25 de Agosto de 2020

O que é modelagem de dados

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.

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?

etapas envolvidas na 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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