O que é modelagem de dados?
A 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 bits de dados. Os conceitos de modelagem de dados criam representações visuais de dados conforme são usados em seus negócios, e o processo em si é um exercício para entender e esclarecer seus requisitos de dados.
Por que a modelagem de dados é importante
Modelando seus dados, você documentará quais dados possui, como os usa e quais são seus requisitos de uso, proteção e governança. Por meio da modelagem de dados, sua organização:
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Cria uma estrutura para colaboração entre sua equipe de TI e suas equipes de negócios.
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Expõe oportunidades para melhorar os processos empresariais, definindo as necessidades e os usos dos dados.
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Economiza tempo e dinheiro em investimentos em TI e processos por meio de planejamento inicial adequado.
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Reduz os erros (e a entrada de dados redundante e propensa a erros), além de melhorar a integridade dos dados.
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Aumenta a velocidade e o desempenho da recuperação e análise de dados por meio de planejamento de capacidade e crescimento.
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Define e acompanha os principais indicadores de desempenho desejados, adaptados aos seus objetivos de negócio.
Portanto, não se trata apenas do que você obtém com a modelagem de dados, mas também de como obtém. O próprio processo oferece benefícios significativos.
Exemplos 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 conceitos de modelagem de dados.
Modelagem de dados conceituais
Um modelo de dados conceitual define a estrutura geral de seus negócios e dados. É usado para organizar conceitos de negócios, conforme definido por seus participantes de negócios e 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 conceitual.
Modelagem de dados lógicos
Um modelo de dados lógico se baseia no modelo 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 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 a 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 de 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 a modelagem de dados afeta as análises
A modelagem de dados e a análise de dados estão interligadas, pois você precisa de um modelo de dados de qualidade para obter a análise de maior impacto para o business intelligence que embase a tomada de decisões. 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, 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 ferramenta de business intelligence de qualidade incluirão 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 ao avaliar ferramentas de análise de dados quanto a seu potencial de modelagem e análise de dados.
A sua ferramenta de modelagem de dados é intuitiva?
Os técnicos que implementam o modelo podem ser capazes de lidar com qualquer ferramenta que você lhes fornecer, mas seus estrategistas de negócios e usuários de análises diárias (e sua empresa como um todo) não vão aproveitar ao máximo a ferramenta se ela não for fácil de usar. Então, procure uma experiência de usuário intuitiva, direta e que ajude sua equipe com a narrativa de dados e os painéis de dados.
Qual é o desempenho da sua ferramenta de modelagem de dados?
Outro atributo importante é o desempenho: velocidade e eficiência, 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.
Sua 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 o modelo ou a análise associada. Procure uma ferramenta 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.
Seus dados estarão seguros?
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 escolhidas tenham fortes medidas de segurança integradas, incluindo controles para conceder acesso a quem precisar dela e bloquear quem não precisar.
Como começar a usar a modelagem de dados
Seja qual for a ferramenta de modelagem de dados escolhida, garanta que ela oferece alto desempenho, seja intuitiva de usar 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?
O objetivo 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 corporativos, das relações entre dados e de 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.
O que significa validar um modelo de dados?
O processo de validação do modelo de dados confirma que o modelo 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, otimizem consultas e façam outras alterações.
Quais são os principais conceitos da modelagem de dados?
Os conceitos de modelagem de banco de dados se dividem em três categorias: 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.
