O que é a modelação de dados?

A modelação de dados é o processo de análise e definição de todos os diferentes tipos de dados que o seu negócio recolhe e produz, bem como as relações entre esses fragmentos de dados. Ao utilizar texto, símbolos e diagramas, os conceitos da modelação de dados criam representações visuais de dados à medida que são capturados, armazenados e utilizados no seu negócio. À medida que o seu negócio determina a forma e quando os dados são utilizados, o processo de modelação de dados torna-se um exercício de compreensão e clarificação dos seus requisitos de dados.

Um homem a apontar para um ecrã a apresentar RENDIMENTO.

Criar uma estrutura para a colaboração entre as suas equipas de TI e de negócio.
Revelar oportunidades para melhorar os processos de negócio ao definir as necessidades e as utilizações de dados.
Poupar tempo e dinheiro em investimentos de TI e de processos através de um planeamento antecipado adequado.
Reduzir os erros (e a introdução de dados redundantes propensos a erros) ao mesmo tempo que melhora a integridade dos dados.
Aumento da velocidade e do desempenho da obtenção de dados e da análise de dados através do planeamento de capacidade e crescimento.
Definição e monitorização de indicadores chave de desempenho-alvo adaptados aos seus objetivos empresariais.

não se trata apenas dos resultados da modelação de dados, mas da forma como esses resultados são obtidos.

Exemplos de conceitos de modelação de dados

Agora que sabe o que é a modelação de dados e por que motivo é importante, vejamos, a título de exemplo, os três tipos diferentes de conceitos de modelação de dados.

Modelação de dados conceptual

Um modelo de dados conceptual define a estrutura global da sua empresa e dos seus dados. Utilizado para organizar conceitos de negócio, o seu modelo de dados conceptual é definido pelos seus intervenientes empresariais e engenheiros ou arquitetos de dados. Por exemplo, pode ter dados de clientes, colaboradores e produtos, e cada um desses registos de dados, conhecidos como entidades, tem relações com outras entidades. Tanto as entidades como as relações entre entidades são definidas no seu modelo conceptual.

Modelação de dados lógica

Um modelo de dados lógico baseia-se no modelo de dados conceptual com os atributos específicos dos dados em cada entidade e as relações entre esses atributos. Por exemplo, o Cliente A compra o Produto B ao Representante de Vendas C. Este é o seu modelo técnico das regras e estruturas de dados definido pelos arquitetos, engenheiros de dados e analistas de negócio, ajudando a impulsionar a tomada de decisões sobre o modelo físico que os seus dados e necessidades empresariais exigem.

Modelação de dados física

Um modelo de dados físicos é a sua implementação específica do modelo de dados lógico criado pelos programadores e administradores de bases de dados. É desenvolvido para uma ferramenta de base de dados e uma tecnologia de armazenamento de dados específicas, com conectores de dados para disponibilizar os dados aos utilizadores, conforme necessário, em todos os seus sistemas empresariais. É a “coisa” a que os outros modelos têm conduzido: a implementação propriamente dita do seu património de dados.

Como os conceitos de modelação de dados influenciam a análise

A modelação de dados, a ciência de dados e a análise de dados caminham a par porque precisa de um modelo de dados de qualidade para obter a análise dos dados mais impactante para um business intelligence eficaz que fundamente a tomada de decisões. O processo de criação de um modelo de dados envolve forçar cada unidade de negócio a examinar a forma como contribui para os seus objetivos organizacionais holísticos. Além disso, um modelo de dados sólido é sinónimo de desempenho de análise otimizado, qualquer que seja ou venha a ser a dimensão e a complexidade do seu património de dados.

Com todos os seus dados claramente definidos, tornou-se muito mais fácil de analisar exatamente os dados de que precisa. Como já configurou as relações entre atributos de dados no seu modelo de dados, é muito simples analisar e ver os impactos à medida que altera os processos, os preços ou a contratação de pessoal.

Introdução à modelação de dados

Qualquer que seja a ferramenta de modelação de dados que escolher, certifique-se de que tem um alto desempenho, tem uma utilização intuitiva e é fácil de manter para o seu negócio obter todas as vantagens deste exercício empresarial vital. Agora que já conhece a importância da modelação de dados e o que ela pode fazer por si, está pronto para o próximo passo. Saiba como o Microsoft Power BI, uma solução líder em business intelligence e modelação de dados, pode ajudá-lo a otimizar a sua utilização de dados.

