Com a passagem do tempo, diversos recursos vão ganhando espaço como fundamentais para o funcionamento da sociedade. Em geral, durante a história, esses valiosos elementos se dão em forma física, como por exemplo ouro e água.
Entretanto, com o surgimento, desenvolvimento e crescimento da internet, novas realidades foram se tornando possíveis. Nesse sentido, vem se destacando uma nova riqueza com um potencial imensurável: a informação.
As empresas estão cada vez mais valorizando o poder da informação para aperfeiçoar seu negócio e, principalmente, sua relação com seus clientes. Dessa nova necessidade, surge como uma ferramenta imprescindível a modelagem de dados.
Para que você possa conhecer mais sobre essa ferramenta da tecnologia, preparamos esse texto. Aqui, você descobrirá seu conceito, utilidade, etapas, importância, etc. Boa leitura!
O que é modelagem de dados?
Pensando no potencial que as informações representam hoje em dia no mundo das empresas, é fundamental saber lidar com elas. Afinal, recolher os dados de um negócio, somente, não é suficiente. Estas informações precisam ser devidamente trabalhadas.
Neste sentido surge a modelagem de dados, que é uma área da ciência da computação que constrói estruturas que armazenam as informações captadas de uma forma própria para encaixar em um padrão e recuperá-las de forma estruturada.
Em outras palavras, a modelagem é um sistema que delimita especificidades para que um dado possa ser compreendido em conjunto com o todo. Afinal, para fazer sentido, as informações precisam ser vistas de forma organizada.
A modelagem é um processo que vem antes da análise dos bancos de dados, sendo inclusive um requisito para essa tarefa. Só com uma estrutura bem delimitada e coerente, que relaciona informações umas com as outras de acordo com o que é pedido em cada caso específico, é que esses dados realmente poderão ser analisados ao ponto de oferecer valor para a empresa.
Para que serve a modelagem de dados?
A função da modelagem de dados se confunde com sua definição, sem apresentar muitas surpresas. Ela serve para montar uma estrutura que dê significado aos dados recolhidos para que possam ser analisados de forma lógica, dando sentido às informações recolhidas ali.
Para além disso, a modelagem de dados também trabalha com outras tarefas fundamentais para a ciência da computação. São elas:
- Identificar as entidades e atributos dos dados, que são conceitos centrais que veremos mais à frente;
- identificar características e ligações comuns entre diversos dados colhidos;
- estabelecer normas para otimizar a apresentação dos dados;
- estabelecer mecanismos que padronizam e/ou hierarquizam os dados; e
- criar caminhos para que os dados sejam acessados de forma facilitada.
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Qual a importância da modelagem de dados?
De forma primária, a importância da modelagem de dados consiste em estabelecer padrões claros e objetivos de dados para o uso de um negócio. Sendo assim, deste primeiro objetivo se extrai diversos outros.
Dentro dos enormes ganhos possíveis com o uso de uma modelagem de dados de qualidade, podemos citar:
- a compreensão de detalhes de seu negócio e de sua cartela de clientes;
- a possibilidade de realizar estratégias de marketing bem mais assertivas e direcionadas;
- o aumento na produtividade e na eficiência dos processos internos de uma empresa;
- a facilitação do trabalho do cientista de dados;
- a obtenção de informações objetivas e padronizadas, que apresentam de fato a realidade sobre aquilo que é requerido.
Qual a diferença entre modelagem de dados e mineração de dados?
Entre a mineração e a modelagem de dados é preciso, inicialmente, saber três coisas:
- possuem um objetivo final comum;
- não significam a mesma coisa;
- podem e devem ser usadas de forma complementar.
Sabendo disso, agora se torna mais fácil entender sobre a mineração de dados e suas diferenças. Ela se trata de um processo de busca de dados e informações interessantes para um negócio dentro de um banco de dados já existente.
Embora ambas tenham o objetivo de melhorar o acesso das empresas a dados relevantes, elas agem de formas diferentes. A modelagem prepara uma estrutura para que os dados possam ter um significado utilizável, enquanto a mineração estabelece métodos para que as informações sejam localizadas dentro dos bancos de dados.
