Modelagem de dados: o que é, quais são as etapas e como fazer

Modelagem de dados: o que é, quais são as etapas e como fazer

Nos dias atuais o tema modelagem de dados é extremamente relevante, pois tanto o armazenamento quanto a administração de dados se tornaram essenciais conforme o avanço da tecnologia. 

Para uma pessoa, suas informações pessoais são fundamentais em seu cotidiano. E para as organizações, a informação é considerada um dos bens mais valiosos. 

Este conteúdo vai apresentar o que é a modelagem de dados, quais são as suas etapas e como fazer. Confira!

O que é modelagem de dados?

Modelagem de dados é o método de análise e definição dos dados que uma empresa produz e coleta, assim como também sua relação com tais dados. Sendo uma etapa essencial em qualquer projeto de desenvolvimento de software.  

Esse processo elabora uma representação visual dos dados, conforme são utilizados em uma organização, sendo esse próprio processo um exercício de esclarecimento sobre os requisitos de dados. 

Como a modelagem de dados é aplicada nas empresas?

Não existe limites quando falamos em modelagem de dados nas empresas, por exemplo, quando uma empresa adiciona sistemas integrados, onde compras, vendas e estoque compartilham uma única plataforma. Sendo bastante comum em negócios do setor financeiro, pois necessitam trabalhar com dados históricos Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).

Como a modelagem de dados afeta as análises

A modelagem de dados e as análises estão conectadas, pois para conseguir uma análise de melhor resultado para o business intelligence que fundamente a tomada de decisões, é necessário um modelo de dados de qualidade! 

Quais as diferenças entre modelagem de dados e mineração de dados?

Agora vamos compreender quais as diferenças entre modelagem de dados e mineração de dados, confira abaixo:

  • Análise dados: envolve limpeza, extração, modelagem e visualização de dados, com o intuito de conseguir informações importantes, que podem ser úteis para fazer escolhas;
  • Mineração de dados: pode ser denominada como um subconjunto da análise de dados, podendo também ser um método sistemático de identificação de padrões e dados ocultos em um grande conjunto de dados.

Como funciona a modelagem de dados e quais os 4 elementos?

O funcionamento da modelagem de dados é atribuído conforme os 4 elementos listados abaixo.

Entidade

Qualquer coisa, seja uma estrutura ou uma pessoa, que possua existência física ou virtual é considerada uma entidade. E na modelagem de dados, existem as denominadas entidades “fracas” e “fortes".

Instância

Tudo o que ocorre com uma entidade em conjunto de dados é denominado como instância. 

Atributo

Tudo que existe em um espaço virtual ou físico, possui atributos. Por exemplo, um cliente possui como atributos nome, endereço, etc.

Relacionamento

Considerando que entidades, instâncias e atributos estão interligados, então eles possuem um relacionamento, pois são eventos que ocorrem entre instâncias de duas ou mais entidades. 

Quais os tipos de modelagem de dados?

Vários sistemas computacionais são usados para ajudar nas tarefas. Tais sistemas utilizam dados que são armazenados em repertórios a partir de dois modelos, sendo eles: relacional e multidimensional. Entenda melhor lendo os próximos tópicos. 

Modelagem relacional

Conforme citado anteriormente, eventos que acontecem entre duas ou mais instâncias, é considerado como modelagem relacional. E trata da forma de comunicação entre as coisas ou um conjunto delas.

Para simplificar, podemos afirmar que modelos relacionais possuem essas características: 

  • Pode ser caracterizado, conceituado (físico ou virtual);
  • Que possua característica própria, como nestes exemplos: conselho de economia, conselho de odontologia, pois podem ser enquadrados em um mesmo conjunto;
  • Que se relacionam entre si,como nestes exemplos: “Fulano é credenciado pelo conselho de economia”, sendo um relacionamento entre elementos de distintos conjuntos. “Fulano é substituto de Beltrano”, sendo um relacionamento de um mesmo conjunto.

Modelagem dimensional

A modelagem dimensional é uma metodologia que permite que os dados sejam modelados com o intuito de aperfeiçoar o desempenho. Três conceitos fundamentam esse tipo de modelagem:

  1. Fatos: um fato é uma coleção de itens de dados que consiste de métricas e do contexto do negócio. Os fatos são reunidos na tabela de fatos. Segundo (KIMBAL, 1997), as tabelas de fatos geralmente possuem dados numéricos e somatórios.
  1. Dimensões (medidas): a dimensão é uma coleção de itens do mesmo tipo que representa as visões do negócio.
  1. Métricas (atributos): a métrica é denominada como um atributo numérico de um fato, e representa o comportamento do negócio para as dimensões.

Modelagem Transacional e Informacional

O modelo de dados transacional foi elaborado para atender sistemas transacionais, que são aqueles que focam nos dados derivados de interações de um sistema informatizado com suas fontes de dados.

Já a modelagem informacional, visa a um objetivo contrário ao da transacional, ou seja, ela atende à necessidade de tomada de decisão baseada em grandes volumes de dados coletados das bases de dados transacionais. (adicionar nofollow)

Como realizar a modelagem de dados?

Existem diversas ferramentas que podem ser usadas para fazer a modelagem de dados de forma eficaz. Mas, muitos profissionais escolhem realizar essa construção de forma tradicional por meio de documentos. Acompanhe abaixo como realizar a modelagem de dados!

Análise de Requisitos

Nesse começo do processo, deve ocorrer uma análise de requisitos, ou seja, todas as regras que irão compor o sistema do negócio que será desenvolvido. São regras que serão definidas pelo Product Owner do projeto. 

Modelos de Dados Conceituais

Em equipes ágeis, esses modelos às vezes são chamados modelos de domínio e são originalmente utilizados para explorar conceitos do domínio com os envolvidos no projeto. Os modelos conceituais de alto nível geralmente são criados como parte do esforço inicial da compreensão dos requisitos do sistema. 

Já em equipes não ágeis (tradicionais), os modelos de dados conceituais são normalmente elaborados como antecessores aos modelos lógicos de dados (MDS).

Modelos Lógicos de Dados (MDS)

MLDs são utilizados para explorar os conceitos do domínio e seus relacionados. MLDS raramente são usados em projetos ágeis, apesar de geralmente estarem presentes em projetos tradicionais.

Esse modelo consiste na evolução a partir dos primeiros modelos elaborados, normalmente os conceituais, onde são adicionadas informações complementares.

Modelos Físicos de Dados (MFDS)

MFDS são utilizados para criar o esquema interno de um banco de dados, sendo bastante úteis em projetos ágeis e tradicionais. 

Embora tanto o MDS quanto o MFDS pareçam semelhantes, e de fato são, o nível de detalhes que eles modelam podem ser extremamente diferentes.

Conclusão

Este artigo apresentou uma pequena introdução sobre a modelagem de dados e suas etapas, no entanto, é essencial ler mais informações sobre o tema para se tornar um especialista. 

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