Modelagem de dados: como gerar informações coerentes, estratégicas e de valor para os negócios

A modelagem de dados constrói estruturas para armazenar e recuperar informações, dando coerência e forma a dados que, soltos, não fariam sentido.

Modelagem de dados: como gerar informações coerentes, estratégicas e de valor para os negócios

Todo o profissional de Tecnologia da Informação criterioso deveria ter um entendimento básico sobre a modelagem de dados, pois ela é uma etapa essencial em qualquer projeto de desenvolvimento ou manutenção de software. Não que seja preciso se tornar um especialista neste assunto, mas é importante estar preparado(a) para se envolver na criação de um modelo conceitual, estando apto(a) a ler um modelo de dados, entender quando criar ou não criar um, além de conhecer as técnicas de projeto de dados fundamentais.

E, para ajudar você a se tornar este tipo de profissional, neste artigo vamos apresentar uma visão geral sobre as habilidades de modelagem de dados fundamentais que todos os devs devem ter, quais habilidades podem ser aplicadas, as fases, exemplos e sua importância. Boa leitura e aprendizado!

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados tem tudo a ver com as decisões que você toma à frente de um projeto, pois é o processo mais relevante na geração de informações coerentes, estratégicas e de valor para os negócios, tornando possível a análise e definição de todos os diferentes dados que sua empresa coleta e produz, bem como as relações entre eles. Ela consiste em construir estruturas que possibilitam o armazenamento e a recuperação de informações em pesquisas para contextos específicos.

É importante entender que um dado isolado não oferece informação, mas, com a construção e o mapeamento corretos, é possível obter materiais consistentes e reais para os usuários finais.

O mecanismo de funcionamento da modelagem de dados parte da atribuição de quatro elementos. São eles:

  • Entidade: seja uma pessoa, objeto, máquina, estrutura ou equipamento, desde que tenha existência física ou virtual;
  • Instância: tudo o que acontece com uma entidade em um conjunto de dados passa a ser conhecido como instância ou ocorrência/registro;
  • Atributo: todo objeto ou pessoa que existe em um espaço virtual ou físico é possuidor de atributos;
  • Relacionamento: correlações entre entidades, atributos e instâncias em um banco de dados, que nada mais são do que eventos que acontecem entre instâncias de duas ou mais entidades.

Qual a importância da modelagem de dados?

Sem a modelagem de dados seria praticamente impossível programar, pois não haveria relação lógica entre as informações a serem estabelecidas. Portanto, sua importância está na característica de dar sentido a coisas que, de forma aleatória, não teriam finalidade, sendo fundamental para colocar ordem e ajudar a organizar tarefas e processos decisórios.

Por isso, a relevância em desenvolver essa modelagem de dados de forma adequada às regras de negócio do sistema de software que será implementado. Se realizada de maneira assertiva, vai facilitar na análise e projeção de informações estratégicas e na tomada de decisões corretas.  

Modelando os dados, é possível documentar quais informações a empresa possui, como as usa e quais são os requisitos de uso. Com a modelagem de dados, é possível:

  • Criar uma estrutura para colaboração entre a equipe de TI e as de negócios;
  • Expor oportunidades para melhorar os processos empresariais, definindo as necessidades e os usos dos dados;
  • Economizar tempo e dinheiro em investimentos em TI e processos, por meio de planejamento inicial adequado;
  • Minimizar erros e melhorar a integridade dos dados;
  • Aumentar a velocidade e o desempenho da recuperação e análise de dados, por meio de planejamento de capacidade e crescimento.

Portanto, não se trata apenas do que se obtém com a modelagem de dados, mas como o  próprio processo oferece benefícios significativos.

Resumindo, a modelagem de dados é a etapa mais importante no processo de construção de um sistema de software, pois é nessa fase que ocorre o levantamento de requisitos junto aos clientes, o que permitirá entender qual será a estrutura de dados pretendida para o sistema.

Mas não se esqueça de que é primordial considerar cada detalhe, pois isso facilita na definição de entidades e seus respectivos relacionamentos. Uma modelagem bem definida é decisória para a identificação de melhorias, correções e novas funcionalidades no produto desenvolvido.    

