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Modelagem de dados: o que é e como é usada nas empresas

ago. 25, 2020

Modelagem de dados é um assunto que tem tudo a ver com as decisões que você toma à frente de um projeto ou negócio.


Não é difícil entender a razão disso.


Toda solução em forma de sistema ou software deve funcionar a partir da modelagem de dados que, por sua vez, tem sua operação em um data warehouse.


Como exemplo, imagine que sua empresa é do ramo varejista e trabalha com uma linha de centenas de produtos. 


Diariamente, você compra e vende mercadorias e, com isso, precisa lidar o tempo todo com dados sobre esses produtos e as pessoas que os compram.


Sendo assim, é necessário que você tenha um sistema capaz de trabalhar com essas informações de maneira organizada e que faça sentido para a sua empresa. 


É nesse ponto que a modelagem entra em cena como a base de sustentação na qual suas operações vão se realizar.


Ficou interessado e quer saber mais a respeito do assunto? 


Então, continue lendo!


O QUE É MODELAGEM DE DADOS?


A modelagem de dados é a parte da ciência da computação que se encarrega de construir estruturas que permitam armazenar e recuperar informações em contextos específicos.


O exemplo inicial que demos sobre o varejo é um entre tantos que poderiam ser citados. Afinal, o recurso atende incontáveis segmentos.


Conceitualmente, serve para dar coerência e forma a dados que, soltos, não fariam sentido. 

Quer ver um exemplo bastante básico, mas que ajuda na compreensão?


Considere, então, que o número “12”, tomado isoladamente, não teria nenhuma utilidade. 

Mas se, junto a ele, vier a frase “mês 12 de 2020”, temos um conjunto de informações minimamente estruturado.


É na construção desse tipo de relação que os esforços da modelagem de dados devem se concentrar.




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COMO A MODELAGEM DE DADOS FUNCIONA?


O mecanismo de funcionamento da modelagem de dados parte de um conceito simples de compreender, que é o da atribuição dos quatro elementos listados a seguir.


ENTIDADE


Qualquer coisa, seja uma pessoa, objeto, máquina, estrutura ou equipamento, desde que tenha existência física ou virtual, é chamada de entidade.


Na modelagem de dados, existem as entidades “fracas” e “fortes”.


Isso tem a ver com o atributo de cardinalidade que, por sua vez, é o número de relações que uma entidade tem com outra.


INSTÂNCIA


Dessa forma, tudo o que acontece com uma entidade em um conjunto de dados passa a ser conhecido como instância ou ocorrência/registro.


ATRIBUTO


Todo objeto ou pessoa que existe em um espaço virtual ou físico é possuidor de atributos. 

Por exemplo, um cliente tem como atributos nome, endereço, idade e por aí vai.


RELACIONAMENTO


Agora, considere que entidades, atributos e instâncias em um banco de dados fatalmente terão correlações entre si. 


Quando isso acontece, temos, então, uma série de relacionamentos, que nada mais são do que eventos que acontecem entre instâncias de duas ou mais entidades.


QUAL É A IMPORTÂNCIA DA MODELAGEM DE DADOS?


Sem a modelagem de dados, seria impossível programar, simplesmente por não haver nenhuma relação lógica para ser estabelecida.


Por isso, há quem compare esse recurso com um armário. 


Para cada tipo de roupa, acessório ou objeto, há um compartimento específico que é indicado conforme os atributos do item.


Meias, por exemplo, são, em geral, guardadas em gavetas, porque são pequenas e podem ser acomodadas em espaços menores e de fácil acesso. 


Já um casaco deve ser guardado pendurado em um cabide, os calçados em sapateiras e, assim, sucessivamente.


Logo, a importância da modelagem de dados está na sua propriedade de dar sentido a coisas que, de forma aleatória, não teriam uma finalidade em si.


Ela é fundamental para colocar ordem e ajudar a organizar tarefas e processos decisórios.


QUAIS SÃO AS ETAPAS ENVOLVIDAS NA CONSTRUÇÃO DE MODELAGEM DE DADOS?


Mais ou menos como na construção de um edifício, na modelagem de dados, o desenvolvimento de um software ou aplicação começa pelo alicerce.


Com uma base bem estruturada, o programador pode avançar, passando aos detalhes da empreitada até a sua concretização.


Desse modo, a modelagem segue uma espécie de roteiro, subdividido em três etapas.


MODELOS DE DADOS CONCEITUAIS


Se compararmos com a construção de um prédio, a primeira fase da modelagem de dados seria a do esboço ou da confecção da planta.


É nela que o desenvolvedor e o cliente traçam uma espécie de mapa, no qual as relações esperadas e funções a serem criadas passam para o papel (ou para a tela do computador).


MODELOS LÓGICO DE DADOS (MLDS)


A partir da segunda etapa, a modelagem ganha uma cara mais técnica. 


É nela que são definidos, por exemplo, atributos que serão as chaves para a estrutura.


Também é nessa fase que o programador considera detalhes específicos de implementação, além dos recursos disponíveis e eventuais limitações.


MODELOS FÍSICOS DE DADOS (MFDS)


Avançando na modelagem, chegamos à etapa mais técnica, na qual é necessário ter conhecimentos de Structured Query Language (SQL), a linguagem usada na programação.


É também nesta fase que são estabelecidas regras de validação, nas quais as informações passam a ter representação física e virtual e em que o modelo deve ser refletido no banco de dados.



MODELAGEM DE DADOS X MINERAÇÃO DE DADOS: QUAL É A DIFERENÇA?


Se você acompanha os artigos do blog da FiveActs, provavelmente já teve contato com o conceito de data mining ou mineração de dados


Por isso, em relação à modelagem de dados, o que podemos dizer é que a diferença mais básica está na finalidade.


Enquanto a modelagem é o conjunto de técnicas pelo qual um banco de dados ganha uma ou mais funções, a mineração consiste na busca por informações em fontes diversas


Isto é, embora sejam termos parecidos, na sua essência, tratam de assuntos bem diferentes.


COMO A MODELAGEM DE DADOS É APLICADA NAS EMPRESAS?


A aplicação prática da modelagem de dados não conhece limites. 


Um exemplo disso é quando as empresas varejistas ou atacadistas implementam sistemas integrados, onde vendas, compras e estoque dividem uma única plataforma. 


Também é comum em negócios do ramo financeiro que precisam trabalhar com dados históricos em sistemas de Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).


CONCLUSÃO


Pelo que você conheceu neste artigo, fica mais fácil entender por que a modelagem de dados é tão importante e indispensável nas rotinas de uma empresa, certo?


E na sua, o que tem sido feito com as informações geradas pelas suas atividades?Para fazer um trabalho bem-feito, experimente a versão gratuita do Tableau Desktop, disponibilizada pela FiveActs para entender o verdadeiro potencial dos dados do seu negócio.


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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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