Modelagem de dados: o que é, como funciona e tipos

A modelagem de dados serve para que as empresas possam processar e fazer valer o grande número de informações que coletam diariamente.

Afinal, não é mistério que os dados são um dos ativos mais importantes para o sucesso de um negócio nos dias de hoje.

Com o big data, as empresas aprenderam a utilizar as informações de mercado a seu favor. No entanto, a quantidade de dados não para de crescer.

É um ponto interessante para os negócios (quanto mais informações, mais valiosos os insights), mas também fonte de divergência. Afinal, como lidar com tamanha quantidade e transformá-la em qualidade?

É para isso que existe o processo e as ferramentas de modelos de dados.

Neste conteúdo, vamos explorar o assunto, mergulhando no conceito, suas variações, as fases e os tipos. Preparado? É só seguir a leitura!

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de estruturar, organizar e representar dados de forma visual e lógica, para definir como eles serão armazenados, relacionados e utilizados em sistemas e bancos de dados. 

Essa modelagem funciona como um “mapa” que orienta a criação e o uso das informações dentro de uma aplicação.

Ao usar modelos de dados, várias partes interessadas, como desenvolvedores, engenheiros de computação, especialistas em BI e analistas de negócios podem concordar sobre os dados que irão capturar e como desejam usá-los antes de construir bancos de dados e data warehouses.

Isso é essencial porque evita retrabalho, inconsistências e falhas na estrutura das informações, além de garantir que os sistemas atendam às necessidades do negócio desde o início.

É um processo (muito) anterior ao que conhecemos como análise de dados — data analytics.

Essa etapa acontece depois que os dados já foram estruturados e armazenados corretamente. A partir daí, é possível utilizar diferentes métodos e ferramentas para extrair insights na forma de relatórios, gráficos e outras representações que apoiam a tomada de decisão.

Na prática, como funciona a modelagem de dados?

A modelagem funciona como um processo estruturado que define quais dados serão coletados, como eles se relacionam e de que forma serão organizados nos sistemas. 

Esse processo é dividido em três níveis principais: conceitual, lógico e físico. A partir deles, é possível transformar necessidades de negócio em uma estrutura de dados funcional e pronta para uso.

Tudo começa com a definição de um modelo conceitual, que serve para estabelecer a visão geral; depois, a definição de um modelo lógico; e, por fim, o desenvolvimento de um modelo físico.

Embora seja uma jornada complexa, entender sua lógica fica mais fácil com um exemplo prático.

Imagine que você é dono de um e-commerce que atende a todo o Brasil e precisa criar um banco de dados para armazenar as informações de seus clientes e aproveitá-las para retirar insights de negócios.

Neste contexto, a modelagem vai ajudar, por exemplo, sua empresa a especificar os dados do cliente que irá coletar.

É a partir dela que estes dados serão rotulados, bem como sua relação com as informações de produtos e com o processo de vendas será esclarecida.

Vamos entender mais sobre os três níveis do processo. 

Modelos de dados conceituais

Modelos de dados conceituais são usados ​​para comunicar estruturas e conceitos de negócios sem levar em conta as restrições do sistema e nem entrar em detalhes técnicos.

Ou seja, serve para transformar ideias abstratas em informações visualmente claras, alinhando os stakeholders, arquitetos de dados e desenvolvedores em quais serão as informações coletadas pelo sistema e as relações básicas entre elas.

Modelos lógicos de dados 

Os modelos lógicos de dados se preocupam com os tipos, atributos e relacionamentos das entidades (as informações em si) que habitarão o sistema.

Este estágio de modelagem de dados fornece às organizações uma visão pertinente às limitações de suas tecnologias e de sua infraestrutura.

Por exemplo, voltando no exemplo do e-commerce, um modelo lógico do banco de dados teria uma entidade nomeada como “ID do Produto”, com diferentes atributos relacionados (como descrição, preço, categoria etc).

Modelos físicos de dados

Já os modelos físicos de dados tratam-se da parte técnica e prática do processo.

