Modelagem de Dados: o que é e como aplicá-la no seu negócio

Modelagem de dados é o processo de definir como os dados são coletados, armazenados e gerenciados dentro de um sistema. Este processo é fundamental para a construção de bancos de dados eficazes e para garantir que as informações sejam organizadas de maneira lógica e acessível.

A modelagem desempenha um papel crucial em várias áreas dentro das organizações. Um dos principais benefícios é a garantia da qualidade dos dados.

Segundo uma pesquisa da Gartner, cerca de 60% dos projetos de Business Intelligence falham devido à má qualidade dos dados. Isso destaca a importância da modelagem na criação de estruturas que asseguram que os dados sejam precisos, consistentes e relevantes desde o início, reduzindo erros e redundâncias.

Em um ambiente corporativo onde múltiplas fontes de dados são comuns, desde sistemas legados até novas soluções em nuvem, uma boa modelagem facilita a integração entre diferentes sistemas.

A modelagem de dados é indicada para organizar e analisar informações em diversas áreas, personalizando recomendações de produtos, gerenciando dados clínicos na área da saúde, avaliando e otimizando a gestão da cadeia de suprimentos, entre outras aplicações. Podendo ser dividida em três níveis principais:

Uma parte essencial da análise de requisitos é a identificação das entidades principais que o sistema deve gerenciar. As entidades são objetos ou conceitos que têm relevância no contexto do negócio.

Além das entidades e atributos, a análise de requisitos também envolve a identificação das relações entre elas. As relações ajudam a entender como diferentes entidades interagem no contexto do sistema.

Essa compreensão das relações é essencial para garantir que o modelo de dados reflita com precisão as operações do negócio.

Por fim, todos os requisitos identificados devem ser documentados de forma clara e organizada. Essa documentação serve como um guia para as fases subsequentes da modelagem de dados e desenvolvimento do sistema.

Este nível foca na identificação das entidades principais e nas relações entre elas. A modelagem conceitual não entra em detalhes técnicos, mas estabelece um entendimento claro do que o sistema deve representar, essa fase é vital para alinhar as expectativas dos stakeholders sobre os resultados esperados do sistema.

Uma das ferramentas mais comuns utilizadas na modelagem conceitual é o Diagrama Entidade-Relacionamento (DER). Este diagrama fornece uma representação visual das entidades, seus atributos e os relacionamentos entre elas.

O uso de diagramas facilita a comunicação entre os membros da equipe e os stakeholders, permitindo que todos visualizem claramente como os dados serão organizados e interconectados.

Nesta fase, o modelo conceitual é refinado com a inclusão de detalhes técnicos. Isso envolve a definição dos atributos das entidades (como nome do cliente ou preço do produto) e as regras que governam suas interações.

Assim, são definidas chaves primárias e chaves estrangeiras. Com isso, a modelagem lógica proporciona uma visão mais clara da estrutura dos dados e suas inter-relações.

A modelagem lógica também leva em conta a tecnologia específica do SGBD que será utilizada para implementar o sistema. Diferentes SGBDs podem ter características e limitações distintas, e o modelo lógico deve ser adaptado para garantir eficiência e desempenho.

Na modelagem lógica, cada entidade identificada na fase conceitual é detalhada com seus atributos específicos. Isso envolve a definição clara de quais informações serão armazenadas para cada entidade. Por exemplo, a entidade “Cliente” pode incluir atributos como:

Um aspecto fundamental da modelagem lógica é a definição das chaves primárias e estrangeiras. A chave primária é um atributo ou um conjunto de atributos que identifica unicamente cada registro em uma tabela. Já as chaves estrangeiras são atributos que estabelecem relações entre diferentes tabelas, permitindo a vinculação dos dados.

Nas regras e restrições também são definidas as regras que governam as interações entre os dados. Isso inclui restrições de integridade, como:

Integridade referencial
Garante que as chaves estrangeiras correspondam a registros existentes nas tabelas referenciadas.

Restrições de unicidade
Assegura que certos atributos, como o email do cliente, sejam únicos dentro da tabela.

Restrições de nulidade
Define quais atributos podem ou não aceitar valores nulos.

A modelagem física é a etapa final do processo de modelagem de dados, que envolve a implementação do modelo em um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD). Nessa fase, são tomadas decisões sobre a escolha do SGBD, indexação dos dados e particionamento para otimizar o acesso e a manipulação das informações.

A modelagem de dados não é apenas uma prática técnica, representa uma estratégia vital para qualquer organização que deseja maximizar o valor das informações disponíveis.

Ao considerar sua implementação, busque profissionais especializados que possam garantir uma abordagem eficaz e alinhada às suas necessidades específicas.

Compreender essa prática é essencial para qualquer empresa que deseja não apenas sobreviver, mas também prosperar em um mercado orientado por informações