Como escolher a modelagem de dados correta?

Com a aceleração digital, a modelagem de dados tornou-se crucial para o gerenciamento eficiente de informações em empresas. Ela permite criar estratégias de mercado e prospectar clientes de forma mais precisa e segura.
No entanto, com tantas opções disponíveis, pode ser difícil escolher a ideal. Por isso, confira o artigo e saiba o que é modelagem de dados e qual a mais adequada para seu negócio.
O QUE É A MODELAGEM DE DADOS E POR QUE É IMPORTANTE?
A modelagem de dados é o processo de criar uma representação visual e conceitual de um conjunto de dados e suas relações. Ela é importante para organizar, estruturar e padronizar as informações de uma empresa, permitindo a criação de estratégias de negócio mais precisas e eficientes.
ENTENDA OS TIPOS DE MODELAGEM DE DADOS
Existem dois principais tipos de modelagem de dados: modelagem conceitual e modelagem lógica. Vamos entender, a seguir, como funciona cada uma delas e para o que servem.
O tipo conceitual é a criação de um modelo que representa os principais conceitos e relacionamentos do domínio de negócios. Ou seja, a modelagem conceitual é utilizada para mapear o contexto de negócio e definir as regras e os requisitos que devem ser preenchidos pelo sistema de informação.
Já modelagem lógica é a criação de um modelo que representa as informações armazenadas em um sistema de informação. Isso quer dizer que a modelagem lógica procura definir a estrutura e as relações dos dados dentro do sistema, para garantir que as informações possam ser armazenadas e acessadas de maneira eficiente e precisa.
Para isso, são utilizadas técnicas de normalização de Big Data, que visam eliminar redundâncias e inconsistências, além de garantir a integridade e a consistência dos dados ao longo do tempo.
4 ELEMENTOS DA MODELAGEM DE DADOS
Existem 4 elementos da modelagem de dados. São eles: entidade, atributo, relacionamento e restrição. As entidades representam os objetos ou conceitos que estão sendo modelados. Os atributos representam as características dessas entidades.
Já os elementos de relacionamentos representam como as entidades se relacionam umas com as outras, enquanto as restrições representam as regras que governam esses relacionamentos.
4 ETAPAS DE MODELAGEM DE DADOS
Após conhecer os elementos da modelagem de dados, é fundamental saber detalhadamente sobre as 4 etapas de modelagem de dados. A etapa de análise, design, implementação e, por fim, a de manutenção.
A análise envolve a identificação dos requisitos do sistema e a coleta de dados para modelagem. O design envolve a criação de um modelo conceitual e lógico. A implementação envolve a criação do banco de dados real e a carga de dados. Já a manutenção envolve a manutenção contínua do banco de dados, incluindo a realização de alterações e atualizações.
SAIBA QUAIS AS TÉCNICAS DE MODELAGEM DE DADOS E COMO É SEU PROCESSO
Existem várias técnicas de modelagem de dados disponíveis, incluindo a modelagem de entidade-relacionamento (ER), a modelagem de dados orientada a objetos (OO) e a modelagem de dados relacional (RDM). Cada técnica tem seus próprios processos e metodologias específicas.
MODELAGEM DE ENTIDADE-RELACIONAMENTO (ER)
A modelagem de entidade-relacionamento (ER) é uma técnica que envolve a criação de um modelo conceitual de dados que descreve os objetos e seus relacionamentos. O processo de modelagem de ER geralmente envolve a identificação das entidades e seus atributos, a definição dos relacionamentos entre as entidades e a criação de um diagrama de entidade-relacionamento.
MODELAGEM DE DADOS ORIENTADA A OBJETOS (OO)
A modelagem de dados orientada a objetos (OO) é uma técnica que envolve a criação de classes de objetos que representam as entidades, e os métodos que manipulam esses objetos. O processo de modelagem de OO geralmente envolve a criação de um modelo de classe e a definição dos relacionamentos entre as classes.
MODELAGEM DE DADOS RELACIONAL (RDM)
A modelagem de dados relacional (RDM) é uma técnica que envolve a criação de um modelo de dados que representa os dados em tabelas, e as relações entre essas tabelas. O processo de modelagem de RDM geralmente envolve a identificação das entidades, a definição das chaves primárias e estrangeiras que conectam as tabelas, e a criação de um diagrama de relação de tabelas.
COMO ESCOLHER A MODELAGEM DE DADOS CORRETA E QUAIS FERRAMENTAS PODEM AJUDAR
Para escolher a
modelagem de dados correta, é importante considerar os requisitos do sistema, a complexidade dos dados e a capacidade da equipe de gerenciamento de dados. Algumas ferramentas que podem ajudar na escolha da modelagem de dados incluem:
- Diagramas de fluxo de dados: para visualizar o fluxo de dados em um sistema;
- Diagramas de entidade-relacionamento: para conferir as entidades e seus relacionamentos;
- Diagramas de classe: para monitorar as classes e seus relacionamentos;
- Modelos de dados: para definir as propriedades dos objetos e como eles se relacionam.
7 DICAS PARA MODELAR DADOS
Após entendermos detalhe por detalhe sobre a modelação de dados e seus pormenores, aqui estão sete dicas para ajudá-lo a modelar dados efetivamente:
- Compreenda os requisitos do sistema e a finalidade dos dados que está modelando;
- Crie um modelo conceitual antes de começar a trabalhar no modelo físico;
- Identifique e normalize os atributos para garantir a integridade dos dados;
- Escolha a técnica de modelagem de dados que melhor se adapta aos seus requisitos e capacidades da equipe;
- Certifique-se de que seu modelo de dados seja flexível o suficiente para lidar com mudanças futuras nos requisitos;
- Verifique se o seu modelo de dados atende aos padrões de
qualidade de dados;
- Realize testes de modelo de dados para garantir que o modelo esteja funcionando corretamente.
CONCLUSÃO
Não restam dúvidas de que a modelagem de dados é uma peça-chave no gerenciamento de informações de uma empresa. Com os tipos de modelagem conceitual e lógica apresentados, é possível escolher a melhor opção para representar as informações conforme as necessidades do negócio.
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