Eles são utilizados para projetar e implementar estruturas de dados lógicos que farão parte de um banco de dados.

O modelo especifica os tipos de dados que você armazenará junto com os requisitos de dados técnicos.

Qual a importância da modelagem de dados?

A modelagem estabelece padrões de dados claros para que sua empresa baseie toda a estratégia digital, por isso é essencial para a evolução do negócio.

Por meio de sua representação visual, os modelos tornam ideias abstratas (“quero entender quantos pedidos os clientes do Sul do Brasil fazem em meu e-commerce em tempo real”) em ações tecnicamente implementáveis (“vamos criar um atributo chamado Clientes do Sul em uma tabela chamada Pedidos”).

Os modelos de dados também ajudam na governança dessas informações, o que tem tudo a ver com a LGPD, por exemplo, e seu compliance legal.

Esses modelos permitem que sua empresa estabeleça padrões desde o início do projeto.

Dessa forma, as equipes não precisam lidar diariamente com conjuntos de dados conflitantes que demandam filtragem constante antes de serem utilizados — ou mesmo que não possam ser utilizados.

Aqui, vale destacar alguns benefícios da modelagem, como:

• Facilidade na análise e geração de insights: dados bem estruturados são mais fáceis de consultar, analisar e transformar em relatórios estratégicos;
• Padronização das informações: define uma estrutura consistente para armazenar e organizar dados, o que ajuda a evitar divergências entre sistemas e áreas da empresa;
• Melhor integração entre sistemas e áreas: permite que diferentes plataformas e setores utilizem os mesmos padrões, o que facilita o compartilhamento de informações;
• Melhoria na qualidade dos dados: a padronização trazida pela modelagem reduz redundâncias, inconsistências e erros, garantindo que as informações sejam mais precisas e confiáveis;
• Maior eficiência no desenvolvimento de sistemas: com um modelo bem definido, equipes técnicas conseguem desenvolver bancos de dados e aplicações com mais agilidade e menos falhas.

Modelagem de dados: entenda suas aplicações nas empresas

À medida que a transformação digital avança, mais empresas se veem na necessidade de evoluir seu trato em relação aos dados internos e de seus clientes. 

Neste cenário, soluções genéricas de armazenamento já não são suficientes, pois cada negócio possui necessidades específicas.

É necessário estruturar uma infraestrutura capaz de refletir seus processos, operações e objetivos estratégicos. É justamente nesse contexto que a modelagem de dados se torna essencial. 

Ela permite projetar sistemas e bancos de dados personalizados, alinhados à realidade e às demandas da empresa.

Na prática, a modelagem é aplicada em diversas áreas e setores, como:

• Saúde: permite gerenciar prontuários, agendamentos, exames e histórico de pacientes, com acesso rápido e seguro às informações;
• Indústria: ajuda a organizar dados de produção, estoque, fornecedores e logística, permitindo maior controle operacional e eficiência produtiva;
• Setor financeiro: organiza dados de transações, contas, movimentações e perfis de clientes. Isso facilita o controle financeiro, a prevenção de fraudes e a elaboração de relatórios gerenciais;
• Recursos Humanos: estrutura dados de colaboradores, cargos, salários, benefícios e desempenho. A partir disso, é possível acompanhar indicadores como turnover, produtividade e evolução profissional;
• E-commerce: permite estruturar informações de clientes, pedidos, produtos, pagamentos e entregas. Isso viabiliza análises como histórico de compras, preferências e comportamento de consumo.

Quais são as fases da modelagem de dados?

A modelagem de dados segue um processo estruturado para organizar as informações de forma lógica e coerente, garantindo que estejam alinhadas às necessidades da operação.

Essas etapas garantem que os dados sejam bem definidos, relacionados corretamente e preparados para uso em sistemas, análises e tomadas de decisão.

