Como criar uma modelagem de dados de forma eficaz

Em meio à grande quantidade de informações disponíveis, a modelagem de dados tem se tornado essencial. Isso porque ela possibilita que as empresas acessem aquilo que for realmente importante para a tomada de decisões mais certeiras.

A modelagem de dados é o processo em que as informações são armazenadas estruturalmente em um determinado formato e dispostos em um banco. Se realizada de forma adequada, minimiza os erros e facilita as análises e previsões de resultados.

Mas afinal, o que é modelagem de dados e quais os tipos existentes? E mais: como criar um recurso eficiente? Descubra essas informações, a seguir.

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é parte essencial do planejamento para qualquer implantação de análise ou projeto de inteligência de negócios. Ela consiste em descrever a estrutura, as associações e restrições para os dados disponíveis. Em alguns casos, é possível criar até mesmo regras codificadas em um padrão reutilizável.

Esse processo inclui destacar os dados mais críticos do ponto de vista do usuário e, até mesmo, documentar com precisão as informações e os tipos existentes.

As suas formatações são geralmente gráficas e têm como objetivo oferecer não apenas clareza, mas portabilidade. Tanto que, após a modelagem de dados, as informações podem ser comunicadas para todos os níveis da organização – desde especialistas a usuários leigos e clientes.

Apesar de, aparentemente, o processo de modelagem de dados ser simples, requer um conhecimento aprofundado sobre a estrutura da empresa. Isso porque é preciso escolher uma solução que permita obter respostas comerciais com facilidade e rapidez. Ou seja: selecionar uma tecnologia que esteja alinhada com os objetivos finais do negócio.

A modelagem de dados pode ser obtida de 3 (três) maneiras principais. Continue a leitura e conheça cada uma delas.

Quais são os tipos de modelagem de dados?

1 – Modelo conceitual de dados

É considerado o modelo mais próximo da realidade do usuário. Ele é desenvolvido a partir dos requisitos do sistema, que são extraídos na fase de busca. Aqui, são selecionadas classes importantes dos dados e descritos relacionamentos semânticos entre eles.

Apesar das deliberações, geralmente, envolverem o trabalho de gerentes e cientistas de dados, qualquer pessoa deve ser capaz de entender o modelo resultante. Isso porque o foco está no entendimento comercial dos dados, enquanto os detalhes técnicos ficam restritos aos dois tipos de modelagem abaixo.

2 – Modelo de dados lógicos

O modelo conceitual pode ser transformado em um modelo de dados lógicos quando são realizadas mais especificações. Ele descreve como os dados devem ser armazenados no banco e suas relações.

Um único modelo conceitual pode resultar em vários modelos lógicos, dependendo da complexidade dos dados subjacentes e da sofisticação dos requisitos do negócio.

Aqui, os arquitetos de dados conduzem o processo – e é importante envolver engenheiros e cientistas de dados para uma análise aprofundada.

3 – Modelo de dados físico

Com as especificações em mãos, elas podem ser codificadas em modelos de dados físicos. Estes descrevem tabelas de banco individuais, colunas, tipos de componentes e detalhes. Ao mesmo tempo, contabilizam desempenho, acesso e alocação de recursos.

Nesse tipo de modelagem de dados, o processo atinge o nível mais alto de granularidade antes da implementação propriamente dita. Cabendo aos engenheiros e administradores, a partir de agora, extrair das informações o que for relevante para o negócio.

Como criar uma modelagem de dados?

Conheça as melhores práticas para criar uma modelagem de dados eficiente nas empresas:

1 – Abordagem como um processo holístico

É importante começar a modelagem de dados com uma perspectiva mais ampla – seja temporal ou transversal. Apesar dos três tipos de modelos terem uma ordem natural e propósito distintos, as especificações finais devem ser consideradas um documento único e, é claro, extremamente importante.

Para que a modelagem ocorra, pode ser necessário realizar uma reengenharia, integração de sistemas ou migração para a nuvem. Além disso, pessoas de diversas especialidades podem ter a necessidade de consultar as informações.

Logo, é essencial realizar um projeto flexível e modular, visando o futuro e um ecossistema amplo. Na prática, significa que é possível iniciar com um gráfico simples, comportando todas as fontes de dados da empresa – incluindo as externas. Com o tempo, você pode ir aprimorando isso, desde que o sistema seja pensado para esse upgrade.

2 – Visualização de dados

Olhar para diversas linhas e colunas repletas de números não costuma ser a forma mais eficiente para fazer uma análise precisa de dados. Grande parte dos usuários ficam à vontade olhando para representações gráficas, as quais permitem acessar, movimentar e associar rapidamente as informações.

Abordagens de visualização de dados como essa também ajudam a limpá-los. Permitindo torná-los completos, consistentes e livres de erros e redundâncias.

3 – Mapeamento de dados

Trata-se de uma etapa essencial, pois envolve a migração e integração de todos os dados gerenciais, garantindo que sejam analisados depois. Aqui, é possível descobrir e resolver problemas que poderiam inviabilizar grandes projetos e levar a decisões equivocadas.

4 – Organização de dados

É essencial organizar os dados corretamente, usando tabelas individuais para as questões mais relevantes do negócio. Com isso, é possível realizar análises rápidas e eficientes.

5 – Criação de uma referência detalhada

Nesse momento, a perspectiva abstrata e conceitual é deixada para trás, dando lugar a um conjunto de diretrizes técnicas. Com isso em mente, a modelagem passa a produzir um diagrama completo de objetos de dados e suas associações. E, ainda, um dicionário que vincula todos os componentes, criando um resumo com as informações mais relevantes.

Por se tratar de um processo altamente complexo, a modelagem de dados requer conhecimentos específicos e empresariais. Logo, uma alternativa é contar com a consultoria em Business Intelligence, que auxilia as empresas a modelar seus dados corretamente. Bem como selecionar e implementar a melhor ferramenta para a visualização de dados.