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O que é Modelagem de Dados? Como ela melhora a qualidade dos dados

12 de Janeiro de 2022
por Sagar Joshi

Imagine, toda vez que você pede um produto na Amazon, você recebe um aviso solicitando seu endereço e outros detalhes.

Isso não afetaria sua experiência de compra? A Amazon está ciente disso e armazena seus dados para tornar suas compras sem esforço. Ela vincula seu ID de cliente com seu endereço, número de telefone e outros detalhes em seu banco de dados.

A modelagem de dados ajuda a projetar esses sistemas de informação para atender aos requisitos de negócios.

A modelagem de dados envolve arquitetos de dados trabalhando de perto com partes interessadas do negócio e usuários finais. As partes interessadas fornecem feedback que ajuda a definir regras com base nos requisitos delas e dos usuários finais. Essas regras são então aplicadas para projetar novos sistemas ou modificar os existentes.

O processo de modelagem de dados começa com a captura dos requisitos dos negócios e dos clientes. As estruturas de dados então implementam regras que atendem às condições estabelecidas. A modelagem de dados serve como um plano ou projeto que ajuda as empresas a criar sistemas de dados para suas necessidades únicas.

Dica: Algumas empresas usam software de virtualização de dados para dar às suas equipes acesso unificado aos dados.

Os modelos de dados evoluem à medida que as necessidades de negócios mudam. Eles ajudam a projetar a arquitetura de TI estabelecendo um processo formal de coleta e conceitualizando sistemas de dados, regras, atributos e relações. Eles também racionalizam o design de dados que os programadores criam de forma ad-hoc. Muitas organizações usam ferramentas de mapeamento de dados que fornecem uma exibição gráfica dos dados, ajudando os usuários finais a visualizar relações de mapeamento complexas.

O objetivo principal de criar um modelo de dados é:

  • Garantir que os objetos de dados sejam cobertos e adequadamente representados para evitar relatórios defeituosos
  • Ajudar a projetar sistemas de informação em níveis conceituais, lógicos e físicos
  • Fornecer uma imagem clara dos objetos de dados necessários para projetar e criar um sistema de informação
  • Definir tabelas relacionais, chaves primárias e estrangeiras, e procedimentos armazenados
  • Permitir uma atualização rápida, fácil e econômica da infraestrutura de TI a longo prazo

Tipos de modelagem de dados

A modelagem de dados conecta itens de dados e ajuda os arquitetos de dados a visualizar as necessidades de armazenamento em um banco de dados. Abaixo estão os três principais tipos de modelagem de dados.

Modelagem de dados conceitual

Os arquitetos de dados usam um alto grau de abstração ao projetar sistemas de informação. A modelagem de dados conceitual ajuda você a visualizar e criar esses sistemas, identificar itens de dados e entender suas relações.

Ela permite que as empresas classifiquem tipos de dados, configurem regras relevantes e incluam requisitos de segurança e integridade de dados. Os modelos de dados conceituais ajudam as partes interessadas a entender as necessidades de negócios e permitem que os arquitetos criem modelos de dados lógicos com mais detalhes granulares.

Modelagem de dados lógica

Os modelos de dados lógicos são menos abstratos e descrevem os dados de uma perspectiva técnica. Eles fornecem detalhes sobre tipos de dados, seus comprimentos, relações com entidades e conceitos que ajudam as empresas a chegar a uma representação detalhada do design do banco de dados.

A modelagem de dados lógica não fornece informações sobre requisitos técnicos do sistema. Os arquitetos de dados preferem usar modelos lógicos em projetos orientados a dados, como o design de um data warehouse. Implementar um modelo de dados conceitual pode exigir vários modelos de dados lógicos. Analistas de negócios e arquitetos de dados geralmente usam esta etapa para desenvolver um mapa técnico de estruturas de dados e regras.

Modelagem de dados física

A modelagem de dados física ajuda os arquitetos de dados a obter um esquema para armazenar fisicamente dados dentro de um banco de dados. Esquema é uma representação de um plano na forma de um esboço ou modelo. Este modelo de dados descreve a implementação de sistemas de informação usando um sistema de gerenciamento de banco de dados específico (DBMS). Ele cria tabelas e campos para mostrar as relações entre entidades e chaves primárias e estrangeiras.

Os modelos de dados físicos oferecem o design menos abstrato de implementação do sistema para aplicativos e bancos de dados específicos. Administradores de banco de dados e desenvolvedores usam este modelo para implementar bancos de dados.