O procedimento completo de mineração de dados passa por alguns passos, sendo eles:
- Decisão de objetivo;
- Escolha dos dados;
- Limpeza dos dados;
- Utilização das técnicas de mineração;
- Análise das informações recolhidas;
- Aplicação dos dados de forma estratégica.
A mineração de dados, ou data mining, consegue fazer o processamento e análise de uma grande quantidade de dados com o uso de algoritmos de inteligência artificial e machine learning. Com o uso dessas tecnologias que estão cada vez mais em alta, a mineração também tem se apresentado como um valioso recurso no mercado de trabalho.
Um outro termo que pode trazer um pouco de confusão aqui é a análise de dados. Neste caso, as informações que já foram colhidas e armazenadas são estudadas para buscar boas soluções, enquanto na mineração temos um trabalho maior de busca por essas informações em um padrão de dados.
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Quais são os elementos da modelagem de dados?
Para que a modelagem de dados funcione, ela precisa contar com quatro elementos em seu sistema. Estes componentes funcionam de modo conjunto para formar informações a partir de dados organizados de maneira lógica.
De modo geral, os elementos da modelagem de dados dizem respeito às próprias informações e as ações produzidas entre e com elas. Assim, analisaremos melhor agora esses quatro elementos: entidade, instância, atributo e relacionamento.
Entidade
As entidades são conceitos ou objetos dos quais se extrai os dados. Essas entidades podem ser pessoas, endereços, produtos, lugares, máquinas, eventos, etc, desde que possua uma existência virtual ou física.
As entidades são como os sujeitos dentro do universo da modelagem de dados e, por isso, sobre eles seriam possíveis ações e caracterizações. Elas podem ser entendidas como fortes ou fracas, em decorrência do número de relações que possuem com outras.
Um agrupamento de entidades similares é conhecido como tipo de entidade. Se em um banco de dados tivermos diversos nomes, a junção destes configura um tipo.
Instância
Aqui, temos a representação de tudo que acontece com a entidade em um grupo de dados, suas ações. As instâncias também são conhecidas como registro ou ocorrência, que deixa bem determinado que se tratam de acontecimentos referentes às entidades.
As instâncias podem ser entendidas também como representações de um banco de dados da forma que ele era em um determinado momento. É como se tratasse de uma linha do tempo que mostrasse alguma ocorrência com uma entidade à medida em que elas acontecessem.
Atributo
Os atributos são as características das entidades, uma espécie de adjetivo dentro do banco de dados. Essas particularidades são os principais dados a serem extraídos para um negócio, ou seja, é onde se encontra o maior valor das informações de um banco de dados.
Se pensarmos em um estoque, por exemplo, e considerarmos os produtos como as entidades, teremos o preço, data de validade, quantidade de vendas, características físicas (peso, tamanho, etc) como atributos. O detalhamento deste elemento será importante para o resultado de dados encontrados e podemos imaginá-lo como uma tabela, que vai acrescentando informações sobre um determinado sujeito.
Relacionamento
É importante ter em mente que cada um dos elementos anteriores não existem de forma isolada, afinal, eles se relacionam. Desta correlação de ocorrências entre duas ou mais entidades temos o relacionamento.
Seguindo o exemplo anterior, e agora adicionando os cliente também como entidades, entendemos que estes compram os produtos. Este ato de comprar, que liga uma entidade à outra, é o que chamamos de relacionamento.
O relacionamento é uma parte central dentro de um banco de dados. Com este elemento, além de detalhar ainda mais uma entidade para além de seus atributos, é possível compreender melhor o funcionamento de uma empresa e localizar tendências e déficits.
Quais são as etapas da modelagem de dados? Conheça agora o passo a passo
Chegamos ao momento crucial de nosso artigo, que é quando de fato compreendemos como a modelagem de dados opera. Nos tópicos abaixo trabalharemos cada uma das tarefas que compõem este procedimento.
É importante compreender que a modelagem de dados se dá de forma iterativa. Isto é, suas etapas ocorrem de forma cíclica, sempre voltando nas partes já feitas do processo, afinal, os dados continuarão surgindo e precisam ser obtidos.
- Identificar os tipos de entidade
Aqui temos a tarefa inicial, onde o sistema deverá procurar quais são os tipos de entidades presentes nos dados. Essa tarefa deve representar conceitos diferentes que sejam relevantes para quem trabalhará com aquele banco de dados, como por exemplo clientes, fornecedores, produtos, prazos, endereços, etc.
