O seu negócio pratica a modelagem de dados? Vivemos em uma era em que desenvolver esse tipo de prática é fundamental para performar bem na área de big data, ser eficiente na análise de dados e assertivo na tomada de decisões.
Entretanto, para elucidar melhor o conjunto de dados da sua empresa, é preciso saber o que significa a modelagem de dados, como colocá-la em prática e quais as vantagens que ela traz.
Neste artigo, explicaremos para você isso tudo e mais um pouco! Portanto, continue esta leitura para aprender mais sobre esse importante processo, que garantirá uma boa análise da sua cultura de dados.
Sobre a modelagem de dados
Muito anterior à fase que conhecemos data analytics (ou análise de dados), a modelagem de dados é a ação de explorar estruturas que sejam orientadas aos dados.
Em outras palavras, é um processo de definição, relacionamento e análise de dados produzidos e coletados por uma organização.
Na modelagem de dados são utilizados símbolos e textos para apresentar de que maneira algumas estruturas de dados fluirão. O objetivo é obter uma representação visual dos dados, em forma de gráficos ou relatórios, sendo possível extrair ótimos insights a partir deles e por meio da construção de data warehouses ou bancos de dados.
Para qualquer projeto de desenvolvimento de sistemas (softwares, aplicativos ou plataformas), essa é uma parte essencial para que ele seja bem-sucedido.
Quais são os tipos de modelagem de dados?
Existem diferentes métodos para projetar um conjunto de dados. São processos livres que precisam considerar os objetivos prévios e como gerenciar um banco de dados.
Por isso, temos os seguintes tipos de modelagem de dados:
Modelagem de dados relacional
A modelagem de dados relacional ocorre entre duas ou mais instâncias, lidando com a maneira de como elas se comunicam umas com as outras.
Os modelos relacionais possuem características próprias:
- Podem ser enquadrados em um mesmo conjunto de análise de dados.
- Podem ser conceituados de forma física ou virtual.
- Estão relacionados entre si, podendo relacionar elementos de um mesmo conjunto ou conjuntos distintos.
Modelagem de dados dimensional
Já a modelagem de dados dimensional visa permitir que os dados sejam modelados visando melhorar o desempenho. Existem três conceitos para realizar esse tipo de modelação:
- Medidas (dimensões): coleção de itens, da mesma espécie, que demonstra diferentes visões de um negócio.
- Fatos: é um conjunto de dados relacionados às métricas e ao contexto do negócio. Em geral, se traduzem em tabelas de fatos possuidoras de dados somatórios e numéricos.
- Atributos (métricas): quando representam o comportamento demonstrado pelo negócio para diferentes dimensões, baseadas em atributos numéricos relacionados a um determinado fato.
Modelagem de dados transacional e informacional
Criado para atender sistemas transacionais, o modelo de dados transacional foca nos dados obtidos a partir de interações das fontes de informações de um sistema informatizado.
Agora, com o objetivo oposto ao da transacional, temos a modelagem informacional, voltada para o atendimento de necessidades ligadas à tomada de decisões que precisam de grandes volumes de dados obtidos em bases de informações transacionais.
Quais são os 4 elementos da modelagem de dados
Antes de explicarmos como funcionam os processos de modelagem, é importante lembrar-se dos elementos que originam essas estruturas de dados. São eles:
Instância
Chamamos de instância tudo que acontece em uma entidade e seu conjunto de dados.
Entidade
Toda estrutura ou pessoa, seja ela física ou virtual, pode ser considerada uma entidade. Quando estamos falando de modelagem de dados, essas entidades se dividem em dois tipos: fracas e fortes.
Atributo
Toda entidade existente em um espaço físico ou virtual é dotada de atributos próprios. Um ótimo exemplo disso são os atributos de um prospect, como nome, e-mail, endereço, entre outros.
Relacionamento
Entidades, atributos e instâncias se relacionam e estão conectados, você não acha? Pois bem, o relacionamento abrangem eventos que acontecem entre duas ou mais instâncias de uma mesma entidade.
Como funciona essa análise de dados
Seguimos em frente, neste momento, para mostrar como funciona na prática a modelagem de dados. Para a realização desse processo, são necessárias quatro etapas. São elas:
Análise de requisitos
Inicialmente, é importante avaliar todas as regras que compõem o sistema do dispositivo que será desenvolvido. Esta etapa recebe o nome de análise de requisitos.
Geralmente, ela costuma ser realizada pelo(a) product owner responsável pelo projeto.
Modelos de dados conceituais
Também chamados de modelos de domínio (por serem executados por equipes ágeis), os modelos de dados conceituais são executados pelos envolvidos no projeto, que exploram todos os conceitos de domínio.
Inclusive, os modelos conceituais considerados de alto nível já são criados como base para que os requisitos do sistema possam ser compreendidos.
Porém, nas equipes mais tradicionais e menos ágeis, este tipo de modelo de estrutura de dados costuma anteceder os Modelos Lógicos de Dados (MDS), os quais falaremos a seguir.
Modelos Lógicos de Dados (MLDS)
Os Modelos Lógicos de Dados (MLDS) são usados para explorar o que estiver associado e relacionado ao domínio, sendo utilizados tanto em projetos ágeis quanto nos tradicionais.
Os MLDS são a uma evolução, o próximo passo a ser dado após a elaboração dos modelos primários, porque nesta etapa são adicionadas informações extras ao projeto.
Modelos Físicos de Dados (MFDS)
A última etapa de funcionamento de uma modelagem de dados são os Modelos Físicos de Dados (MFDS), utilizados na criação da estrutura interna de um banco de dados. Assim como os MLDS, são úteis tanto nos projetos tradicionais quanto nos ágeis.
Apesar de serem semelhantes na execução, os MLDS e os MFDS possuem níveis de modelagem e detalhamento muito diferentes.
Quais são as vantagens dessa análise de dados para a tomada de decisões
Como você pôde perceber, a modelagem de dados colabora bastante para uma análise de dados mais criteriosa e assertiva. Além disso, essa prática apresenta também outras vantagens e benefícios:
- Deixa os dados do projeto mais visíveis e fáceis de entender, acelerando o trabalho de analistas de negócios, desenvolvedores e arquitetos de dados.
- Permite que tudo funcione em sincronia, trazendo maior eficiência aos processos e deixando as equipes técnicas e não técnicas a par de tudo.
- Otimiza a performance do banco de dados, pois, com um banco de dados mais sólido e organizado, os processos são ajustados mais facilmente e executados com maior rapidez, evitando-se a engenharia reversa.
- Economiza tempo e dinheiro, evitando que seja feita uma triagem de campo dispendiosa mais adiante, capacitando seu negócio a comercializar mais rapidamente, detectando erros prematuramente e evitando entraves e atrasos à produtividade.
- Melhora a qualidade dos dados, monitorando a qualidade das informações e detectando possíveis omissões ou redundâncias.
- Aumenta a qualidade do aplicativo, oferecendo para a sua empresa a possibilidade de ver como os dados poderão atender às suas necessidades.
- Evolução na documentação dos dados ao simplificar os processos de restauração do banco de dados, protegendo a eficiência operacional do seu negócio.
- Deixam o terreno mais propício para a mineração de dados, já que as práticas de modelagem de dados automatizam e dimensionam as análises para o melhor aproveitamento das informações.
- Prepara o seu negócio para o futuro, pois com uma maior maturidade de dados e uma base mais robusta, tudo será feito em menos tempo, custo e tempo de inatividade.
Como a MG Info pode ajudar nesse processo
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