O que é a modelação de dados?
A modelação de dados é o processo de análise e definição de todos os diferentes dados que a sua empresa recolhe e produz, bem como as relações entre esses fragmentos de dados. Os conceitos de modelação de dados criam representações visuais dos dados à medida que são utilizados no seu negócio e o processo propriamente dito é um exercício de compreensão e clarificação dos seus requisitos de dados.
Motivos pelos quais a modelação de dados é importante
Ao modelar os seus dados, irá documentar os dados que possui, como os utiliza e quais são os seus requisitos relacionados com a utilização, a proteção e a governação. Através da modelação de dados, a sua organização:
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Cria uma estrutura para a colaboração entre a sua equipa de TI e as suas equipas de negócio.
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Expõe oportunidades para melhorar os processos de negócio ao definir as necessidades e as utilizações de dados.
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Poupa tempo e dinheiro em investimentos de TI e de processos através de um planeamento antecipado adequado.
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Reduz os erros (e a introdução de dados redundantes propensos a erros), ao mesmo tempo que melhora a integridade dos dados.
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Aumenta a velocidade e o desempenho da obtenção de dados e da análise ao planear a capacidade e o crescimento.
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Define e controla indicadores chave de desempenho personalizados consoante os seus objetivos de negócio.
Assim, não é apenas o que obtém com a modelação de dados, mas também como obtém. O próprio processo proporciona vantagens significativas.
Exemplos de modelação de dados
Agora que sabe o que é a modelação de dados e por que razão é importante, vamos conhecer os três conceitos diferentes de modelação de dados como exemplos.
Modelação de dados concetual
Um modelo de dados conceptual define a estrutura global do seu negócio e dos dados. É utilizado para organizar conceitos empresariais, conforme definido pelos arquitetos de dados e intervenientes do seu negócio. Por exemplo, pode ter dados de clientes, colaboradores e produtos, e cada um desses registos de dados, conhecidos como entidades, tem relações com outras entidades. Tanto as entidades como as relações entre entidades são definidas no seu modelo conceptual.
Modelação de dados lógica
Um modelo de dados lógico baseia-se no modelo conceptual com os atributos específicos dos dados em cada entidade e as relações específicas entre esses atributos. Por exemplo, o Cliente A compra o Produto B ao Representante de Vendas C. Este é o seu modelo técnico das regras e estruturas de dados definido pelos arquitetos de dados e os analistas de negócio, e ajudará a impulsionar a tomada de decisões sobre o modelo físico que os seus dados e necessidades empresariais exigem.
Modelação de dados física
Um modelo de dados físicos é a sua implementação específica do modelo de dados lógico, sendo criado pelos programadores e administradores de bases de dados. É desenvolvido para uma tecnologia de armazenamento de dados e ferramenta de base de dados específica, com conectores de dados que servem dados de todos os seus sistemas empresariais aos utilizadores, conforme necessário. Este é o princípio que os outros modelos têm pretendido alcançar: a implementação real do seu património de dados.
Como a modelação de dados impacta a análise
A modelação de dados e a análise de dados caminham a par porque precisa de um modelo de dados de qualidade para obter a análise mais impactante para business intelligence que fundamente a tomada de decisões. O processo de criação de modelos de dados é uma função que faz com que cada unidade de negócio examine a forma como contribui para os objetivos de negócio holísticos. Além disso, um modelo de dados sólido é sinónimo de desempenho de análise otimizado, qualquer que seja ou venha a ser a dimensão e a complexidade do seu património de dados.
Com todos os seus dados claramente definidos, tornou-se muito mais fácil de analisar exatamente os dados de que precisa. Como já configurou as relações entre atributos de dados, é muito simples analisar e ver os impactos à medida que altera os processos, os preços ou a contratação de pessoal.
