isso inclui testar as ferramentas de modelagem de dados para suporte multiusuário e verificar se elas oferecem suporte a UTM ou modelagem de casos de uso. Além disso, verifique se ele pode modelar dados nos níveis conceitual, lógico e físico. Comparar e contrastar aspectos requer uma lista.
#3. Escalabilidade
Os requisitos de um projeto evoluem à medida que ele se desenvolve. Use algo que possa ajudá-lo a crescer, se puder. Pense nas suas necessidades e no escopo do seu modelo de dados antes de escolher uma ferramenta de modelagem de dados. Ao fazer uma seleção de ferramentas, é essencial pensar nas necessidades imediatas.
#4. Integração
Desconfie de ferramentas de modelagem de dados que geram um modelo de dados em um formato proprietário em vez de um padrão. Se você já possui um banco de dados ou infraestrutura tecnológica e processos implantados, será muito mais fácil incorporar os resultados da ferramenta de modelagem que você escolheu.
#5. Comunidade de usuários
Existe um fórum ou comunidade de usuários para cada ferramenta existente. Divulgue e certifique-se de que a comunidade adora e usa sua ferramenta.
Visão geral das melhores ferramentas de modelagem de dados
Aqui estão algumas das melhores ferramentas de modelagem de dados que você pode considerar.
#1. Modelador de Dados ErwinName
A modelagem, visualização e implantação de dados são facilitadas com o Erwin Data Modeler. O Erwin Data Modeler também pode ser usado para manter os modelos de dados consistentes e compreensíveis durante o tempo de vida de um aplicativo.
É a melhor escolha devido à sua ampla gama de funcionalidades e suporte para áreas como inteligência de negócios, big data, integração de dados em grande escala, gerenciamento de dados e gerenciamento de projetos.
Funcionalidades
- Desenvolvimento ágil de software. Na nuvem ou no local, o Erwin Data Modeler pode ajudá-lo a criar aplicativos úteis. Defina seus modelos da maneira que desejar, seja com NoSQL, big data ou um design híbrido.
- Automação. Ao usar o Erwin Data Modeler para produzir esquemas e modelos rapidamente, você pode acelerar seu processo de desenvolvimento e reduzir os bugs.
- Navegação e controles simples. Você pode visualizar facilmente estruturas de dados complexas e processos de negócios com a ajuda do Erwin Data Modeler e sua interface amigável.
- Projetando em um círculo completo. O código do banco de dados pode ser escrito e submetido a engenharia reversa com o Erwin Data Modeler, permitindo uma implantação mais confiável e produtiva de estruturas de dados.
Além disso, você pode escolher entre as versões Standard, Workgroup, Navigator ou Safyr do Erwin Data Modeler. Todas essas versões têm cotações de preços disponíveis mediante solicitação em seu site.
#2. DBSchema
DbSchema é uma ferramenta para desenvolver, documentar e implantar esquemas de banco de dados.
Devido ao seu design amigável, o DbSchema é uma das nossas ferramentas de modelagem de dados favoritas. Portanto, o DbSchema é acessível a usuários sem ampla experiência em SQL.
Funcionalidades
- Modelo de dados independente. Como os esquemas são independentes do banco de dados, eles podem ser facilmente compartilhados entre os membros da equipe.
- Editor visual para gerenciamento de dados relacionais. DbSchema inclui um editor que pode ser usado para preencher várias tabelas com dados. Juntar tabelas com chaves estrangeiras é tão fácil quanto arrastar e soltar.
- Fonte de entrada. DbSchema pode ser usado para avaliar as configurações do banco de dados gerando dados falsos.
- Gráficos e relatórios de banco de dados genéricos. Gráficos dinâmicos, diagramas UML e outros relatórios podem ser facilmente criados com a ferramenta de criação de relatórios do DbSchema.
- Automações. Para executar scripts Java, implementar esquemas, executar scripts SQL e produzir documentação HTML5, o DbSchema faz uso de um mecanismo de script Java Groovy.
- Um programa que carrega dados. Os dados podem ser importados de várias fontes usando o carregador de dados do DbSchema, incluindo XML, XLS, XLSX e CSV.
Além disso, existem duas edições do DbSchema: a edição gratuita da comunidade e a edição profissional paga. Existem três faixas de preço para a versão profissional: US$ 98 para uso acadêmico, US$ 196 para uso individual e US$ 294 para uso comercial. As licenças são permanentes e todas as taxas são devidas no momento da compra.
#3. Arqui
Archi é uma opção econômica para arquitetos e modeladores corporativos. É útil para muitos tipos diferentes de análise, descrição e visualização de arquitetura de negócios.