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Processo de modelagem de dados

O processo de modelagem de dados é um fluxo de trabalho padrão para avaliar os requisitos de processamento e armazenamento de dados das partes interessadas do negócio. Ele permite que os arquitetos de dados projetem sistemas de informação com métodos precisos para organizar dados, regras e relações que conectam diferentes atributos, tipos de dados e formatos.

Diferentes técnicas de modelagem de dados seguem diferentes convenções que sugerem representar dados usando múltiplos símbolos e arranjos e transmitir requisitos de negócios.

Um fluxo de trabalho típico de modelagem de dados inclui:

  • Identificar entidades. Para iniciar o processo de modelagem, você precisa identificar diferentes entidades, conceitos ou eventos no conjunto de dados. Certifique-se de que cada entidade seja coesa e logicamente discreta das outras.
  • Determinar propriedades. Propriedades são fatores-chave que tornam as entidades discretas. Essas propriedades são chamadas de atributos e são exclusivas para diferentes entidades. Por exemplo, uma entidade "consumidor" pode ter atributos como número de telefone, endereço de entrega e mais.
  • Entender as relações entre entidades. O primeiro rascunho do seu modelo de dados identifica as relações entre diferentes entidades. No e-commerce, uma entidade "cliente" está relacionada a outra entidade, "produto", onde a relação pode ser "pedido realizado". Arquitetos de dados geralmente documentam essas relações usando a linguagem de modelagem unificada (UML).
  • Mapear atributos para entidades. Esta etapa de modelagem de dados garante que os modelos de dados ilustrem como as empresas usam e processam os dados. As empresas podem escolher padrões de modelagem de dados, como padrões de design ou análise, com base em suas necessidades.
  • Decidir sobre o grau de normalização. Arquitetos de dados usam a técnica de normalização para organizar modelos de dados atribuindo identificadores numéricos, chamados de chaves, a grupos de dados sem repetição. Isso ajuda a reduzir os requisitos de armazenamento, mas pode aumentar os custos de desempenho de consultas.
  • Finalizar o modelo de dados. Repita e valide as etapas acima para estabelecer um processo iterativo de modelagem de dados. Otimize e refine-os à medida que as necessidades de negócios mudam.

Técnicas de modelagem de dados

Embora muitas técnicas ajudem a criar modelos de dados, o conceito subjacente permanece o mesmo.

Modelagem de dados hierárquica

IBM desenvolveu a modelagem de dados hierárquica em 1960. É uma estrutura em forma de árvore com um nó pai (raiz) conectado a vários nós filhos. Este é um exemplo de relações um-para-muitos que podem não ser adequadas para ilustrar conjuntos de dados complexos.

Conjuntos de dados modernos têm relações muitos-para-muitos, tornando a abordagem de modelagem de dados hierárquica inadequada para o mundo atual orientado por dados. Além disso, a estrutura de relação um-para-muitos torna desafiador para as empresas obter insights granulares das informações coletadas.

Modelagem de dados relacional

A técnica de modelagem de dados relacional suporta iniciativas de análise em conjuntos de dados complexos (como big data). Ela organiza dados em tabelas relacionadas. As organizações mantêm essas relações para melhor consistência e integridade usando a linguagem de consulta estruturada (SQL) para obter e registrar tabelas.

Edgar F. Codd propôs bancos de dados relacionais em 1970. Eles ainda são relevantes para modelar conjuntos de dados em análises de dados complexas.

Modelagem de dados de entidade-relacionamento

A modelagem de dados de entidade-relacionamento (ER) fornece uma estrutura lógica para criar relações entre pontos de dados dependendo das necessidades de desenvolvimento de software. Ela inclui tipos de entidades (coisas de interesse) e descreve relações que podem existir entre elas.

Esta técnica é diferente da técnica de modelagem de dados relacional. Ela atende a processos de negócios específicos em uma ordem definida para completar uma tarefa enquanto minimiza os riscos de privacidade de dados.

Peter Chen introduziu a técnica de modelagem de dados ER em 1976, que revolucionou a indústria de ciência da computação.

Modelagem de dados orientada a objetos

A técnica de modelagem de dados orientada a objetos agrupa objetos em hierarquias de classes, representando o mundo real. Várias linguagens de programação orientadas a objetos a usam para cobrir recursos de abstração, herança e encapsulamento. Dados e suas relações são agrupados em uma estrutura, referida como um objeto. Esses objetos têm múltiplas relações entre eles.

Esta técnica permite que cientistas de dados analisem e apresentem estruturas de dados complexas. Também é chamada de modelo de banco de dados pós-relacional.

