O que é modelagem de dados?
Modelagem de dados é o processo de análise e definição de todos os diferentes dados que sua empresa coleta e produz, bem como as relações entre esses dados. Ao usar texto, símbolos e diagramas, os conceitos de modelagem de dados criam representações visuais dos dados conforme eles são coletados, armazenados e usados em seus negócios. À medida que a sua empresa determina como e quando os dados serão usados, o processo de modelagem de dados torna-se um exercício de reconhecimento e esclarecimento de seus requisitos de dados.
Os benefícios da modelagem de dados
Modelando seus dados, é possível documentar quais tipos de dados você possui, como os usa e quais são os requisitos de gerenciamento de dados relativos ao uso, à proteção e à governança dos dados. As vantagens em usar a modelagem de dados incluem:
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Criação de uma estrutura para colaboração entre as suas equipes de TI e de negócios.
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Exposição de oportunidades para melhorar os processos empresariais, definindo as necessidades e os usos dos dados.
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Economia de tempo e dinheiro em investimentos em TI e processos por meio de planejamento adequado.
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Redução de erros (e entrada de dados redundante e propensa a erros), além de melhora na integridade dos dados.
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Aumento da velocidade e do desempenho da recuperação e análise de dados por meio de planejamento de capacidade e crescimento.
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Definição e acompanhamento dos principais indicadores de desempenho desejados, adaptados aos seus objetivos de negócio.
não se trata apenas dos resultados da modelagem de dados, mas de como você obtém esses resultados.
Exemplos do conceito de modelagem de dados
Agora que você sabe o que é modelagem de dados e por que ela é importante, vamos examinar três exemplos diferentes de tipos de conceitos de modelagem de dados.
Modelagem de dados conceituais
Um modelo de dados conceitual define a estrutura geral de seus negócios e dados. Usado para organizar conceitos de negócios, o modelo de dados conceitual é definido pelos stakeholders de negócios e engenheiros ou arquitetos de dados. Por exemplo, você pode ter dados de clientes, funcionários e produtos, e cada um desses buckets de dados, conhecidos como entidades, tem relacionamentos com outras entidades. As entidades e os relacionamentos entre entidades são definidos em seu modelo de dados conceitual.
Modelagem de dados lógicos
Um modelo de dados lógico se baseia no modelo de dados conceitual com atributos específicos de dados em cada entidade e relacionamentos específicos entre esses atributos. Por exemplo, o Cliente A compra o Produto B do Funcionário de Vendas C. Esse é seu modelo técnico das regras e estruturas de dados, conforme definido por engenheiros e arquitetos de dados e analistas de negócios, e ajudará a conduzir decisões sobre qual modelo físico seus dados e necessidades de negócios exigem.
Modelagem de dados físicos
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. Ele é desenvolvido para uma ferramenta de banco de dados e uma tecnologia de armazenamento de dados específicas e tem conectores de dados para fornecer os dados em todos os seus sistemas de negócios aos usuários, conforme necessário. Esse é o objetivo ao qual os outros modelos conduzem: a implementação real de seu conjunto de dados.
Como o conceito de modelagem de dados afeta as análises
A modelagem de dados, a ciência de dados e a análise de dados estão interligadas, pois você precisa de um modelo de dados de qualidade para obter a análise de dados de maior impacto para o business intelligence que embase a tomada de decisões futura. O processo de criação de modelos de dados é uma função impulsionadora que faz com que cada unidade de negócios analise como eles contribuem para objetivos de negócios holísticos. Além disso, um modelo de dados sólido significa desempenho analítico otimizado, não importa o tamanho ou a complexidade atuais ou futuros do conjunto de dados.
Com todos os seus dados claramente definidos, se torna muito mais fácil analisar exatamente os dados de que você precisa. Como você já configurou as relações entre os atributos de dados no seu modelo de dados, é simples analisar e ver os impactos conforme à medida que você altera processos, preços ou equipes.
Como escolher uma ferramenta de modelagem de dados
A boa notícia é que a ferramenta de business intelligence de qualidade incluirá todas as ferramentas de modelagem de dados de que você precisa, exceto os produtos de software e serviços específicos que você escolher para criar seu modelo físico. Portanto, você é livre para escolher a opção que se adapta melhor às suas necessidades de negócios e à infraestrutura existente. Faça a si mesmo essas perguntas sobre as melhores práticas de modelagem de dados ao avaliar uma ferramentas de análise de dados quanto a seu potencial de modelagem e análise de dados.