É uma ferramenta de modelagem de dados de código aberto que funciona em várias plataformas e pode ser estendida com módulos adicionais.
Características:
- Todos os elementos do ArchiMate podem ser construídos rapidamente nas visualizações do ArchiMate
- As visualizações dinâmicas do ArchiMate permitem que você alterne as perspectivas a qualquer momento
- Ele fornece uma visualização de sugestões para visualizar rapidamente os dados sobre os elementos
- Esta ferramenta exibe o elemento de modelo selecionado e seus relacionamentos com outros componentes do modelo em um diagrama de árvore radial
- A ferramenta permite que você construa e modifique sua tela conforme necessário.
#4. Modelador de dados do desenvolvedor Oracle SQL
A modelagem de dados para o ambiente Oracle é possível com a ajuda do Oracle SQL Developer Data Modeler.
Todos os aspectos da coleta de dados, análise, gerenciamento e inferência são discutidos. É um software que facilita várias tarefas de Modelagem de Dados e aumenta a eficiência geral.
Funcionalidades
- Modelos de vários tipos, incluindo relacionais, multidimensionais e de dados, podem ser construídos e modificados
- Tanto a engenharia direta quanto a reversa estão dentro de suas capacidades
- A ferramenta promove o trabalho em equipe na criação de software, gerenciando o código-fonte
- Uma das melhores ferramentas gratuitas de modelagem de dados, pode ser usada em ambientes locais e em nuvem.
#5. Modelador de Dados Navicat
Crie modelos de dados conceituais, lógicos e físicos com facilidade usando o Navicat Data Modeler, uma poderosa ferramenta de design de banco de dados. Além de criar modelos de relacionamento de entidade, você também pode executar engenharia direta e reversa, escrever consultas SQL, importar modelos de várias fontes de dados, definir o tipo de dados e muito mais usando o Navicat Data Modeler.
Funcionalidades
- Vários formatos de banco de dados são suportados. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL e MariaDB são apenas alguns dos bancos de dados que funcionam com o Navicat Data Modeler.
- Ajuda do artesão. Para projetar, construir e editar modelos de dados sem precisar escrever consultas SQL sofisticadas, você pode utilizar a ferramenta de design no Navicat Data modeler.
- Formas de Modelos. Modelos de dados conceituais, lógicos e físicos são todos suportados no Navicat. Para transformar informações conceituais em um modelo lógico, utilize a ferramenta de conversão de modelo.
- Desenvolvimento reverso. Com o Navicat, você pode aproveitar arquiteturas de banco de dados pré-existentes para projetar novos diagramas ER. Índices, ligações e propriedades em modelos de dados podem ser visualizados para melhor compreensão.
- Criação interna de código SQL. O código SQL para executar seu modelo de dados pode ser gerado com a ajuda do Navicat Data Modeler.
- Colaboração. A compatibilidade do Navicat com armazenamento em nuvem facilita o compartilhamento de arquivos de modelos com colegas distantes.
Além disso, existem versões comerciais e comunitárias do Navicat. A versão empresarial custa US$ 22.99 por mês. Uma assinatura anual custa US$ 229.99, enquanto a licença perpétua sai por US$ 459. Os usuários não comerciais têm a opção de pagar US$ 12.99 por mês, US$ 129.99 por ano ou US$ 249 por uma licença vitalícia.
#6. Arquiteto de dados do IBM InfoSphere
O IBM InfoSphere Data Architect é uma ferramenta de modelagem de dados para BI e estatísticas que simplifica e acelera o processo de design de integrações de dados.
Quando se trata de coordenar os vários serviços, aplicativos, formatos de dados e procedimentos da sua empresa, esta ferramenta de modelagem de dados está entre as melhores disponíveis.
Funcionalidades
- A ferramenta facilita a programação fácil e rápida.
- Você pode aprender mais sobre seus ativos de dados e usar esse conhecimento para aumentar a produção e diminuir os tempos de inicialização.
- É ótimo para trabalhos em grupo porque promove a comunicação e a harmonia.
- Importar e exportar mapeamento individualizado é possível.
- O programa pode inferir a organização de conjuntos de dados não relacionados a partir de seus metadados.
- É possível modelar dados fisicamente e logicamente.
- Data studio e query workload tuner são dois exemplos de produtos que podem ser integrados a este.
#7. PgModeler
O PgModeler foi desenvolvido como uma ferramenta de modelagem de dados para o sistema de banco de dados PostgreSQL; possui uma interface gráfica de usuário atraente e amigável e fornece acesso total ao código-fonte da ferramenta.
Funcionalidades
- Aceita documentos XML.
