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 modelagem de dados.

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

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o ato de explorar estruturas orientadas a dados. Complicado? Vamos simplificar: a modelagem de dados é o processo de criação de um diagrama simples a partir de um sistema (como um aplicativo, software ou plataforma) complexo, usando texto e símbolos para representar a forma como os dados fluirão.

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.

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

Essa etapa se dá quando você já tem as informações certas nas mãos e, aí sim, pode utilizar diferentes métodos e ferramentas para extrair insights na forma de relatórios, gráficos, dentre outras representações.

Na prática, como funciona a modelagem de dados?

A modelagem de dados é um processo que 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.

A modelagem de dados funciona de modo a dar sentido à infraestrutura de dados, pois é necessário pensar sobre as relações entre cada informação coletada e como, em uma base lógica e então física, eles vão interagir e ser apresentados aos usuários finais.

Nesse tópico, avisamos de antemão que se trata de uma jornada bem complexa e que vamos resumir ao máximo para otimizar seu entendimento, combinado?

Talvez o principal ponto aqui é compreender por que a modelagem de dados é necessária e por que um negócio precisa dela.

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

Não se trata simplesmente de comprar um banco de dados ou contratar um serviço de colocation. Afinal, falamos de uma demanda específica e personalizada.

Para isso, é necessário primeiro realizar a modelagem de dados.

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

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

Qual a importância de uma boa modelagem de dados?

A importância da modelagem de dados é que esse processo estabelece padrões de dados claros para que sua empresa baseie toda a estratégia digital.

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 desses dados — 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 para que as equipes não precisem lidar diariamente com conjuntos de dados conflitantes que precisam ser constantemente filtrados antes de serem utilizados — ou mesmo que não possam ser utilizados.

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 de banco de dados terceirizados já não são a melhor alternativa, visto que a empresa necessita de uma infraestrutura de dados totalmente personalizada.

Na prática, quando falamos das aplicações da modelagem de dados, não nos restringimos ao tipo de empresa, tamanho ou segmento de atuação.

Falamos, na verdade, de um processo essencial na hora de projetar um sistema e uma infraestrutura de dados que funcionem para a empresa.

Qualquer organização que precise personalizar a forma que coleta, armazena e processa dados, necessita da modelagem de dados.

Quais são as fases da modelagem de dados?

Como explicamos, a modelagem de dados é um processo que passa por 3 fases. A seguir, detalhamos o que cada uma delas significa. Confira!

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 (MLDs)

Os modelos lógicos de dados (MLDs) 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 (MFDs)

Já os modelos físicos de dados (MFDs) tratam-se da parte técnica e prática da coisa.

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.

Quais os tipos de modelagem de dados?

Existem diferentes métodos para projetar um banco de dados, como ficou claro. Esse é um processo livre, que deve levar em conta seus objetivos com o banco de dados e seu tipo de gerenciamento. Entre as principais metodologias, incluem-se:

Modelagem relacional

Na modelagem relacional, os dados são armazenados em tabelas, das quais elementos específicos se vinculam a informações em outras tabelas.

As entidades podem ter um relacionamento um-para-um, um-para-muitos ou muitos-para-muitos.

Esses bancos de dados são muito utilizados no varejo e em outros tipos de negócios que precisam processar transações e coletar informações do tipo.

Modelagem dimensional

Na modelagem dimensional, temos uma estrutura menos rígida, que favorece a utilização de uma estrutura de dados mais relacionada ao contexto do negócio.

Em vez de uma tabela, imagine um cubo e cada lado desse representa um aspecto do dado que seu negócio quer coletar.

Essa estrutura de banco de dados facilita as consultas e a integração de ferramentas de armazenamento.

Apesar da profundidade, porém, essa modelagem não possui o mesmo nível de linkagem entre os dados, como na relacional.

Como realizar a modelagem de dados?

Para realizar a modelagem de dados, você deve contar primeiro com profissionais capacitados para a tarefa, como desenvolvedores, arquitetos de dados e especialistas em banco de dados e uma ferramenta para auxiliar no processo.

O próximo passo é se reunir para começar o brainstorming.

Você deve pensar no banco de dados seguindo os modelos que apresentamos (conceitual, lógico e só então o físico).

É necessário entender quais os dados que você vai precisar, seus diferentes atributos, qual a relação entre cada um desses dados e como você quer acessá-los.

Modelagem de dados vs. mineração de dados: entenda as diferenças

Apesar de parecidos, modelagem de dados e mineração de dados não são a mesma coisa — mas podem ser processos complementares. Explicamos:

A modelagem de dados é o processo de criar uma estrutura de informações que serão capturadas por um banco de dados — em geral, dados que têm relação entre si e que fazem sentido para o negócio.

A mineração de dados é um processo posterior: a busca por dados relevantes para sua estratégia (seja ela qual for, de produto, logística, marketing), como tendências, de modo a resolver um problema específico.

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 de dados, 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.

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Conclusão

A modelagem de dados é um processo teoricamente complexo, mas cuja aplicação prática pode ser simplificada — caso a empresa conte com os métodos e ferramentas certas!

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.

Gostou de ler esse conteúdo? Então continue conosco aqui no blog! Leia nosso artigo sobre Integrated Development Environment e entenda suas funções!