O que é a modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de analisar e definir todos os diferentes tipos de dados que sua empresa coleta e produz, bem como as relações entre esses bits de dados. Com o uso de texto, símbolos e diagramas, os conceitos de modelagem de dados criam representações visuais dos dados conforme eles são capturados, armazenados e usados em sua empresa. À medida que sua empresa determina como os dados serão usados e quando, o processo de modelagem de dados se tornará um exercício de compreensão e esclarecimento de seus requisitos de dados.

Um homem apontando para uma tela que exibe RENDIMENTO.

Criação de uma estrutura para colaboração entre as suas equipes de TI e de negócios.
Exposição de oportunidades para melhorar os processos empresariais, definindo as necessidades e os usos dos dados.
Economia de tempo e dinheiro em investimentos em TI e processos por meio de planejamento adequado.
Redução de erros (e entrada de dados redundante e propensa a erros), além de melhora na integridade dos dados.
Aumento da velocidade e do desempenho da recuperação e análise de dados por meio de planejamento de capacidade e crescimento.
Definição e acompanhamento dos principais indicadores de desempenho 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 participantes da empresa e pelos engenheiros ou arquitetos de dados. Por exemplo, você pode ter dados de clientes, funcionários e produtos, e cada bloco de dados, conhecido como entidades, tem relacionamentos com outras entidades. As entidades e as relações de entidade são definidas em seu modelo de dados conceitual.

Modelagem de dados lógica

Um modelo de dados lógico se baseia no modelo de dados conceitual com atributos específicos de dados em cada entidade e os relacionamentos entre esses atributos. Por exemplo, o Cliente A compra o Produto B do Vendedor C. Esse é o seu modelo técnico das regras e estruturas de dados, conforme definido pelos engenheiros de dados, arquitetos e analistas de negócios, ajudando a orientar as decisões sobre o modelo físico que seus dados e negócios exigem.

Modelagem de dados física

Um modelo de dados físico é sua implementação específica do modelo de dados lógico criado por administradores e desenvolvedores de banco de dados. Ele é desenvolvido para uma ferramenta específica de banco de dados e tecnologia de armazenamento de dados, e com conectores de dados para servir os dados em todos os seus sistemas de negócios para os usuários, conforme necessário. Essa é a "coisa" para a qual os outros modelos têm levado; a implementação real de seu acervo 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 andam de mãos dadas. Você precisa de um modelo de dados de qualidade para obter a análise de dados mais impactante para obter um business intelligence eficaz que informará sua futura tomada de decisões. O processo de criação de um modelo de dados envolve forçar cada unidade de negócios a examinar como ela contribui para suas metas organizacionais holísticas. Além disso, um modelo de dados sólido significa desempenho analítico otimizado, independentemente do tamanho e da complexidade do seu patrimônio de dados, ou do que ele se tornará.

Com todos os seus dados claramente definidos, fica muito mais fácil analisar exatamente os dados de que você precisa. Como você já configurou as relações entre os atributos de dados em seu modelo de dados, fica simples analisar e ver os impactos à medida que você altera os processos, os preços ou a equipe.

Introdução à modelagem de dados

Seja qual for a ferramenta de modelagem de dados que você escolher, verifique se ela é de alto desempenho, intuitiva e de fácil manutenção para que sua empresa obtenha todos os benefícios desse exercício comercial vital. Agora que você entende a importância da modelagem de dados e o que ela pode fazer, você está pronto para a próxima etapa. Descubra como o Microsoft Power BI, uma solução líder em business intelligence e modelagem de dados, pode ajudar você a otimizar o uso dos dados.

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Como escolher uma ferramenta de modelagem de dados

A boa notícia é que uma ferramenta de business intelligence de qualidade incluirá todas as ferramentas de modelagem de dados de que você precisa, além dos produtos e serviços de software específicos que você escolher para criar seu modelo físico. Portanto, você pode escolher a que melhor se adapta às suas necessidades comerciais e à infraestrutura existente. Faça a si mesmo estas perguntas sobre as práticas recomendadas de modelagem de dados ao avaliar uma ferramenta de análise de dados quanto ao 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 lidar com qualquer ferramenta gerada. Mas os seus estratégias de negócios e os usuários diários de análise, basicamente, sua empresa como um todo, não obterão o valor ideal da ferramenta de modelagem de dados se não for fácil de usar. Você desejará uma ferramenta de modelagem de dados com uma experiência do usuário intuitiva e direta que pode ajudar sua equipe a compartilhar histórias de dados e painéis de dados.

Qual é o desempenho dessa ferramenta de modelagem de dados?

Outro atributo importante é o desempenho, ou seja, velocidade e eficiência, que se traduzem na capacidade de manter a empresa funcionando sem problemas à medida que os usuários executam análises. O melhor modelo de dados planejado não é realmente o melhor se não puder ter um bom desempenho sob o estresse das condições do mundo real; que, esperamos, envolvam crescimento de negócios e volumes crescentes de dados, recuperação e análise.

Essa ferramenta de modelagem de dados requer manutenção?

Se cada alteração em seu modelo de negócios exigir alterações complicadas em seu modelo de dados, sua empresa não obterá os melhores resultados desse modelo ou de suas análises associadas. Procure uma ferramenta de modelagem de dados que facilite a manutenção e as atualizações, para que sua empresa possa se movimentar conforme necessário e, ao mesmo tempo, ter acesso aos dados mais atualizados.

Os dados estarão seguros com essa ferramenta de modelagem de dados?

Os regulamentos governamentais exigem que você proteja os dados de seus clientes, mas a viabilidade de seus negócios exige a proteção de todos os seus dados como o ativo valioso que são. Verifique se as ferramentas de modelagem de dados escolhidas têm medidas de segurança fortes internas, incluindo controles para conceder acesso a quem precisa e bloquear aqueles que não precisam.

Perguntas frequentes

Qual é a consideração mais importante na modelagem de dados?

A consideração mais importante na modelagem de dados é criar uma base para um banco de dados que possa carregar, recuperar e analisar rapidamente grandes volumes de dados. Um conceito eficaz de modelagem de dados requer o mapeamento dos dados corporativos, a conexão das relações entre esses dados e a compreensão 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 treinado novamente 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 corretamente e que pode executar a finalidade pretendida. Uma ferramenta de modelagem de dados eficaz facilita o processo de validação com mensagens automáticas que solicitam aos usuários a correção de erros, a classificação de consultas e a otimização das opções de armazenamento para redução de dados.

Quais são os três conceitos principais da modelagem de dados?

Há três conceitos de modelagem de dados: modelagem de dados conceitual, modelagem de dados logística e modelagem de dados física. Variando do abstrato ao discreto, os conceitos de modelagem de dados criam um plano de como os dados são organizados e gerenciados em uma organização.

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