Entenda o que é Modelagem de Dados, sua importância e quais são seus tipos!

A Modelagem de Dados é uma etapa imprescindível para a esquematização de modelos de bancos de dados. Nesse contexto, saber estruturá-los para uma análise adequada das informações é muito importante para garantir a qualidade e a eficiência do sistema.

Além disso, os sistemas desenvolvidos, por intermédio da modelagem de dados, serão utilizados para armazenar informações, para determinar a ligação entre recursos do banco de dados e para analisar se as informações seguem as exigências da empresa.

Dessa maneira, esse método ajuda as empresas a encontrar os insights mais importantes para tomar decisões mais eficientes e construir um banco de dados útil para as empresas.

E você? Já conhecia a Modelagem de Dados? Descubra um pouco mais sobre ela, a partir dos seguintes tópicos:

• O que é Modelagem de Dados?
• Importância da Modelagem de dados
• Tipos de Modelagem de Dados
• Técnicas de Modelagem de Dados
• Quais as ferramentas de Modelagem de Dados?
• Como escolher uma ferramenta de Modelagem de Dados? 
• Exemplos de Modelagem de Dados

Continue conosco e tenha um bom aprendizado!

O que é Modelagem de Dados?

A modelagem de dados é responsável pelo desenvolvimento de diagramas, com o fito de garantir a estruturação do armazenamento e a determinação das informações mais importantes para as empresas que necessitam criar bancos de dados.

Nesse sentido, o profissional responsável pela modelagem de dados é encarregado de construir um diagrama visual que informe como os dados devem ser armazenados no sistema em desenvolvimento.

Essa estruturação necessita estabelecer os formatos dos dados, bem como as ligações estabelecidas entre eles. Além disso, a modelagem também abrange os aspectos lógicos e funcionais, os quais são muito importantes para o desenvolvimento dos dados.

Assim, o presente procedimento é realizado antes da construção dos sistema de bancos de dados e necessita de um estudo dos requisitos para compreender a finalidade da modelagem e como o banco de dados pode ser empregado.

Por fim, a modelagem de dados deve apresentar um conjunto de informações para atender as exigências dos clientes de forma eficiente e estratégica.

Importância da Modelagem de Dados

A modelagem de dados é de extrema importância para a produção de banco de dados, visto que permite compreender as necessidades e os objetivos da corporação que solicitou a estruturação de sistemas.

Além disso, a modelagem é amplamente utilizada para definir os atributos necessários para que o banco de dados consiga guardar as informações mais importantes, as quais servirão de insights poderosos para a empresa.

Assim, esse modelo de dados, quando bem organizados, permite que os dados possam ser armazenados e analisados de forma mais eficiente, o que diminui as informações duplicadas, incompatíveis e insignificantes para as corporações.

Confira, logo abaixo, alguns benefícios da modelagem de dados:

• Diminui os erros na criação de banco de dados e de software; 
• Simplifica o mapeamento dos dados; 
• Melhora a performance do banco de dados e dos aplicativos; 
• Impulsiona a consistência do design de sistemas e das documentações de uma empresa;
• Agiliza a manipulação dos design dos bancos de dados nos ramos conceitual, lógico e físico;
• Permite uma melhora na comunicação entre os profissionais encarregados do desenvolvimento de dados. 

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Tipos de Modelagem de Dados

A modelagem de dados é responsável pela representação conceitual dos dados, o que permite sua orientação perante as tecnologias empregadas. Confira, logo abaixo, alguns tipos de modelagem de dados.

Modelo de dados conceitual 

O modelo de dados conceitual possibilita uma análise dos dados de forma geral. Nesse sentido, ele é responsável por explicar diversos parâmetros, os quais são representados em seguida:

• Visualização dos dados presentes no sistema;
• Análise dos atributos, das condições e das restrições dos dados;
• Fornece informações sobre quais as especificidades de negócios os dados estão vinculados;
• Permite entender quais as maneiras os dados se organizam melhor;
• Entendimento sobre as configurações de integridade e segurança dos dados. 

Com isso, os modelos de dados conceituais são amplamente utilizados para informar sobre estruturas e conceitos de negócios, o que não necessita considerar as limitações dos sistemas e as especificidades técnicas.

Dessa forma, esse modelo permite a transformação de ideais abstratas em informações mais específicas e claras.

