O que é modelagem de dados?
A modelagem de dados é o processo de visualizar sistemas de software complexos usando diagramas simples, incluindo texto e símbolos, para representar como os dados fluirão dentro dos sistemas de informação empresariais. Ela ajuda a ilustrar os tipos de dados armazenados e usados dentro do sistema, como os dados podem ser organizados ou agrupados e as relações entre diferentes tipos de dados.
Em outras palavras, a modelagem de dados é o processo de criar modelos de dados. Modelos de dados são representações conceituais de objetos de dados, juntamente com as relações entre eles e as regras. De fato, um modelo de dados pode ser considerado semelhante ao plano ou projeto de um arquiteto, que ajuda a criar modelos conceituais e, ao mesmo tempo, define relações entre diferentes itens de dados.
Os modelos de dados ajudam a manter a consistência nas convenções de nomenclatura, semântica, valores padrão e segurança, tudo isso enquanto garantem a qualidade dos dados. Isso ajuda a fornecer uma maneira consistente e previsível de definir e gerenciar recursos de dados em toda a organização. Eles são construídos abrangendo as necessidades de negócios. As partes interessadas nos negócios ajudam a definir as regras e requisitos por meio de feedback. Isso permite que as partes interessadas identifiquem e corrijam erros antes que o código real de um novo sistema seja escrito.
Eles são tipicamente documentos vivos que evoluem com base nas mudanças nos requisitos de negócios. Eles oferecem uma compreensão mais profunda do que está sendo projetado e desempenham um papel crucial no planejamento da arquitetura e estratégia de TI e no suporte a vários processos de negócios.
Tipos de modelos de dados
Semelhante à maioria dos processos de design, a modelagem de dados começa em um alto nível de abstração e gradualmente se torna mais específica. Com base em seu grau de abstração, os modelos de dados podem ser divididos em três tipos:
- Modelo de dados conceitual: Este tipo de modelo de dados é a representação visual dos conceitos de banco de dados e também a relação entre eles. Ele fornece uma descrição de alto nível de um design de banco de dados que apresenta como os dados estão inter-relacionados e que tipo de dados podem ser armazenados. Também é referido como modelo de domínio e é tipicamente criado como parte do processo inicial de coleta de requisitos do projeto. Modelos de dados conceituais são destinados a fornecer uma melhor compreensão dos dados para um público de negócios e não técnico. Uma vez criado um modelo conceitual, ele pode ser transformado em um modelo de dados lógico.
- Modelo de dados lógico: Este modelo de dados define a estrutura das entidades de dados e descreve os dados de uma perspectiva técnica. É menos abstrato e oferece melhor detalhe sobre conceitos e relações de dados. Em um modelo de dados lógico, os atributos de cada entidade são claramente definidos. Ele é usado como uma representação detalhada do design do banco de dados e serve como base para a criação de um modelo de dados físico.
- Modelo de dados físico: Esta categoria de modelos de dados é usada para modelagem específica de banco de dados. Oferece um esquema de como os dados serão armazenados dentro do banco de dados. Este tipo de modelo de dados descreve o design do banco de dados para sistemas específicos de sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) e entra em detalhes sobre chaves primárias e estrangeiras, chaves de coluna e restrições.
Tipos de modelagem de dados
A modelagem de dados permite que as organizações estabeleçam consistência, disciplina e repetibilidade no processamento de dados. Ela evoluiu rapidamente com os DBMS. A seguir estão algumas das abordagens de modelagem de dados:
- Modelagem de dados hierárquica: Esta abordagem de modelagem de dados tem uma estrutura em forma de árvore na qual cada registro tem um único pai ou raiz. Representa relações de um para muitos. A modelagem de dados hierárquica é usada em sistemas de informações geográficas (GISs) e sistemas de Linguagem de Marcação Extensível (XML), embora seja relativamente menos eficiente quando comparada a modelos de banco de dados desenvolvidos recentemente.
