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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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Por Equipe de especialistas Five Acts 12 mar., 2024
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
Tela de criação de Dashboard no Tableau
Por Equipe de especialistas Five Acts 07 mar., 2024
Introdução Na era da análise de dados, ferramentas como o Tableau são fundamentais para transformar informações em insights valiosos. A plataforma Tableau oferece uma experiência robusta para análise de dados, abrangendo tanto o ambiente de criação na Web quanto o Tableau Desktop. Este artigo visa fornecer uma visão abrangente dos recursos disponíveis em ambos os ambientes, destacando as diferenças fundamentais entre eles. Se você já está familiarizado com o Tableau Desktop e está explorando as possibilidades da criação na Web no Tableau Server e Tableau Cloud, esta análise é essencial para maximizar sua eficácia na utilização dessas ferramentas. Diferenças e Similaridades Ao comparar a criação na Web e o Tableau Desktop, é crucial identificar tanto as diferenças gerais quanto as semelhanças essenciais. Apesar das variações nos recursos e na flexibilidade, ambos os ambientes compartilham a essência da análise de dados. Diferenças Gerais Ações de Clique com o Botão Direito : Enquanto a criação na Web permite ações de clique com o botão direito em campos, essa funcionalidade não é estendida a itens individuais na área de trabalho. Atalhos de Teclado: Os atalhos de teclado diferem significativamente entre a criação na Web e o Tableau Desktop, demandando adaptação do usuário ao ambiente online. Para obter uma lista de atalhos de teclado da criação na Web, consulte Atalhos de teclado da criação na Web. Recursos de Criação na Web No ambiente da Web, é possível conectar-se a fontes de dados, criar pastas de trabalho e editar visualizações existentes. As permissões são gerenciadas pelos administradores do site, com Explorers e Creators desfrutando de diferentes conjuntos de recursos. Criadores, por exemplo, podem conectar-se a dados na Web e usar recursos avançados como Pergunte aos dados e Dashboard Starters. Veja a seguir: Gerenciamento de Dados Conectar-se a Dados Criadores podem realizar a conexão a diversas fontes de dados, realizar uploads de arquivos e aproveitar modelos do Dashboard Starter integrados para fontes específicas visando agilizar o processo. Destaca-se um limite na visualização de linhas na página Fonte de Dados ao criar dados na Web, variando conforme o navegador. Para obter mais informações, consulte Criadores: conectar a dados na Web . Preparação de Dados na Web A página de Fonte de Dados oferece recursos robustos, incluindo execução de SQL inicial, relação de dados, união de tabelas e dinamização de dados. Este ambiente capacita os usuários a moldar e refinar os dados diretamente na Web. Deste modo, é possível explorar e editar campos, duplicando, ocultando ou renomeando conforme necessário. Para saber mais, consulte Criadores: preparar dados na Web. Análise A análise de dados é uma parte fundamental de qualquer plataforma de visualização, e ambas as versões do Tableau oferecem recursos robustos nesse aspecto. Criação e Edição de Exibições Exploradores e criadores têm a capacidade de manipular planilhas de dados, criar exibições automaticamente usando recursos como "Pergunte aos Dados" e "Explicar os Dados". A experiência de análise na Web é altamente interativa e centrada no usuário. Deste modo, podemos trazer como principais recursos Pergunte aos Dados : Utilize a funcionalidade "Ask Data" para criar visualizações automaticamente. Explicar os Dados: Ganhe insights automáticos com a capacidade de explicar padrões e tendências. Pesquisa de Esquema: Facilite a busca por campos no painel de dados através de pesquisa de esquema. Visualização de Dados Subjacentes: Explore dados subjacentes através de dicas de ferramentas interativas. Ferramentas de Análise Criação de campos calculados, compartimentos, cálculos de tabela e conjuntos Os usuários podem criar e editar campos calculados, permitindo uma personalização avançada dos dados em suas análises. Painel de Análise Permite a manipulação de objetos, como linhas de referência, tendências e distribuições, embora alguns recursos, como adição de cluster e modificação de previsões, não estejam disponíveis na web. A criação e edição de grupos e hierarquias, bem como a interação com mapas, são realizadas de forma intuitiva. Rótulos, totais, subtotais e outras opções de formatação estão disponíveis para aprimorar a apresentação das visualizações. Filtragem e Classificação A criação na web oferece amplas opções para filtragem e classificação, incluindo destaque de dados, filtros de contexto e dependentes. A limitação de resultados filtrados visa otimizar o desempenho em domínios extensos. Formatação Redimensionamento e Edição Os recursos de formatação incluem o redimensionamento de cabeçalhos, edição da formatação global da pasta de trabalho e personalização detalhada dos títulos de planilhas e números. Adição de Objetos no Painel A criação na Web oferece uma gama de objetos para enriquecer os painéis, incluindo contêineres, texto, imagens, botões de navegação e links da Web. Esses elementos contribuem para uma apresentação visualmente atraente dos dados. Filtragem e Classificação Destaque de Dados Os usuários podem utilizar o destaque de dados para enfatizar informações específicas nas exibições, facilitando a compreensão dos insights. Filtros e Classificação A capacidade de adicionar, editar e remover filtros, juntamente com a edição de layouts de controle de filtro, oferece flexibilidade no gerenciamento da apresentação dos dados. Recursos Adicionais  Legendas por Medida A criação na Web suporta legendas por medida, permitindo que os usuários personalizem a paleta de cores de acordo com as métricas específicas em foco. Conclusão Ao explorar as nuances da criação na Web e do Tableau Desktop, é evidente que ambos os ambientes oferecem uma base sólida para análise de dados. A escolha entre eles dependerá das necessidades específicas do usuário e da complexidade do projeto em questão. Este entendimento é essencial para explorar todo o potencial dessas poderosas ferramentas de análise de dados. Este artigo proporcionou uma visão geral sobre as diferenças e semelhanças entre a criação na Web e o Tableau Desktop, abordando recursos essenciais em ambas as plataformas. Ao compreender as características distintas de cada ambiente, os profissionais estão mais bem equipados para extrair insights significativos e tomar decisões informadas. A Five Acts é parceira da Tableau. Então, se você quer saber mais sobre esta plataforma de analytics fantástica que tem mudado o mundo de dados, fale com a Five Acts!