Modelo de dados lógicos 

Os modelos de dados lógicos são responsáveis pelo mapeamento das classes de dados conceituais. Após mapear tais elementos, é possível destinar para as estruturas técnicas de dados.

Além disso, esse modelo é capaz de apresentar com muito detalhe os conceitos de dados, assim como as ligações entre os dados mais complexos que foram verificadas nas configurações de dados conceituais, como os mencionados abaixo:

• as categorias de dados dos diversos atributos, como string e número;
• a associação entre os elementos dos dados;
• os atributos iniciais ou os campos-chave presentes nos dados. 

O desenvolvimento dos modelos lógicos pode ocorrer, a partir do trabalho em conjunto de arquitetos e analistas de dados, os quais utilizam diversos sistemas de modelagem de dados no desenvolvimento dos modelos desejados.

Nesse viés, esse modelo é muito eficiente para desenvolver bancos de dados mais complexos e grandes, como os data warehouses. Além disso, também é utilizado na criação de um conjunto de relatórios automáticos.

Assim, o modelo lógico de dados opera como uma espécie de ponte entre a modelagem conceitual e a tecnologia empregada na base e a linguagem de banco de dados que os desenvolvedores usaram para produzir o banco de dados.

Modelo de dados físico 

Os modelos de dados físicos são encarregados de mapear os artifícios de dados lógicos a uma tecnologia de DBMS própria. Além disso, também são responsáveis por utilizar os vocabulários do software.

Esse modelo permite o detalhamento sobre as seguintes características:

• Tipos de níveis de dados;
• Associação de dados;
• Informações adicionais, a exemplo do ajuste do desempenho. 

Os profissionais responsáveis pela criação de modelos de dados físicos desempenham tal função antes de implementar o projeto em sua etapa final.

Além disso, os desenvolvedores devem seguir as técnicas da modelagem de dados, com o objetivo de garantir que todos os aspectos do projeto sejam projetados da forma correta.

Técnicas de Modelagem de Dados

As técnicas de modelagem de dados referem-se aos diferentes métodos que podem ser utilizados para desenvolver várias ferramentas de dados.

Nesse sentido, ao passar do tempo, as inovações tecnológicas possibilitaram que avanços fossem desempenhados em conceitos de dados, como também em governança de dados.

Logo abaixo, você encontra alguns exemplos das principais técnicas de modelagem de dados.

1. Modelagem de dados hierárquica

A modelagem de dados hierárquica permite que os desenvolvedores consigam retratar as ligações entre diversos elementos de dados em uma disposição similar a uma árvore.

Nesse modelo, cada um dos registros apresenta somente um pai, também conhecido como raiz, o qual é mapeado para uma ou mais representações filhas. Esse recurso é amplamente utilizado em programas de Extensible Markup Language (XML) e nas ferramentas de informações geográficas (GISs).

2. Modelagem de dados grafos

A modelagem de dados grafos é responsável pela representação das associações de dados, o que permite abordar as entidades da mesma forma. Essas entidades são capazes de relacionar entre si de maneira de um para muitos, assim como de muitos para muitos.

3. Modelagem de dados relacional 

A modelagem de dados relacional é amplamente utilizada para representar as classes de dados no formato de tabelas, reduzindo o padrão complexo dos bancos de dados. Nesse modelo, diversas tabelas se agrupam, através de chaves que compõem o vínculo entre os elementos no espaço real.

Essa modelagem é utilizada para guardar dados estruturados. Nesse sentido, pode ser empregada em varejos e em outras áreas que também necessitam operar transações.

4. Modelagem de dados de relações entre entidades 

A modelagem de dados de relações entre entidades utiliza diagramas para visualizar as relações entre os elementos de um banco de dados. As ferramentas desta modelagem são amplamente utilizadas por arquitetos para retratar os dados desejados.

5. Modelagem de dados orientada a objetos 

A modelagem de dados orientada a objetos é amplamente utilizada para armazenar dados. Nesse contexto, os objetos referem-se às abstrações reais de software, podendo ser unidas em classes.

O banco de dados com base em objetos é capaz de abranger tabelas. Além disso, também consegue suportar a interação de dados com maior complexidade.

Esse modelo é amplamente utilizado em bancos de dados que combinam diversas tecnologias e em  hipertextos.