- Detectar atributos
Seguindo, deverão ser localizadas aquelas características que se aplicam às entidades. Se a entidade for cliente, por exemplo, teremos como seus atributos nome, sobrenome, endereço, identidade, e-mail, etc.
- Adotar diretrizes para nomes
Devem ser utilizadas diversas normas para que as nomenclaturas utilizadas na modelagem de dados sejam compreendidas. Essas diretrizes precisam incidir na nomenclatura lógica, para que as pessoas possam entendê-la e na física, para trazer as características técnicas na máquina.
- Verificar relacionamentos
Agora você irá captar as relações entre as diversas entidades localizadas. Pode ser visto, por exemplo, compra entre cliente e produto, mora entre cliente e endereço, entrega entre fornecedor e prazo, etc.
Esses relacionamentos podem ser de associações, hierarquia, agregação, composição e dependência. Quanto mais relacionamentos uma entidade tiver, mais forte ela é.
- Relacionar chaves
As chaves são os atributos que estarão relacionados aos dados em uma tabela. Elas podem ser naturais, ou seja, atributos já existentes e que possuem relevância para a empresas, ou substitutos, para aquelas entidades que não possuem atributos “naturais” e que não podem ser descritas com apenas uma característica.
- Normalizar para diminuir a redundância dos dados
Neste momento, os atributos devem ser organizados para que possamos lidar com dados coesos. É importante reduzir e, se possível, eliminar a redundância de dados, para mantê-los em apenas um lugar e prevenir inconsistências nas informações.
- Diversificar para aprimorar o desempenho
Este é um processo quase que contrário ao anterior, que, em vez de combater a redundância dos dados, diversifica para trazer um acesso mais rápido aos dados. Essa etapa será importante caso a normalização afete o desempenho. Se o tempo de acesso não for comprometido, nada precisará ser feito.
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Quais são os estilos de modelagem de dados?
Ao construir um projeto, é necessário escolher qual estilo se pretende utilizar. Cada estilo deve ser escolhido de acordo com o que é preciso, pois apresentam diferentes vantagens e níveis de complexidade.
Temos três tipos diferentes de estilos e os apresentaremos a seguir:
Modelo de dados conceituais:
- explora conceitos do domínio com os incluídos no projeto;
- usados para explorar as estruturas e conceitos de negócios estáticos de alto nível;
- geralmente construídos como parte do esforço inicial do entendimento dos requisitos do sistema, em equipes ágeis;
- geralmente criados como precursores dos modelos lógicos de dados (MLD).
Modelo Lógico de Dados (MLDs):
- usados para explorar os conceitos do domínio e seus relativos;
- descrevem tipos de entidades, seus atributos e os relacionamentos entre elas;
- agregam informações complementares e as principais regras que serão aplicadas no software.
Modelo Físico de Dados (MFDs):
- projetam o esquema interno de um banco de dados;
- descrevem as tabelas, colunas e o relacionamento entre essas tabelas de dados;
- são criados com linguagem SQL.
Quais são as diferenças entre tipos de modelagem de dados?
Existem, por fim, as formas de modelagem e apresentação dos dados. Neste conceito final, podemos dividir os modelos de dados nos tipos a seguir:
Transacional
É uma modelagem que apresenta as informações após cada transação realizada. É muito utilizada para processar grandes quantidades de dados.
Como seu uso é momentâneo, este modelo serve para dados pontuais e não para reter informações úteis sobre o negócio e nem para auxiliar na tomada de decisões. Serve também para eliminar redundâncias e fazer consultas com maior detalhamento de dados específicos.
Informacional
Também conhecido como dimensional, aqui será apresentado de forma simplificada o histórico dos dados consultados. Como nesse modelo é possível ver um processo da empresa, ele chega mais perto da realidade de fato que estes dados pretendem representar.
Com uma visão mais ampla, o modelo informacional é ótimo para descobrir novas tendências. É dividido nos modelos Star Schema e Snowflake.
Esperamos que você tenha gostado do nosso material sobre modelagem de dados e tenha mais interesse por essa área. Se esse for seu caso, continue conosco e saiba quais são as diferenças, vantagens e o que escolher: curso técnico ou faculdade?
