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- ago 8, 2024
Qualquer empresa que queira ter eficiência operacional deve pensar na implementação da modelagem de dados. Essa é uma etapa muito importante na esquematização de modelos de bancos de dados, principalmente com o crescimento do Big Data.
Saber estruturar as informações para uma análise bem feita é essencial para manter a qualidade do sistema.
Neste artigo, falaremos mais sobre como você pode aplicar a modelagem de dados na sua empresa, qual a importância disso e os passos necessários nesse processo. Continue a leitura!
A modelagem de dados é um esquema de criação de uma representação visual de informações. Ela gerencia as informações coletadas e define quais são os sistemas que farão esse trabalho em uma organização.
Diversos profissionais em uma organização se beneficiam com esse modelo, fazendo com que haja uma unidade entre os colaboradores. A modelagem de dados apresenta as informações coletadas pela empresa e os métodos utilizados para o armazenamento e analise delas.
É importante ressaltar que o principal objetivo da modelagem de dados é facilitar a comunicação na empresa, isso inclui analistas, desenvolvedores, entre outros. A ideia é garantir que todos compreendam claramente os dados e suas relações entre si.
Na modelagem de dados, as ferramentas mais utilizadas são os diagramas de entidade-relacionamento, o Unified Modeling Language (UML) e softwares especializados como ERwin, PowerDesigner e SQL Developer Data Modeler.
Para um desenvolvimento de sistemas eficiente, é preciso contar com a modelagem de dados. Afinal, ela garante a integridade, a acessibilidade das informações e, principalmente, a consistência.
A modelagem e a mineração de dados são complementares. A primeira se refere ao processo de criar representações estruturadas de dados para o entendimento de relações e padrões. Ela envolve o design de banco de dados e o desenvolvimento de estratégias que facilitem o armazenamento de informações.
Já a mineração de dados tem foco na extração de padrões de grandes conjuntos de dados. Ela utiliza técnicas estatísticas de machine learning para prever comportamentos futuros.
Em resumo, a diferença entre os dois modelos é que a modelagem se concentra na organização e estruturação dos dados, enquanto a mineração foca na análise e descoberta de informações valiosas para a tomada de decisões empresariais
Vale lembrar que a gestão eficiente de uma empresa passa por uma modelagem de dados bem feita. Por essa razão, veja seus principais benefícios:
Com os dados modelados, os analistas têm maior 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 dados desatualizados ou duplicados.
É mais fácil fazer a integração de dados de fontes e sistemas diferentes em uma mesma empresa. Essa 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.
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 existentes e suas principais características são:
Ele representa os conceitos e relações importantes, mesmo sem levar em conta a implementação técnica.
Seu principal objetivo é definir uma estrutura de informações independente de qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados. Desse modo, seu foco é voltado para os requisitos do negócio.
A opção lógica é semelhante ao modelo conceitual, mas o que o caracteriza é seu formato mais técnico. O modelo de dados lógico é voltado para a implementação física do banco de dados, utilizando detalhes sobre as empresas, seus atributos, restrições e relacionamentos.
Esse é um modelo que faz uma representação concreta do modelo lógico; entretanto, é adaptado para sistemas de gerenciamento de banco de dados mais específicos.
Sua principal característica é que ele define como será o armazenamento dos dados, bem como serão organizados fisicamente no disco, levando em conta seu desempenho e eficiência.
Estas são as principais técnicas utilizadas e 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 muito conectados, como: as redes sociais e os sistemas de recomendação.
Ela 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 dessa 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. Essa modelagem é amplamente utilizada em sistemas que adotam a programação orientada a objetos, para uma integração estreita entre operações e dados
A modelagem de dados 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).
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 que os usuários finais têm.
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 dos dados. 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 é preciso fazer ajustes de desempenho, otimizar consultas e efetuar backups regulares.
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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.
crédito da imagem: Freepik
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