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- mar 27, 2025
Qualquer empresa que busca eficiência operacional deve considerar a implementação da modelagem de dados. Essa etapa é fundamental, pois permite esquematizar modelos de bancos de dados e criar uma representação visual da gestão das informações.
Esse processo facilita a análise de dados ao permitir a realização de correlações e a obtenção de insights. Além disso, contribui para a definição das melhores escolhas tecnológicas para o armazenamento e gerenciamento das informações.
A modelagem de dados é uma técnica essencial no cenário atual e pode ser potencializada pelo uso da inteligência artificial (IA). Essa combinação torna a prevenção a fraudes, a segmentação de clientes e a previsão de tendências mais eficientes.
Ou seja, a modelagem de dados proporciona uma nova perspectiva, permitindo a obtenção de insights estratégicos e embasados. Mas como aplicá-la no seu negócio? Continue a leitura para entender.
A modelagem de dados é um método de organização visual das informações. Essa técnica gerencia os elementos coletados e define quais sistemas serão responsáveis por esse processo dentro de uma empresa.
Dessa forma, contribui para a análise de dados, o desenvolvimento de softwares, a otimização de processos internos e a identificação de oportunidades de melhoria e padrões.
Diferentes profissionais dentro de uma empresa se beneficiam desse modelo, pois ele garante maior alinhamento entre as equipes. Isso ocorre porque a modelagem de dados apresenta, de forma clara, as informações coletadas pela empresa e os métodos utilizados para armazenamento e análise.
O principal objetivo dessa abordagem é facilitar a comunicação entre os profissionais, como analistas e desenvolvedores, garantindo que todos compreendam as informações e suas inter-relações.
Entre as ferramentas mais utilizadas para modelagem de dados, destacam-se os diagramas de entidade-relacionamento, a Unified Modeling Language (UML) e softwares especializados como ERwin, PowerDesigner e SQL Developer Data Modeler.
Portanto, para um desenvolvimento de sistemas eficiente, a modelagem de dados é indispensável. Afinal, essa técnica assegura a integridade, acessibilidade e, principalmente, a consistência das informações.
Embora complementares, modelagem e mineração de dados possuem propósitos distintos. A modelagem de dados se refere ao processo de criação de representações estruturadas, facilitando o entendimento das relações e padrões.
Esse processo envolve o design de bancos de dados e o desenvolvimento de estratégias para otimizar o armazenamento das informações.
Já a mineração de dados concentra-se na extração de padrões a partir de grandes conjuntos de dados. Para isso, utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning que permitem prever comportamentos e tendências futuras.
Em resumo, a modelagem organiza e estrutura os dados, enquanto a data mining foca na análise e descoberta de informações valiosas para a tomada de decisões empresariais.
A modelagem de dados é importante para que a empresa efetive uma gestão eficiente. Entre os benefícios da técnica estão: melhoria na qualidade e precisão dos dados, redução de erros e redundâncias, facilidade na integração, suporte à decisão embasada em dados, aumento da eficiência operacional, adaptação a mudanças e melhoria da comunicação.
Veja mais detalhes de cada uma dessas vantagens, a seguir.
Com a modelagem, os analistas têm mais facilidade na hora de identificar e corrigir quaisquer inconsistências, desde duplicações nas informações até erros comuns. Essa ação permite que os dados coletados sejam confiáveis e precisos para os usuários.
É possível economizar espaço de armazenamento com a diminuição de informações redundantes. Os modelos de dados definidos corretamente ainda conseguem reduzir os erros causados por desatualizações ou duplicações.
É mais fácil fazer a integração de fontes e sistemas diferentes em uma mesma empresa. Isso porque a modelagem é uma maneira de unificar os dados coletados.
Ter um modelo de dados eficaz é importante para gerar relatórios consistentes. Dessa forma, os gestores têm acesso às informações atualizadas, o que facilita o processo de tomada de decisões estratégicas e a implementação de uma cultura data-driven.
Com os dados organizados de maneira lógica e estruturada, os processos ficam mais eficientes tanto na recuperação quanto na manipulação das informações. Além disso, é possível otimizar o tempo na hora de gerar os relatórios.
As empresas podem ter mais facilidade de adaptação em relação às mudanças necessárias para o negócio, bem como às novas exigências de dados sem haver interrupções ou necessidade de retrabalho.
Diferentes equipes numa empresa conseguem falar a mesma língua quando têm acesso a dados claros e bem documentados. Esse é o tipo de ação que facilita a colaboração entre todos os envolvidos, incluindo analistas, gestores, desenvolvedores e investidores do negócio.
Os modelos de dados são classificados em três categorias principais: conceitual, lógico e físico. Confira as características de cada um:
Representa os conceitos e suas inter-relações sem considerar a implementação técnica. Seu principal objetivo é estruturar as informações de forma independente de qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados, focando nas necessidades do negócio.
Semelhante ao modelo conceitual, mas com uma abordagem mais técnica, voltada para a implementação do banco de dados. Inclui detalhes sobre entidades, atributos, restrições e relacionamentos, sendo essencial para a transição entre o modelo conceitual e o físico.
Representação concreta do modelo lógico, adaptada para sistemas específicos de gerenciamento de banco de dados. Define como os dados serão armazenados e organizados fisicamente no disco, garantindo desempenho e eficiência.
As principais técnicas de modelagem de dados são hierárquica, de grafos, relacional, de relações entre entidades, orientadas a objetos e dimensional. Todas as alternativas são utilizadas. Confira quais você pode implementar no seu negócio:
A técnica hierárquica faz a organização dos dados por meio de uma estrutura em formato de árvore. Nesse caso, cada registro conta com um “pai” e diversos “filhos”.