6. Modelagem de dados dimensional 

A modelagem de dados dimensional utiliza a tecnologia de data warehouse para estocar e relacionar dados para análise em alta velocidade.

Nesse viés, tal modelagem é ideal para aumentar a facilidade de encontrar as informações, o que permite criar relatórios e recuperar dados.

Essa utilidade é muito importante para as empresas, haja vista que conseguem tomar decisões mais assertivas, a partir das informações coletadas e analisadas por tal ferramenta.

Quais as ferramentas de Modelagem de Dados?

No mercado, existem inúmeras ferramentas de modelagem de dados. Logo a seguir, você encontra quais são elas.

• Erwin Data Modeler: esse recurso de modelagem de dados integra a linguagem Integration Definition for Information Modeling (IDEF1X). Esse modelo abrange diversos recursos de notação, como a análise dimensional. 
• Enterprise Architect: refere-se ao instrumento de modelagem de dados e de design visual responsável por processar a modelagem de programas e de arquiteturas de informações dos negócios. 

Além disso, com sua linguagem e especificidades com foco em objetos, também suporta banco de dados e apps de software.

• Software de design de banco de dados ER/Studio: esse recurso apresenta afinidade com diferentes sistemas de gestão de bancos de dados. Além do mais, sustenta a modelagem de dados dimensionais e relacionais. 
• Ferramentas gratuitas para a modelagem de dados: as ferramentas presentes no mercado de forma grátis apresentam software livre, a exemplo do Open ModelSphere. 

Como escolher uma ferramenta de Modelagem de Dados? 

Para escolher a ferramenta de modelagem de dados ideal, é necessário verificar se ela atende alguns requisitos, os quais você encontra logo abaixo:

1. Desempenho da ferramenta de modelagem de dados

Ao escolher uma ferramenta de modelagem, é muito importante verificar o desempenho de todo o sistema, ou seja, a capacidade de garantir uma boa velocidade e eficiência para os usuários realizarem suas análises.

Assim, a ferramenta deve englobar requisitos que permitam o crescimento dos negócios e do volume de dados que tendem a crescer, mas também forneçam uma base para a análise e recuperação dos dados.

2. Necessidade de manutenção 

É muito importante verificar se a ferramenta de modelo de dados necessita de alterações significativas em seu sistema, haja vista que tal processo pode interferir no aproveitamento das empresas perante os resultados do modelo, bem como nas análises desempenhadas.

Dessa forma, o ideal é priorizar as ferramentas que apresentem um suporte que facilite a atualização e a manutenção do sistema, a fim de que as empresas consigam realizar mudanças quando necessário.

Além disso, esse suporte também é responsável por manter as organizações em contato com os dados mais recentes no mercado.

3. Segurança dos dados 

Por fim, é preciso verificar se tal artifício de modelagem de dados segue as regulamentações governamentais, ou seja, analisar se os dados estão protegidos no modelo escolhido.

Nesse sentido, é muito importante ter a certeza que as ferramentas de modelagem apresentam medidas eficientes de segurança de dados, como o controle de acesso às informações do sistema.

Exemplos de Modelagem de Dados

A modelagem de dados é uma etapa imprescindível no desenvolvimento dos sistemas e da infraestrutura de diversos aplicativos, como os comerciais e os de entretenimento.

Dessa forma, a modelagem utiliza diversos sistemas transacionais, conjuntos ou suítes de aplicativos para manipular os dados, assim como outros artifícios que recolham, desenvolva e utilize dados.

A modelagem de dados comporta-se de maneira imperativa durante a estocagem de dados, haja vista que o data warehouseé um depósito de dados provenientes de fontes diversas.

Sendo assim, é necessário, primeiramente, realizar o mapeamento dos formatos e das estruturas do warehouse, a fim de definir o caminho a ser seguido para manipular os dados em concordância com as exigências do projeto.

Essa etapa é muito importante, pois os dados devem ser relevantes para o estudo e a mineração de dados.

Ou seja, o modelo de dados irá atuar como um simplificador das ferramentas de análise, dos sistemas de dashboards, da mineração de dados e da relação com o conjunto de recursos  e de aplicativos.

Por fim, a modelagem de dados é imprescindível para a execução das demais etapas do projeto, haja vista que permite a formação de uma base para a execução dos demais elementos, como ferramentas, funções e programas.

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