Uma definição de modelagem de dados

Dito de outra forma, a modelagem de dados é o processo de criar uma representação visual de todo um sistema de informações ou de partes dele para comunicar conexões entre pontos de dados complexos e estruturas. 

O objetivo é ilustrar: 

• Os tipos de dados usados e armazenados no sistema 

• As relações entres os tipos de dados

• As maneiras como os dados podem ser agrupados e organizados 

• Seus formatos e atributos

Os diferentes tipos de modelos de dados

Existem três tipos de modelo de dados que variam em detalhes e público-alvo: 

1. Modelos conceituais: oferecem uma exibição geral de alto nível para partes interessadas não técnicas. 

2. Modelos lógicos: fornecem mais detalhes, como entidades e relacionamentos, a analistas e arquitetos. 

3. Modelos físicos: fornecem o máximo de detalhes, com especificações técnicas para administradores e desenvolvedores de banco de dados. 

Como você pode inferir, esses modelos evoluem de conceitos amplos para detalhes específicos de implementação, atendendo a diferentes propósitos no processo de modelagem de dados.

Os principais componentes dos modelos de dados

Cada modelo de dados inclui os elementos essenciais a seguir que ajudam a estruturar e organizar as informações:

• Entidades: principais objetos ou conceitos que estão sendo modelados, como clientes, produtos ou pedidos.

• Atributos: propriedades ou características específicas de uma entidade. No caso de uma entidade de cliente, os atributos podem incluir nome, endereço e número de telefone.

• Relações: como diferentes entidades estão conectadas ou interagem entre si. Por exemplo, um cliente pode fazer vários pedidos.

• Restrições: regras de negócios que limitam quais dados podem ser inseridos ou como estão estruturados. Por exemplo, uma regra determina que a idade de um cliente deve ser um número positivo.

• Cardinalidade: define quantas instâncias de uma entidade podem ser relacionadas a outra. Por exemplo, um cliente pode ter muitos pedidos (relacionamento de um para muitos).

Técnicas e abordagens de modelagem de dados

Não importa se você está criando uma estrutura de banco de dados, desenvolvendo software ou analisando o business intelligence, escolher a técnica correta de modelagem de dados pode impactar consideravelmente o êxito do seu projeto.

Diagramas de entidade-relacionamento (ERD)

Essas representações gráficas mostram relações entre entidades em um banco de dados. Os ERDs são amplamente usados para design de banco de dadosrelacional, retratando com clareza tabelas, campos e respectivas conexões.

Por exemplo: 

• Necessidade: criar um banco de dados relacional para uma nova plataforma de comércio eletrônico.

• Ambiente: sistemas baseados em SQL onde as relações entre as entidades são cruciais.

Linguagem de modelagem unificada (UML)

A UML, uma linguagem de modelagem padronizada usada em engenharia de software, oferece vários tipos de diagramas para modelar estruturas de dados e comportamentos de sistemas.

Por exemplo: 

• Necessidade: desenvolver um sistema de software complexo com vários componentes interativos.

• Ambiente: aplicativos empresariais de larga escala em que tanto a estrutura de dados quanto o comportamento do sistema precisam ser modelados.

Modelagem dimensional

Usada principalmente em data warehousing, essa técnica organiza os dados em fatos e dimensões, otimizando o desempenho da consulta e facilitando a compreensão.

Por exemplo: 

• Necessidade: criar um data warehouse para business intelligence e análise.

• Ambiente: organizações que processam grandes volumes de dados históricos para relatórios e análises.

Modelagem orientada a objeto

Essa abordagem modela dados como objetos, espelhando entidades reais. É particularmente útil em programação orientada a objetos, representando atributos e comportamentos de dados.

Por exemplo: 

• Necessidade: criar um aplicativo baseado em Java para gerenciar os registros de estudantes de uma universidade.

• Ambiente: sistemas em que entidades reais e seus comportamentos precisam ser espelhados fortemente no código.

Como escolher a melhor técnica de modelagem de dados ? 

O segredo para escolher a melhor técnica de modelagem de dados para sua empresa é pensar no que você está construindo, na complexidade dos dados e em como eles serão usados. Por exemplo, se você estiver trabalhando em um banco de dados para uma pequena empresa, um diagrama de entidade-relacionamento funciona bem. 

Porém, se você estiver lidando com um sistema de software de grande escala, a UML será mais adequada. Não tenha medo de misturar e combinar abordagens se isso for o mais adequado para o projeto. Lembre-se: o objetivo é ter uma maneira clara e eficiente de representar os dados que funcione para sua equipe e atenda às necessidades do projeto.

Cinco etapas para criar um modelo de dados

Veja como criar modelos de dados robustos e escaláveis que servem como uma base sólida para suas iniciativas de análises e business intelligence :

1. Colete os requisitos

Comece conversando com as pessoas que usarão os dados. Entreviste as partes interessadas de diferentes departamentos para entender suas necessidades. Observe como as informações fluem pelos processos da empresa. Essa etapa ajuda a descobrir quais elementos de dados realmente são importante e como são utilizados.

2. Crie um modelo conceitual

Esboce uma visão geral de alto nível das suas principais entidades de dados. Isso é como fazer um mapa simples do seu cenário de dados. Você está apenas identificando as grandes categorias de informações neste momento, sem entrar em detalhes.

3. Desenvolva um modelo lógico

Nesse estágio, você irá mais a fundo nos detalhes. Defina os relacionamentos entre suas entidades de dados e liste todos os atributos importantes para cada uma. É aqui que você começa a conectar os pontos e especificar exatamente quais informações precisa acompanhar.

4. Implemente um modelo físico

Pegue seumodelo lógico e adapte-o para funcionar com um sistema de banco de dados específico. Essa etapa envolve considerar coisas como desempenho, requisitos de armazenamento e recursos específicos do software de banco de dados escolhido.

5. Refine e otimize

Sua primeira tentativa não será perfeita, e está tudo bem. Revise e ajuste continuamente seu modelo com base no feedback e nos requisitos de negócios em evolução. Esse processo iterativo garante que o modelo de dados permaneça relevante e valioso ao longo do tempo.

Lembre-se, o objetivo é criar uma estrutura de dados que torne as informações fáceis de armazenar, recuperar e analisar. Trata-se de transformar seus dados brutos em um ativo valioso para tomada de decisões e operações de negócios.

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