O que é e qual a importância de aprender sobre modelagem de dados?

Com a transformação digital das empresas, o Big Data se tornou uma arma poderosa para garantir competitividade e resultados vantajosos. Apesar disso, é preciso habilidade na modelagem de dados para lidar com todas as características deles — variedade, volume, variabilidade, complexidade e valor.

Isso porque não basta coletar as informações e armazená-las de qualquer maneira em um servidor ou na nuvem: é preciso extrair conhecimento dessa fonte por meio de uma análise mais precisa.

Neste post, explicaremos o que é a modelagem de dados e sua importância para os profissionais da Indústria 4.0. Continue a leitura para saber mais!

O que é a modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de visualização e concepção de dados para armazenamento em um data warehouse. O modelo é uma representação conceitual dos dados, dos relacionamentos entre os dados e das regras. A própria modelagem pode conter diagramas, símbolos ou texto para representar os dados e o modo como eles se associam.

Por conta da estrutura que a modelagem de dados impõe aos dados, esse processo subsequentemente aumenta a consistência da nomenclatura, regras, semântica e segurança ao mesmo tempo em que melhora a análise de dados.

Esse processo crítico consiste em criar estruturas no sistema de armazenamento escolhido (físico ou cloud) para possibilitar a associação e o resgate de informações em um determinado padrão e momento.

A modelagem é requisito essencial no desenvolvimento de softwares, pois permite a integração de bancos de dados por sistemas independentes. Nesse contexto, vale ressaltar que um erro durante a modelagem pode comprometer toda a usabilidade do sistema e gerar retrabalho de programação e reformulação de todo o banco, o que sempre aumenta o custo do projeto.

Como a modelagem de dados funciona?

A modelagem de dados contempla todas as atividades relacionadas ao banco de dados para alcançar um objetivo ou finalizar um projeto. Entre outros exemplos, a modelagem de dados:

• identifica as entidades e atributos dos dados;
• aplica uma convenção de nomes para padronizar ou hierarquizar os dados;
• identifica relacionamentos e aspectos comuns entre os dados;
• associa chaves para os dados serem requisitados com mais facilidade;
• normaliza o banco para reduzir a redundância dos dados;
• diversifica os dados para melhorar o desempenho.

Os modelos de dados são formados de entidades, que são os objetos ou conceitos sobre os quais se rastreiam os dados, e eles se tornam as tabelas em um banco de dados. Produtos, vendedores e clientes são exemplos de possíveis entidades em um modelo.

As entidades têm atributos, que são particularidades que queremos rastrear — você pode pensar nos atributos como as colunas de uma tabela. Se tivermos uma entidade de uma mercadoria, por exemplo, o nome dela pode ser um atributo.

As entidades não existem sozinhas. Elas estão ligadas umas às outras. As conexões entre entidades em um modelo de dados são chamadas de relacionamentos que refletem as regras de negócios. Os relacionamentos podem ser um para um, um para muitos ou muitos para muitos.

Modelagem Transacional e Dimensional

A modelagem transacional tem foco nas informações provenientes de interações de um sistema e suas fontes de dados. Tal processo também é chamado de OLTP (Online Transaction Processing).

Já a modelagem dimensional, também chamada de informacional, viabiliza a tomada de decisão e, por isso, se baseia em grandes volumes de dados, inclusive séries históricas. É chamada OLAP (Online Analytical Processing).

Desenvolvida pelo escritor especialista em Business Intelligence (BI) Ralph Kimball, a modelagem dimensional configura dados com uma operação de cubo, tornando a representação lógica de dados mais adequada com administração de dados OLAP.

Nesse formato, o registro das transações são divididos de duas categorias: em fatos e dimensões. Fatos são dados de transações numéricas, enquanto dimensões são informações de referências que dão contexto aos fatos.

Como isso pode ser usado na prática?

Existem três estilos básicos de modelos de dados. Cada tipo de modelo atende a um propósito diferente e cada um deles tem suas próprias vantagens. Confira esses tipos a seguir.

Modelo de Dados Conceitual

Também chamado de modelo de domínio, o modelo de dados conceitual é criado para entendimento dos requisitos do sistema, pois explora as estruturas e conceitos do negócio. Ele é uma representação visual dos conceitos de banco de dados e dos relacionamentos entre eles.

Essa categoria de modelo não inclui detalhes do próprio banco de dados, mas se concentra no estabelecimento de entidades, características de uma entidade e relacionamentos entre elas. O modelo de dados conceitual é o precursor dos modelos a seguir.

Modelo Lógico de Dados (MLDs)

O Modelo Lógico de Dados é usado para explorar os conceitos do domínio. Ele descreve as entidades lógicas, a forma descritiva de seus atributos e a relação entre elas. MLDs são boas escolhas para projetos como um data warehouse ou um sistema de gestão baseado em relatório. Ele é normalmente o próximo passo após a modelagem de dados conceituais.

Esse modelo define ainda mais a estrutura das entidades de dados e configura os relacionamentos entre elas. As características de cada entidade de dados são claramente estabelecidas. Um modelo de dados lógico é usado para um projeto específico com certos requisitos para a estrutura.

Modelo Físico de Dados (MFDs)

Usado para projetar o esquema interno do banco de dados, ele descreve as tabelas, suas colunas e o relacionamento estabelecido entre elas. Por isso, esse modelo é extremamente úteis em projetos. Assim como com o modelo lógico, um modelo físico é usado para um projeto específico, mas pode ser incorporado a outros modelos físicos para uma visão mais extensa.

Sua implementação acontece por meio de linguagem SQL, específica para a criação do banco de dados. Dessa forma, a própria tecnologia utilizada no projeto age de forma independente, uma vez que todas as regras já foram estabelecidas.

Qual a importância de se aprender sobre modelagem de dados?

A modelagem de dados pode parecer um processo abstrato, muito distante dos projetos de análise de dados que geram valor concreto para a organização. No entanto, saber mais sobre o tema tem se tornado indispensável, já que os modelos não apenas permitem que os dados sejam armazenados mais facilmente em um banco mas também impactam positivamente o trabalho de análise.

O entendimento desse processo é uma habilidade importantíssima para os profissionais que lidam com dados, como administradores de bancos de dados, cientistas de dados, analistas de sistemas e desenvolvedores.

Como empresas tendem a utilizar informações estratégicas para a tomada de decisão, os profissionais devem estar atualizados e familiarizados com essa tecnologia para atender a uma demanda crescente de mercado.

Modelagem de dados com a plataforma Qlik Sense

A modelagem de dados é uma atividade imprescindível para viabilizar a transformação digital nas empresas. Aquelas que puderem se adequar certamente terão como diferencial competitivo um grande volume de informações qualificadas para embasar suas estratégias.

Caso você esteja interessado em aprender modelagem de dados na prática, a Academia IN oferece um curso sobre esse tema por meio da plataforma Qilk Sense. Nele, você aprenderá a desenvolver um modelo de dados efetivo e coerente para otimizar sua aplicação conectando múltiplas fontes de dados.

Com um instrutor certificado, esse curso conta com ferramentas, técnicas e exercícios, abordando tópicos como conexões de dados, limpeza (cleaning) e transformação de dados, resolução de problemas de modelagem e otimização de performance.

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