- Modelagem de dados relacional: Esta técnica de modelagem de banco de dados foi sugerida como uma alternativa ao modelo de dados hierárquico. Não exige que os desenvolvedores definam caminhos de dados, e nela, os segmentos de dados são especificamente unidos usando tabelas, o que reduz a complexidade do banco de dados.
- Modelagem de entidade-relacionamento (ER): A modelagem ER usa diagramas para mostrar graficamente as relações entre diferentes entidades em um banco de dados. Arquitetos de dados usam ferramentas de modelagem ER para transmitir objetivos de design de banco de dados criando mapas visuais.
- Modelagem orientada a objetos: A modelagem de dados orientada a objetos ganhou popularidade à medida que a programação orientada a objetos se tornou popular. É semelhante às técnicas de modelagem ER, mas difere porque se concentra na abstração de objetos de entidades do mundo real. Pode suportar relações de dados complexas e agrupar objetos em hierarquias de classes.
- Modelagem de dados dimensional: Esta técnica de modelagem de dados foi projetada para otimizar velocidades de recuperação uma vez que os dados são armazenados em um software de data warehouse. Ao contrário dos modelos ER e relacionais que se concentram no armazenamento eficiente, os modelos de dados dimensionais aumentam a redundância para facilitar a localização de informações.
Passos principais no processo de modelagem de dados
Um modelo de dados não é nada mais do que um desenho. Eles são apenas cascas sem dados populados. Um modelo de dados pode ser considerado como um guia que se torna a base para construir um esquema de dados detalhado. Também pode ser usado para suportar o esquema de dados mais tarde no ciclo de vida dos dados. A seguir estão alguns dos passos principais envolvidos no processo de modelagem de dados:
- Identificar as entidades ou objetos de negócios que estão representados no conjunto de dados que será modelado
- Identificar as propriedades principais de cada entidade para diferenciá-las no modelo de dados
- Identificar a natureza das relações que cada entidade tem umas com as outras
- Identificar os diferentes atributos de dados que devem ser incorporados no modelo de dados
- Mapear os atributos de dados para as entidades para que o modelo de dados reflita o uso de negócios dos dados
- Atribuir chaves adequadamente e determinar o grau de normalização considerando a necessidade de reduzir a redundância, juntamente com os requisitos de desempenho
- Finalizar o modelo de dados e validá-lo
Benefícios da modelagem de dados
A modelagem de dados apresenta várias vantagens distintas para as organizações como parte de seu gerenciamento de dados. Ela facilita para arquitetos de dados, desenvolvedores, analistas de negócios e partes interessadas visualizar e entender as relações entre os dados armazenados em um banco de dados ou em um data warehouse. A seguir estão alguns dos benefícios da modelagem de dados:
- Torna os bancos de dados menos propensos a erros e melhora a qualidade dos dados
- Facilita um design de banco de dados mais inteligente, que pode se traduzir em melhores aplicações
- Cria um fluxo visual de dados, o que ajuda os funcionários a entender o que está acontecendo com os dados
- Melhora a comunicação relacionada a dados em toda a organização
- Aumenta a consistência na documentação
- Facilita o mapeamento de dados em toda a organização
- Acelera o processo de design de banco de dados nos níveis conceitual, lógico e físico
- Reduz os custos de desenvolvimento e manutenção
- Retrata os requisitos de negócios de uma maneira melhor
- Ajuda a identificar dados redundantes ou ausentes
Melhores práticas de modelagem de dados
Um modelo de dados deve ser abrangente e resiliente para ajudar as organizações a reduzir riscos, diminuir erros, aumentar a consistência e, em última análise, reduzir custos. A seguir estão algumas das melhores práticas de modelagem de dados:
- Verificar a lógica
- Listar todos os tipos de entidades envolvidas
- Referir-se e utilizar convenções de nomenclatura recomendadas
- Mapear todas as entidades juntamente com suas relações
- Verificar a redundância de dados e removê-la usando a normalização
- Aplicar métodos de desnormalização para melhorar o desempenho se não for ótimo
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