Fases da modelagem de dados e como fazê-la

Imagine que você precisa construir um prédio. Assim como essa edificação, na modelagem de dados o desenvolvimento de um software ou aplicação começa pelo alicerce. Com uma base bem estruturada, o dev pode avançar, passando às demais etapas até a sua concretização. Desse modo, a modelagem segue uma espécie de projeto, subdividido em três etapas. São elas:

Modelos de dados conceituais

Usando o mesmo exemplo da construção de um prédio, a primeira fase seria a da confecção da planta. Nela o desenvolvedor ou desenvolvedora e os clientes traçam uma espécie de mapa, no qual as relações esperadas e funções a serem criadas passam para o papel (ou computador). Um modelo de dados conceitual define a estrutura geral de seus negócios e dados, sendo usado para organizar conceitos definidos por seus participantes, como as entidades e os relacionamentos entre entidades são definidos.

Modelos lógicos de dados (MLDS)

Na modelagem lógica, são definidos os atributos que serão as chaves primárias para a estrutura. Também é nessa fase que o dev precisa ponderar os detalhes específicos de implementação, além dos recursos disponíveis e eventuais limitações. Um modelo de dados lógico se baseia no modelo conceitual com atributos específicos de informações em cada entidade e relacionamentos específicos entre esses atributos. Esse modelo técnico das regras e estruturas de dados ajuda a conduzir decisões sobre qual modelo físico é exigido por suas informações e necessidades de negócios.

Modelos físicos de dados (MFDS)

Nesta fase mais técnica, é necessário ter conhecimentos de Structured Query Language (SQL), a linguagem usada nessa programação. É aqui também que são estabelecidas regras de validação, nas quais as informações passam a ter representação física e virtual e em que o modelo deve ser refletido no banco de dados. Um modelo de dados físico é sua implementação específica do modelo de dados lógico e é criado por administradores e desenvolvedores de banco de dados (DBA).

Para criar uma modelagem de dados eficiente, é preciso seguir algumas práticas. Separamos as principais para que você possa compreender melhor:

Abordagem

É importante começar a modelagem de dados com uma perspectiva mais ampla. Apesar dos três tipos de modelos citados acima terem uma ordem natural e propósitos distintos, as especificações finais devem ser consideradas em um documento único e importante.

Para fazer a modelagem, é necessário realizar uma reengenharia, integração de sistemas ou migração para a nuvem. Logo, é essencial realizar um projeto flexível e modular, visando o futuro e um ecossistema amplo. Para isso, é possível iniciar com um gráfico simples, comportando todas as fontes de dados da empresa, internas e externas, e, com o tempo, aprimorar o sistema. Mas não se esqueça de criá-lo pensando nesse upgrade.

Visualização de dados

Evite agrupar os dados em linhas e colunas e prefira representações gráficas, pois elas permitem que os usuários acessem, movimentem e associem rapidamente as informações, permitindo uma análise mais eficiente dos dados.

Mapeamento de dados

Essa fase envolve a migração e integração de todos os dados gerenciais, garantindo que sejam analisados depois. Nessa etapa, é possível descobrir e resolver problemas que poderiam inviabilizar grandes projetos e levar a decisões equivocadas.

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.

Criação de uma referência detalhada

Nesse momento, os conjuntos de diretrizes técnicas entram em ação. A partir dessa etapa a modelagem passa a produzir um diagrama completo de objetos de dados e suas associações, vinculando todos os componentes e criando um resumo com as informações mais relevantes.

É fundamental para o desenvolvedor e desenvolvedora ter uma noção dos fundamentos de modelagem de dados, não apenas para ler os modelos, mas também para trabalhar efetivamente com os DBAs, responsáveis pelos aspectos relacionados aos dados do projeto. As tarefas dos modeladores são realizadas de forma iterativa e consistem em:

  • Identificar os tipos de entidade;
  • Identificar atributos;
  • Aplicar convenção de nomes;
  • Identificar relacionamentos;
  • Associar chaves;
  • Normalizar para reduzir a redundância dos dados;
  • Diversificar para melhorar o desempenho.

Como a modelagem influencia a análise

A modelagem e a análise de dados estão interligadas, pois é preciso de uma para obter a outra. Além disso, um modelo de dados robusto e bem estruturado proporciona um desempenho analítico otimizado, independentemente do tamanho ou da complexidade do conjunto de dados. Com as informações bem definidas, torna-se mais fácil analisar os dados necessários.

Ficou mais fácil entender por que a modelagem de dados é tão importante e indispensável nas empresas, não é mesmo? E agora, que você entende sua importância e o que ela pode lhe oferecer, está pronto para a próxima etapa.

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