Saiba mais sobre o Power BI

Como escolher uma ferramenta de modelação de dados

A boa notícia é que uma ferramenta de business intelligence de qualidade incluirá todas as ferramentas de modelação de dados de que precisa, para além dos produtos e serviços de software específicos que escolher para criar o seu modelo físico. Assim, é livre de escolher aquela que mais se adequa às suas necessidades de negócio e à infraestrutura existente. Faça as seguintes perguntas quando avaliar o potencial de análise e modelação de dados de uma ferramenta de análise de dados.

Esta ferramenta de modelação de dados é intuitiva?

A equipa técnica que implementa o modelo de dados pode conseguir trabalhar com qualquer ferramenta que lhes der. No entanto, os estrategas de negócio e os analistas do dia a dia (e basicamente o seu negócio como um todo) não vai conseguir tirar o máximo partido da sua ferramenta de modelação de dados se não for fácil de utilizar. Quererá uma ferramenta de modelação de dados com uma experiência de utilizador intuitiva e simples que possa ajudar a sua equipa com a narrativa de histórias dos dados e os dashboards de dados.

Como se comporta esta ferramenta de modelação de dados?

Outro atributo importante é o desempenho, o que significa velocidade e eficiência, que se traduzem na capacidade de manter o bom funcionamento do negócio à medida que os seus utilizadores executam análises. O melhor modelo de dados planeado não é verdadeiramente o melhor se não conseguir funcionar sob o stress das condições do mundo real que, espera-se, envolvem o crescimento do negócio e o aumento dos volumes de dados, obtenção e análise.

Esta ferramenta de modelação de dados requer manutenção?

Se cada alteração ao seu modelo de negócio necessitar de alterações complexas ao seu modelo de dados, o seu negócio não obterá os melhores resultados desse modelo ou da respetiva análise associada. Procure uma modelação de dados que facilite a manutenção e as atualizações para o seu negócio poder posicionar-se à medida das necessidades, mantendo o acesso aos dados mais atualizados.

Os seus dados estarão seguros com esta ferramenta de modelação de dados?

Os regulamentos governamentais exigem que proteja os dados dos seus clientes, mas a viabilidade do seu negócio exige a proteção de todos os seus dados, tendo em conta que são um ativo valioso. Certifique-se de que as ferramentas de modelação de dados que escolher têm fortes medidas de segurança incorporadas, incluindo controlos para conceder acesso a quem precisa e bloquear quem não precisa.

Perguntas frequentes

Qual é a consideração mais importante a ter em conta sobre a modelação de dados?

A consideração mais importante na modelação de dados é criar os alicerces de uma base de dados capaz de carregar, obter e analisar rapidamente grandes volumes de dados. Um conceito eficiente de modelação de dados exige mapear dados de negócio, estabelecer as relações entre esses dados e compreender a forma como são utilizados.

Com que frequência deve um modelo de dados ser reeducado?

A frequência com que um modelo de dados deve ser reeducado varia consoante o modelo e o problema que este resolve, o que pode implicar reeducá-lo diariamente, semanalmente ou com menor frequência, por exemplo, mensalmente ou anualmente, em função da frequência com que os conjuntos de dados de preparação são alterados, de uma eventual diminuição do desempenho do modelo de dados e de outras considerações de ciência de dados.

O que significa validar um modelo de dados?

Validar um modelo de dados significa confirmar que o modelo de dados está devidamente estruturado e pode cumprir a finalidade prevista. Uma ferramenta eficiente de modelação de dados facilita o processo de validação através de mensagens automatizadas que pedem aos utilizadores que corrijam erros, ordenem consultas e otimizem as opções de armazenamento para a redução de dados.

Quais são os três conceitos principais da modelação de dados?

Existem três conceitos de modelação de dados: modelação de dados conceptual, modelação de dados logística e modelação de dados física. Do abstrato ao discreto, os conceitos de modelação de dados criam um esquema para a forma como os dados são organizados e geridos numa organização.

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