Modelagem de dados dimensional

A modelagem de dados dimensional permite que as empresas recuperem dados de data warehouses. Ela representa dados em cubos ou tabelas para fatiar e cortar para melhor análise e visualização de dados.

Com a modelagem de dados dimensional, os usuários podem realizar análises aprofundadas avaliando dados de diferentes perspectivas.

As empresas geralmente adotam dois tipos de técnicas de modelagem de dados dimensional:

  • Esquema estrela: Usa fatos e dimensões para representar relações
  • Esquema floco de neve: Aproveita múltiplos níveis de dimensão para facilitar análises de dados complexas

Técnica de rede

O modelo de rede representa objetos e suas relações com entidades de forma flexível. Ele permite que um registro filho tenha mais de um pai. É inspirado no modelo hierárquico, mas oferece uma maneira mais fácil de transmitir relações complexas.

A técnica de rede é um precursor da estrutura de dados de grafos. Você pode vincular um registro a vários registros pai usando esta técnica.

Benefícios da modelagem de dados

A modelagem de dados permite que analistas de negócios, arquitetos de dados e outras partes interessadas entendam a relação entre diferentes itens de dados e os ajuda a criar um sistema de informação que atenda a necessidades de negócios específicas.

Abaixo estão alguns benefícios da modelagem de dados para empresas.

  • Melhora a qualidade dos dados. A modelagem de dados não apenas simplifica o fluxo de dados, mas também melhora a qualidade dos dados. Ela fornece um plano para analistas de dados entenderem melhor a relação entre itens de dados, permitindo que eles extraiam dados sem se preocupar com sua qualidade. Os analistas usam este plano para entender as melhores abordagens possíveis para projetar sistemas de dados e evitar codificação prematura.
  • Reduz custos. Os analistas seguem um roteiro designado para coletar e analisar informações com a modelagem de dados. Na ausência de modelagem de dados, uma empresa pode reformular suas técnicas de coleta de dados, atribuindo custos operacionais adicionais. Também ajuda a detectar erros e omissões quando eles são mais fáceis de corrigir.
  • Melhora a colaboração. A modelagem de dados facilita a comunicação entre desenvolvedores e equipes de inteligência de negócios, resultando em melhor cooperação e redução de erros de desenvolvimento de banco de dados. Ela define claramente o escopo e fornece algo tangível, trazendo diferentes equipes para a mesma página.
  • Aumenta a consistência. A modelagem de dados ajuda as empresas a garantir a consistência da documentação e do design do sistema, permitindo uma implementação eficaz. A documentação permite a manutenção do sistema a longo prazo, ajudando as equipes a entender abstrações e ideias importantes.

Desafios da modelagem de dados

As empresas enfrentam vários desafios com iniciativas de modelagem de dados. Esses desafios podem, às vezes, resultar em análise de dados defeituosa e insights falsos.

Alguns dos desafios comuns de modelagem de dados são:

  • Identificar contribuintes de dados imprecisos. Todo o processo de modelagem de dados desmorona se as fontes de dados forem imprecisas. As empresas devem garantir que processam dados precisos para tirar conclusões significativas.
  • Padrões de nomenclatura inconsistentes. Convenções de nomenclatura inadequadas podem criar obstáculos no roteiro de modelagem de dados, especialmente quando os dados vêm de várias fontes. É essencial seguir uma convenção de nomenclatura padronizada para todas as tabelas, restrições, colunas e medidas. Por exemplo, se houver duas colunas: "produção" e "material". A primeira coluna lista "custos de produção" e "Fornecedores" em duas linhas, e da mesma forma a segunda coluna lista "custos de material" e "fornecedores de material". Aqui, "Fornecedores" é inconsistente com a convenção de nomenclatura e deveria idealmente ser "fornecedores de produção" para seguir o padrão.
  • Ignorar pequenas fontes de dados. Dados críticos de negócios são armazenados em vários lugares, incluindo as pequenas fontes frequentemente negligenciadas. Analisar conjuntos de dados incompletos resulta em análise inadequada e insights defeituosos. As empresas devem centralizar os dados e eliminar silos para modelar dados com sucesso e gerar insights acionáveis.

Formalizar a modelagem de dados

Criar um processo formal de modelagem de dados permite que as empresas decidam sobre fluxos de trabalho de coleta de dados, ajudando-as a estabelecer um processo eficiente que atenda às necessidades de negócios. Isso permite que você economize custos operacionais extras e atenda efetivamente às necessidades de negócios.

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Sagar Joshi
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Sagar Joshi

Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.