Veja as principais fases:

• Etapa 1- identifique entidades e suas propriedades: o primeiro passo é definir quais são os elementos centrais do sistema, chamados de entidades (como clientes, produtos ou pedidos). Depois, são identificadas as propriedades (atributos) que descrevem cada entidade, como nome, código, data ou valor;
• Etapa 2 – identifique as relações entre entidades: na segunda fase, é necessário estabelecer como essas entidades se conectam para garantir a integridade e a coerência das informações. Por exemplo, um cliente pode realizar vários pedidos, e cada pedido pode conter vários produtos;
• Etapa 3 – identifique a técnica de modelagem de dados: aqui, você define a abordagem mais adequada para estruturar os dados, como modelos relacionais, dimensionais ou orientados a objetos. A escolha depende do tipo de sistema, do volume de dados e dos objetivos da empresa;
• Etapa 4 – otimize e integre: para finalizar o processo, o modelo é revisado e ajustado para melhorar o desempenho, evitar redundâncias e garantir compatibilidade com os sistemas que irão utilizá-lo. Essa etapa também envolve a integração com outras fontes de dados e a preparação para futuras evoluções.

Quais são os tipos de modelagem de dados?

Existem diferentes tipos de modelagem de dados, cada um com características próprias e indicado para diferentes necessidades de negócio e estruturas de sistemas. 

Para escolher o modelo ideal, é preciso considerar fatores como o tipo de aplicação, o volume de dados e a forma como essas informações serão armazenadas, acessadas e analisadas.

Confira os principais modelos de dados:

• Dados relacionais: os dados são armazenados em tabelas, das quais elementos específicos se vinculam a informações em outras tabelas.É o modelo mais utilizado atualmente, especialmente em bancos de dados corporativos, por sua flexibilidade, consistência e facilidade de consulta;
• Dados hierárquicos: organizam as informações em uma estrutura semelhante a uma árvore, com níveis bem definidos de hierarquia. Cada elemento possui um único “pai”, mas pode ter vários “filhos”. Esse modelo é comum em sistemas que seguem uma estrutura organizacional, como organogramas;
• Dados orientados a objetos: baseiam-se no conceito de objetos, que agrupam dados e comportamentos relacionados. É ideal para aplicações mais complexas, especialmente aquelas desenvolvidas com programação orientada a objetos, pois permite representar melhor cenários do mundo real e suas relações;
• Dados dimensionais: organizados para facilitar análises e geração de relatórios, geralmente em estruturas como esquemas estrela ou floco de neve. São muito utilizados em data warehouses e ferramentas de Business Intelligence, pois permite analisar dados sob diferentes perspectivas, como tempo, região ou produto.

Como uma ferramenta de modelagem de dados pode ajudar? 

Apesar de baseada em dados simples, como texto, realizar a modelagem de dados de maneira manual pode ser um problema para o seu negócio, especialmente se você busca otimizar o processo ao máximo.

No mercado, existem ferramentas que simplificam a modelagem, capazes de auxiliar na criação dos modelos conceituais e lógicos, o que proporciona menor índice de erros e maior precisão no desenvolvimento de um modelo final.

Com esses recursos, é possível criar modelos conceituais, lógicos e físicos de maneira organizada, garantindo que toda a infraestrutura de dados seja bem planejada desde o início.

Na prática, essas soluções tornam a modelagem de dados mais estratégica, confiável e escalável. Assim, a sua empresa pode aproveitar todo o potencial das informações para apoiar decisões e impulsionar resultados.

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Conclusão

A modelagem de dados é um processo teoricamente complexo, mas sua aplicação prática pode ser simplificada, desde que a empresa conte com os métodos e ferramentas certas.

Como vimos neste conteúdo, a tecnologia é uma grande aliada no processo de modelagem e sistemas como o TOTVS Fluig facilitam a gestão, organização e integração de dados.

Ao longo do artigo, você entendeu como funciona a modelagem na prática, seus tipos e fases, além de compreender a importância do processo para o seu negócio.

É um passo definitivo em direção a um futuro mais digital, integrado, em que os dados são coletados com precisão e ajudam de maneira mais precisa em seu planejamento estratégico.

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