Essa ferramenta de modelagem de dados é intuitiva?
A equipe técnica que implementa o modelo de dados pode ser capaz de lidar com qualquer ferramenta que você lhes fornecer. Porém, seus estrategistas de negócios e usuários de análises diárias (basicamente, a sua empresa como um todo) não vão aproveitar ao máximo a ferramenta de modelagem de dados se ela não for fácil de usar. Você deseja ter uma ferramenta de modelagem de dados com uma experiência de usuário intuitiva, direta e capaz de ajudar sua equipe com a narrativa de dados e os painéis de dados.
Qual é o desempenho dessa ferramenta de modelagem de dados?
Outro atributo importante é o desempenho, que significa velocidade e eficiência, e que se traduzem na capacidade de manter os negócios funcionando sem problemas enquanto os usuários executam análises. O melhor modelo de dados planejado não será realmente o melhor se não puder funcionar sob o peso das condições do mundo real, que, espera-se, envolvem a expansão dos negócios e volumes crescentes de dados, recuperação e análise.
Essa ferramenta de modelagem de dados requer manutenção?
Se cada mudança em seu modelo de negócios exigir grandes alterações em seu modelo de dados, sua empresa não aproveitará ao máximo os resultados do modelo ou da análise associada. Procure uma ferramenta de modelagem de dados que facilite a manutenção e as atualizações, para que sua empresa possa fazer ajustes conforme a necessidade e, ao mesmo tempo, ter acesso aos dados mais atualizados.
Os dados serão seguros com essa ferramenta de modelagem de dados?
As regulamentações governamentais exigem que você proteja os dados de seus clientes, mas a viabilidade dos negócios exige a proteção de todos os seus dados como um ativo valioso. Você deve garantir que as ferramentas de modelagem de dados escolhidas tenham fortes medidas de segurança integradas, incluindo controles para conceder acesso a quem precisar dela e bloquear quem não precisar.
Introdução à modelagem de dados
Seja qual for a ferramenta de modelagem de dados escolhida, garanta que ela oferece alto desempenho, seja intuitiva e fácil de manter, para que sua empresa obtenha todos os benefícios desse processo de negócios vital. Agora que você entende a importância da modelagem de dados e o que ela pode lhe oferecer, está pronto para a próxima etapa. Descubra como o Microsoft Power BI, uma solução líder em business intelligence e modelagem de dados, pode ajudá-lo a otimizar o uso de dados.
Perguntas frequentes
Qual é a consideração mais importante na modelagem de dados?
A consideração mais importante da modelagem de dados é criar a base para um banco de dados que possa carregar, recuperar e analisar rapidamente grandes volumes de dados. Um conceito de modelagem de dados eficaz requer o mapeamento de dados de negócios, a conexão dos relacionamentos entre os dados e do entendimento sobre como os dados são usados.
Com que frequência um modelo de dados deve ser treinado novamente?
A frequência com que um modelo de dados deve ser treinado novamente varia de acordo com o modelo e o problema que ele ajuda a resolver. Um modelo pode precisar ser retreinado diariamente, semanalmente ou mais periodicamente, como mensalmente ou anualmente, com base na frequência com que os conjuntos de dados de treinamento mudam, se o desempenho do modelo diminuiu e em outras considerações sobre a ciência de dados.
O que significa validar um modelo de dados?
Validar um modelo de dados significa confirmar que o modelo de dados está estruturado adequadamente e pode cumprir a finalidade pretendida. Uma ferramenta de modelagem de dados eficaz facilita o processo de validação com mensagens automatizadas que solicitam aos usuários que corrijam erros, classificar consultas e otimizar opções de armazenamento para redução de dados.
Quais são os três principais conceitos da modelagem de dados?
Há três conceitos de modelagem de dados: modelagem de dados conceituais, modelagem de dados logísticos e modelagem de dados físicos. Variando do abstrato ao discreto, os conceitos de modelagem de dados criam um blueprint de como os dados são organizados e gerenciados em uma organização.