- Geração automática de colunas e restrições.
- Se algo der errado, todo o seu progresso será revertido.
- Os scripts SQL permitem manter o modelo e o banco de dados sincronizados.
- A interface de linha de comando pode ser usada para automatizar procedimentos de rotina.
- Dados de bancos de dados pré-existentes podem ser usados para desenvolver modelos.
Ferramentas de modelagem de dados para SQL Server
Muitas organizações e desenvolvedores de banco de dados dependem do SQL Server, tornando-o um dos servidores de banco de dados mais populares disponíveis. Com o auxílio de uma interface gráfica do usuário, as ferramentas de modelagem de dados agilizam o processo de criação de bancos de dados e fornecem suporte para a manutenção do banco de dados.
As quatro melhores ferramentas de modelagem de dados para criar bancos de dados do SQL Server são detalhadas aqui.
#1. Modelador de dados do sapo
O Toad é uma das melhores ferramentas excelentes de modelagem de dados para SQL Server, pois fornece uma grande variedade de recursos de automação, fluxo de trabalho e produtividade que possibilitam a construção e manutenção de bancos de dados de forma rápida e fácil.
Você também pode usá-lo para controlar revisões de código, recuperar informações rapidamente e exportá-las em vários formatos.
O Toad também tem a capacidade de comparar e listar as diferenças entre bancos de dados, esquemas e servidores. Reversão de transação SQL, execução de script e procedimento T-SQL e automação de gerenciamento de banco de dados de rotina são possíveis com esta ferramenta.
Além disso, ainda ajuda a otimizar o desempenho e ajustar as consultas.
#2. DBSchema
DbSchema é um modelador de dados robusto que funciona com uma ampla variedade de bancos de dados, incluindo o SQL Server.
O design visual de consultas complexas, a geração automática de consultas SQL e a execução com alguns cliques são possíveis com esta ferramenta, assim como com as outras da nossa lista. Ele pode gerenciar modelos de dados com mais de 10,000 tabelas.
Os recursos do DbSchema incluem gerenciamento de banco de dados, armazenamento de modelos de dados (incluindo armazenamento de arquivos GIT) e geração e geração de scripts de migração.
#3. DeZign
Usando o Dezign, você pode criar bancos de dados e modelos de dados visualmente. Mesmo um diagrama entidade-relacionamento (ERD) é possível criar.
É uma ferramenta eficaz para engenheiros de banco de dados, acomodando várias abordagens de modelagem.
Ele também pode ser usado para avaliar, documentar e otimizar bancos de dados pré-existentes, bem como detectar falhas na criação do banco de dados.
#4. Modelador de Dados ErwinName
Quando se trata de modelagem visual de dados no SQL Server, uma das ferramentas mais populares é o Erwin. Além disso, produz as consultas SQL necessárias para construir seu modelo de dados.
Ele é carregado com ferramentas que ajudam os usuários técnicos e de negócios a colaborar centralmente nos modelos.
Erwin também pode ajudar com comparações de banco de dados e modelos. Os esquemas de banco de dados podem ser usados para deduzir o código de definição de dados. Além disso, leia O que o SQL pode realizar para as empresas?
É um produto estabelecido que pode acompanhar as demandas dos requisitos de dados corporativos. A modelagem de dados é facilitada com a compatibilidade do Erwin com vários sistemas de CRM e ERP.
#5. Vertabelo
Vertabelo é um modelador de dados online que funciona com SQL Server e outros bancos de dados favoritos. Ele suporta camadas conceituais, lógicas e físicas de modelagem de dados, permitindo que você modele dados do zero em qualquer plataforma. Com as opções integradas do Vertabelo para colaboração e compartilhamento de dados, até mesmo grandes projetos de criação de banco de dados podem ser realizados.
Ele simplifica as coisas desde o início, automatizando a gênese de modelos de dados físicos e scripts DDL. Funções fantásticas deste instrumento incluem engenharia direta e engenharia reversa. Essas escolhas produzem scripts SQL que podem ser usados para alterar um banco de dados existente ou construir um modelo de dados.
Essa ferramenta online de diagrama de entidade-relacionamento (ERD) para SQL Server se destaca por sua interface de usuário (UI) intuitiva, atualizada e compatível com dispositivos móveis. Pé de galinha, IDEF1X e UML são apenas algumas das notações padrão da indústria incluídas na ferramenta.
Além disso, a Vertabelo verifica a compatibilidade do seu modelo de dados com o banco de dados de destino.