Tela do Alteryx que remete a nova funcionalidade
Por Equipe de especialistas Five Acts 05 mar., 2024
Introdução A Alteryx, uma das líderes em soluções de análise de dados, mais uma vez redefine a experiência do usuário com o lançamento da versão 2023.2 do Alteryx Designer. Esta versão traz uma série de novos recursos que visam otimizar fluxos de trabalho, melhorar a usabilidade e proporcionar um ambiente mais poderoso e eficiente para análise de dados. Neste artigo, exploraremos alguns dos recursos mais destacados que prometem aprimorar significativamente a experiência do usuário. Modelos Personalizados: Economizando Tempo, Maximizando Eficiência Agora, os usuários têm a capacidade de criar e utilizar modelos personalizados no Alteryx Designer. Salvar fluxos de trabalho, macros ou aplicativos existentes como modelos oferece a flexibilidade de reutilização futura, economizando tempo e proporcionando consistência nas configurações de fluxo de trabalho. Este recurso não apenas agiliza o processo, mas também facilita o compartilhamento de modelos entre usuários, aumentando a colaboração e a eficiência. Mais detalhes sobre modelos podem ser encontrados na seção específica dedicada a este recurso. Acesse Modelos para saber mais. Encontrar Macros Ausentes em Fluxos de Trabalho: Resolvendo Desafios Rapidamente Agora, ao abrir um fluxo de trabalho com macros ausentes, os usuários podem eliminar os incômodos ícones de ponto de interrogação. A capacidade de resolver esse problema e abrir o fluxo sem erros representa uma melhoria significativa na usabilidade, garantindo uma transição suave entre diferentes fluxos de trabalho e evitando interrupções desnecessárias. Vá para Atualizar macros ausentes para saber mais. Novas Funções de Fórmula: Ampliando as Possibilidades Analíticas A versão 2023.2 introduz três novas funções de cadeia de caracteres : GetPart, GetLeft e GetRight. Essas funções oferecem maior flexibilidade e versatilidade na manipulação de cadeias de caracteres, permitindo aos usuários realizar operações mais avançadas e personalizadas em seus dados. Essas funções podem ser utilizadas em qualquer editor de expressões, proporcionando um novo nível de controle sobre os dados. Calculando o Produto com a Ferramenta Sumarizar: Maior Eficiência na Análise Numérica Aprimorando a funcionalidade da ferramenta Sumarizar, os usuários agora podem calcular o produto para um grupo de valores numéricos. Essa adição oferece uma abordagem mais abrangente para análise numérica, permitindo que os usuários extraiam insights mais profundos de seus conjuntos de dados. Vá para Ferramenta Sumarizar para saber mais. Atualizações na Experiência de Execução no Cloud para o Desktop A experiência de execução no Cloud para o Desktop no Alteryx Designer recebeu várias melhorias de usabilidade. Agora, os usuários podem visualizar uma barra de progresso ao salvar fluxos de trabalho no Alteryx Analytics Cloud Platform (AACP). Além disso, um link rápido fornece acesso direto ao local onde o fluxo de trabalho está salvo no AACP. Ao procurar ou abrir fluxos salvos anteriormente, os usuários podem agora ordenar a lista de fluxos de trabalho, proporcionando uma navegação mais intuitiva e eficiente. Atualizações da IU Ferramenta: Mais Intuitividade nas Ferramentas Essenciais A interface do usuário para as ferramentas ID de Registro, Ordenar, Amostra e Exclusivo foi aprimorada. Essas atualizações visuais não apenas modernizam a aparência, mas também aprimoram a usabilidade, tornando a interação com essas ferramentas mais intuitiva e eficaz. Geração Automatizada de Relatórios de Falhas: Aprimorando a Qualidade do Produto A versão 2023.2 apresenta um novo recurso de geração automatizada de relatórios de falhas. Utilizando informações de depuração coletadas de execuções do motor, este recurso visa analisar problemas e fazer melhorias contínuas no produto. Essa abordagem proativa para aprimoramento de qualidade destaca o compromisso da Alteryx em fornecer uma experiência robusta e livre de falhas para seus usuários. Para obter mais informações, acesse a página de ajuda Geração automatizada de relatórios de falhas . Conclusão O Alteryx Designer 2023.2 representa mais do que uma atualização de software; é uma evolução significativa na capacidade analítica e na experiência do usuário. Com recursos inovadores, como Modelos Personalizados, Novas Funções de Fórmula e aprimoramentos na experiência de execução no Cloud para o Desktop, a Alteryx mais uma vez demonstra seu compromisso em impulsionar a análise de dados para novos patamares. Este lançamento não apenas oferece eficiência e usabilidade aprimoradas, mas também estabelece as bases para futuras inovações na análise de dados. Para obter informações detalhadas sobre cada recurso, consulte a documentação oficial da Alteryx Designer 2023.2. A Five Acts é parceira da Alteryx . Então, se você quer saber como preparar seus dados e automatizar cada passo do seu fluxo analítico, fale com a Five Acts!
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