Como escolher uma ferramenta de modelação de dados
A boa notícia é que uma ferramenta de business intelligence de qualidade incluirá todas as ferramentas de modelação de dados de que precisa, para além dos produtos e serviços de software específicos que escolher para criar o seu modelo físico. Assim, é livre de escolher aquela que mais se adequa às suas necessidades de negócio e à infraestrutura existente. Faça as seguintes perguntas quando avaliar o potencial de análise e modelação de dados de uma ferramenta de análise de dados.
A sua ferramenta de modelação de dados é intuitiva?
Os técnicos que implementam o modelo podem conseguir trabalhar com qualquer ferramenta que lhes der, mas os estrategas de negócio e os analistas do dia a dia (e o seu negócio como um todo) não vão conseguir tirar o máximo partido da ferramenta se não for fácil de utilizar. Procure uma experiência de utilizador intuitiva e simples que ajude a sua equipa com a narrativa de histórias dos dados e os dashboards de dados.
Como se comporta a sua ferramenta de modelação de dados?
Outro atributo importante é o desempenho: a velocidade e a eficiência, que se traduzem na capacidade de manter o bom funcionamento do negócio à medida que os seus utilizadores executam análises. O melhor modelo de dados planeado não é verdadeiramente o melhor se não conseguir funcionar sob o stress das condições do mundo real que, espera-se, envolvem o crescimento do negócio e o aumento dos volumes de dados, obtenção e análise.
A sua ferramenta de modelação de dados requer manutenção?
Se cada alteração ao seu modelo de negócio necessitar de alterações complexas ao seu modelo de dados, o seu negócio não conseguirá rentabilizar ao máximo o modelo ou a análise associada. Procure uma ferramenta que facilite a manutenção e as atualizações para o seu negócio poder posicionar-se à medida das necessidades, mantendo o acesso aos dados mais atualizados.
Os seus dados estão seguros?
Os regulamentos governamentais exigem que proteja os dados dos seus clientes, mas a viabilidade do seu negócio exige a proteção de todos os seus dados, tendo em conta que são um ativo valioso. Deverá assegurar que as ferramentas que escolher têm fortes medidas de segurança incorporadas, incluindo controlos para conceder acesso a quem precisa e bloquear quem não precisa.
Como começar a utilizar a modelação de dados
Qualquer que seja a ferramenta de modelação de dados que escolher, certifique-se de que oferece um alto desempenho, tem uma utilização intuitiva e é fácil de manter para o seu negócio obter todas as vantagens deste exercício empresarial vital. Agora que já conhece a importância da modelação de dados e o que ela pode fazer por si, está pronto para o próximo passo. Saiba como o Microsoft Power BI, uma solução líder em business intelligence e modelação de dados, pode ajudá-lo a otimizar a sua utilização de dados.
Perguntas mais frequentes
Qual é a consideração mais importante a ter em conta sobre a modelação de dados?
O objetivo mais importante da modelação de dados é criar os alicerces para uma base de dados apta a carregar, obter e analisar rapidamente grandes volumes de dados. Um conceito de modelação de dados efetivo requer o mapeamento dos dados de negócio, relações entre dados e como utilizar os dados.
Com que frequência é necessário preparar um modelo de dados?
A frequência de preparação de um modelo de dados varia consoante o modelo e o problema que resolve. Um modelo pode precisar de ser preparado diariamente, semanalmente ou mais periodicamente, como mensalmente ou anualmente, com base na alteração da frequência de preparação do conjunto de dados, se o desempenho do modelo diminuiu e noutras considerações.
O que significa validar um modelo de dados?
O processo de validação do modelo de dados confirma se o modelo foi estruturado corretamente e pode satisfazer o fim para o qual foi criado. Uma ferramenta de modelação de dados efetiva facilita o processo de validação com mensagens automatizadas que solicitam aos utilizadores para corrigirem erros, otimizarem consultas e efetuarem outras alterações.
Quais são os conceitos chave da modelação de dados?
Os conceitos de modelação de bases de dados inserem-se em três categorias: modelação de dados conceitual, modelação de dados logística e modelação de dados física. Do abstrato ao discreto, os conceitos de modelação de dados criam um esquema sobre como os dados são organizados e geridos numa organização.