Ferramentas de modelagem de dados da Microsoft
O desenvolvimento de banco de dados tornou-se parte integrante do processo de engenharia de software devido à ampla adoção de bancos de dados na era atual. A popularidade do Microsoft SQL Server como DBMS entre os desenvolvedores é alta e desempenha um papel significativo nisso. Portanto, um conjunto confiável de ferramentas de modelagem de banco de dados do Microsoft SQL Server é essencial. Aqui estão as ferramentas de modelagem de dados da Microsoft.
#1. Paradigma Visual
O aplicativo baseado na Web do Visual Paradigm facilita o desenvolvimento de diagramas e o trabalho em equipe remoto. Além do SQL Server, muitos outros DBMSs são suportados. Existem muitas notações padrão (como o pé de galinha) disponíveis para uso no desenvolvimento de seu modelo de dados.
O Table Record Editor e o Automated Model Transistor são dois recursos de destaque deste modelador de dados do SQL Server. O Table Record Editor permite que os desenvolvedores pratiquem o trabalho com dados reais do banco de dados inserindo registros de teste. O transistor de modelo automatizado preserva o histórico ao criar modelos lógicos e físicos de versões anteriores.
A partir de seu modelo físico, o Visual Paradigm pode criar arquivos DDL para seu banco de dados físico. Além disso, ele compara um banco de dados de produção com seu modelo de dados físico e gera scripts SQL para realizar reparos. Como outros programas ERD comuns, ele apresenta engenharia reversa.
#2. Navicat
O Navicat é um programa independente que suporta várias plataformas (Windows, Linux e macOS). Essa ferramenta SQL Server ERD permite modelar seus dados em três formatos diferentes, incluindo IDEF1X, Crow's Foot e Unified Modeling Language. Ótimas ferramentas para criar automaticamente modelos lógicos e físicos também estão disponíveis para desenvolvedores no Navicat.
Tanto a engenharia regressiva quanto a avançada estão incluídas nesta ferramenta ERD do SQL Server. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB e Oracle são apenas alguns dos bancos de dados que funcionam com a ferramenta. Além disso, você pode gerar scripts SQL diretamente de seu modelo de dados físico com a ajuda de Export SQL.
Quais são os principais benefícios das ferramentas de modelagem de dados?
As ferramentas de modelagem de dados simplificam processos complexos de software, representando-os graficamente. A seguir estão apenas algumas das muitas vantagens oferecidas pelas ferramentas de modelagem de dados.
- As ferramentas de modelagem de dados podem ser usadas para simplificar a busca de informações em grandes conjuntos de dados.
- Se você está tentando entender um conceito de negócio complicado, uma ajuda visual pode ajudar.
- Evite riscos comuns ao criar bancos de dados e software.
- Eleve o nível de padronização da documentação e da arquitetura do sistema em toda a empresa.
- Melhore a capacidade de resposta do seu programa e banco de dados.
- O mapeamento de dados em toda a organização precisa ser simplificado.
- Facilite uma maior comunicação bidirecional entre seus grupos de desenvolvimento e BI.
- As ferramentas de modelagem de dados otimizam e aceleram o tempo gasto no projeto de um banco de dados em nível conceitual, lógico e físico.
Conclusão
Em conclusão, a importância da modelagem de dados reside em sua capacidade de esclarecer as conexões entre itens de dados díspares. Você também pode reduzir custos e tempo de desenvolvimento, aumentar a qualidade do aplicativo e gerenciar a redundância de dados com sua ajuda. Você pode realizar todas essas tarefas com esforço mínimo e eficiência máxima com a ajuda de ferramentas de modelagem de dados.
Perguntas frequentes sobre ferramentas de modelagem de dados
O Excel é um modelo de dados?
Sim. Os modelos de dados no Excel são tipos especiais de tabelas que possuem conexões entre muitas tabelas por meio de colunas ou linhas comuns. Além disso, o modelo de dados combina várias tabelas e dados de outras planilhas ou fontes em uma única tabela com acesso a todos os dados das tabelas.
Como modelamos os dados?
Existem vários tipos diferentes de modelos de dados. A primeira etapa é angariar partes interessadas e usuários finais para obter informações sobre os requisitos de negócios. Para criar um design de banco de dados viável, esses princípios de negócios devem ser interpretados em estruturas de dados.
artigos semelhantes
- MODELAGEM DE DADOS: Definição, Tipos e Técnicas
- FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE DADOS: 13+ Melhores Ferramentas de Análise de Dados 2023
- Modelo financeiro: como construir um modelo financeiro
- DESENVOLVEDOR DE BANCO DE DADOS: Descrição do cargo, deveres, salário e certificação
- Banco de Dados e Data Warehouse: Qual a Diferença?
Referência