Essa modelagem costuma ser utilizada em sistemas legados e em algumas aplicações de banco de dados voltadas a documentos.
O nome é muito intuitivo, já que estes dados têm nós, arestas e propriedades, assim como em um grafo. Essa técnica é útil na representação de dados bastante conectados, como as redes sociais e os sistemas de recomendação.
Esta técnica organiza as informações em tabelas relacionadas umas com as outras por meio de chaves estrangeiras. Além disso, a modelagem é muito utilizada em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais para aplicações de negócios e transacionais.
A aplicação desta modelagem consiste em ajudar no conceito inicial dos dados e na definição dos requisitos de informação. Ela descreve as entidades no sistema e os relacionamentos entre elas mediante diagramas.
Ela modela os dados na forma de objetos, incorporando tanto os dados quanto os métodos que operam nessas informações. Por isso, é amplamente utilizada em sistemas que adotam a programação orientada a objetos, a fim de uma integração estreita entre operações e dados.
A modelagem dimensional organiza os dados em estruturas de mesmo nome, como em cubos com medidas numéricas e dimensões. A técnica é ideal para a análise de informações em data warehouses e sistemas de BI (business intelligence).
O processo de modelagem de dados abrange diferentes etapas. Elas são identificação das entidades, definição das propriedades, mapeamento dos relacionamentos, associação de atributos, definição de chaves e grau de normalização, e validação e finalização.
Entenda os detalhes de cada um desses passos.
A primeira etapa é a identificação de eventos, conceitos ou itens inseridos no conjunto de dados, que formam as chamadas entidades. Cada uma delas deve ter sua coerência e uma lógica diferenciada das outras. Por isso, pode representar coisas, pessoas ou locais.
As entidades têm propriedades específicas, denominadas atributos. Por um exemplo, um local pode ser uma entidade e ter número, rua, cidade, estado, país e CEP.
A próxima etapa é verificar os relacionamentos estabelecidos entre as entidades. Por exemplo, uma entidade de local tem a ver com outra de cliente. Também pode se referir a um pedido que será entregue. De todo modo, essa é a informação central da modelagem de dados.
Delimite atributos para cada uma das entidades. Você pode entender que os primeiros são adjetivos, enquanto as segundas são substantivos. Portanto, as características designadas vão variar conforme cada caso.
Use identificadores numéricos (chamados chaves) para sinalizar conjuntos de dados e sua relação entre eles sem haver repetições. Esse processo é chamado de normalização e consiste em um método de organização na modelagem de dados.
Para ficar mais claro, imagine que um cliente recebe uma chave. Então, seus pedidos e dados de localização são vinculados para evitar que as informações apareçam em outro lugar também. Dessa forma, otimiza-se o armazenamento de dados.
Faça constantes análises para garantir que o modelo de dados atenda aos critérios de desempenho e tecnologia da sua empresa. A otimização e a iteração devem ser constantes e refinadas de acordo com as demandas corporativas.
Para aplicar a modelagem de dados, analise os requisitos, defina o modelo conceitual, mapeie o modelo lógico, implemente o banco de dados, faça testes e validações, e realize a manutenção do database. Veja o passo a passo detalhado:
Antes de iniciar a implementação da modelagem de dados, é muito importante entender quais são os requisitos do sistema e, principalmente, as necessidades dos usuários finais.
Para chegar a um resultado, realize entrevistas com stakeholders, faça uma análise de documentos de requisitos e identifique fluxos de dados.
A etapa seguinte consiste em criar um modelo conceitual que capte os principais conceitos e relacionamentos do domínio de negócios. Para isso, use técnicas de modelagem como diagramas de entidade-relacionamento.
Após a definição do modelo conceitual, transforme-o em um modelo lógico. Isso significa adaptá-lo para um sistema de gerenciamento de dados específico. Converta entidades e relacionamentos em tabelas e chaves estrangeiras.
Por meio do modelo lógico, crie de forma física o banco de dados, conforme as especificações da modelagem escolhida. Os scripts SQL devem ser escritos ou podem ser usadas ferramentas de modelagem para a geração de índices, tabelas, estruturas, entre outros.
Confirme se o banco de dados tem todos os requisitos funcionais e não funcionais já definidos. Lembre-se de realizar testes de integração de carga, bem como a verificação de consistência. É importante garantir que as consultas obtenham os resultados adequados.
Por fim, mantenha o banco de dados por tempo suficiente para garantir sua segurança e desempenho. Inclusive, é necessário fazer atualizações constantemente. Vale destacar que ajustes de desempenho, otimização de consultas e efetivação de backups regulares são necessários.
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Ao nos escolher como parceira para implementar o GCP, seu empreendimento vai se beneficiar com o uso de uma tecnologia de ponta e também do suporte especializado que oferecemos. Assim, você fará a modelagem de dados da forma esperada para ter o melhor resultado possível.
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A modelagem de dados é uma representação visual que organiza e define como os dados serão coletados, armazenados e analisados em uma empresa. Ela facilita a comunicação entre colaboradores, garantindo a integridade, acessibilidade e consistência das informações.
A modelagem de banco de dados bem-feita faz toda diferença para uma empresa que queira se destacar no mercado. Ela pode elevar a eficiência e produtividade. Com a estrutura formada por softwares, hardwares, dados, processos e pessoas, são realizadas consultas ao sistema com diversos objetivos.
A principal finalidade da modelagem de dados é criar um processo adequado de representação visual. Também serve para que haja uma definição dos sistemas de coleta e gerenciamento de dados de qualquer companhia.
Créditos da imagem: Freepik
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