O que é e como funciona a modelagem de dados?
Modelagem de dados consiste em criar um modelo com estruturas e características de funcionamento para possibilitar o encaixe e o resgate de informações em um determinado padrão. Pode parecer complexo, mas não é. Acompanhe para entender melhor o que é e como funciona a modelagem de dados!
Provavelmente você já ouviu falar na “Era da Informação”. Os avanços tecnológicos mediando as relações entre máquinas e humanos, era digital, era tecnológica. Bem, precisamos te dar uma notícia: tudo isso já é passado, mais do mesmo. Os ventos da nova era trazem novas realidades, a modelagem de dados é uma delas.
Hoje, os dados alcançaram níveis estratosféricos, que surpreendem até mesmo o mais experiente dos cientistas de dados. E, nesse contexto, ao mesmo tempo que os dados são um ativo de valor para as empresas, podem representar sua ruína.
Tudo isso porque, já falamos aqui, dados são mais que “o novo petróleo”: são a nova kryptonita. Sim, a pedra das histórias do Super-Homem. É muito poderosa, mas capaz de enfraquecer e tornar vulnerável quem não a manipula corretamente.
Se você não souber manipular seus dados de acordo com ela, estará enfraquecido e fadado a perder seu ativo mais valioso: o cliente.
Lidar com um grande contingente de dados pode ser algo extremamente complexo. É aí que chegamos no tema desse blog post: a modelagem de dados. Continue acompanhando para saber mais!
Data Science e modelagem de dados
Você sabe o que faz um cientista de dados? De forma muito simplificada – e entre outras funções e projetos – ele automatiza a análise de dados para fornecer soluções práticas para o usuário. Esse é um processo fundamental dentro do Data Science.
Ter profissionais capacitados para lidar com os dados dentro da sua empresa é fundamental. Não tem para onde correr: uma estratégia baseada em Data Science agrega (muito!) valor ao negócio.
Uma das vertentes do Data Science consiste em trabalhar conjuntos de dados para extrair informações e, assim, encontrar padrões para mapear resultados. Dessa forma, a modelagem dos dados possibilita:
- Entender melhor o mercado – como um todo e no qual sua empresa está inserida
- Compreender as necessidades futuras dos clientes
- Calcular riscos e possíveis oportunidades de negócio
Tudo isso é feito a partir de uma base de dados históricos (do passado) e em tempo real (do presente) para responder o que é provável que aconteça no futuro. Vamos entender melhor como a modelagem de dados funciona e como pode ajudar a sua empresa.
Data-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados
O que é a modelagem de dados?
Como falamos, lidar com um grande volume de dados pode ser uma tarefa bem complexa e trabalhosa. Para isso, é necessário ter um time de especialistas competentes, uma base de dados confiável e uma ferramenta adequada ao seu objetivo de negócio.
O ponto de atenção aqui é que de nada adianta coletar dados estratégicos e colocá-los de qualquer maneira em uma plataforma ou software. Se esses dados não passarem por uma limpeza e uma modelagem provavelmente os resultados serão comprometidos.
Seja muito simples ou mais complexa, a correta modelagem de dados é fundamental para tornar sua aplicação mais robusta e eficiente.
Os modelos de dados são ferramentas que permitem demonstrar como serão construídas as estruturas de dados que darão suporte aos processos de negócios, como os dados estarão organizados e quais os relacionamentos que pretendemos estabelecer entre eles, para isso também é importante que você conhece a normalização de Banco de Dados.
Como funciona a modelagem de dados
Se você chegou até aqui, já entendeu que, antes de desenvolver qualquer sistema para captação de informações, é preciso fazer uma modelagem de dados. Siga agora nosso passo a passo para entender como fazer isso.
1. Análise de requisitos
O primeiro passo acontece entre o responsável pela modelagem e o usuário final. Esses dois personagens precisam estar em contato direto nesse momento para que o primeiro entenda quais são as regras de negócio existentes e como se dá o surgimento dos dados que deverão ser armazenados e resgatados.
2. Estabelecendo as regras
Esse passo é fundamental. É aqui que todas as regras e demandas serão catalogadas e documentadas para serem usadas na modelagem (posteriormente).
Uma dica importante nesse momento é envolver todos os colaboradores que fazem ou farão parte do processo automatizado pelo sistema. Eles poderão ajudar com informações importantes para que a modelagem seja ainda mais eficiente.
3. O modelo conceitual
Nesse momento, seu modelo começa a tomar forma. A estrutura que vai compor todo o sistema do banco de dados começa a ser criada.
Para fazer esse desenho é necessário descrever de maneira gráfica todas as ações que serão executadas e quem serão os envolvidos em cada etapa.
Nota: Lembra das regras de negócio levantadas na etapa anterior com o usuário? Aqui ela começa a tomar a forma que será inserida no banco de dados.
4. Escolha da ferramenta
Um ponto importante aqui é lembrar que é fundamental ter uma ferramenta adequada ao objetivo de negócio da sua empresa. Isso vai impactar diretamente no tipo de coleta que sua ferramenta precisa realizar e, obviamente, na modelagem de dados que será desenvolvida.
5. Criação do modelo físico
“Você chegou ao seu destino!”. Sim, esse é o último passo: a criação do banco de dados, o modelo físico criado para receber todas os dados gerados e coletados. Veja: essa é a representação física no sistema de armazenamento do modelo conceitual (aquele mesmo, do número 3).
5. O gran finale
Depois de todas as regras já levantadas e estabelecidas, é a hora da tecnologia brilhar. Depois de tudo isso, ocorre a implementação, em uma linguagem específica para bando de dados.
Veja: dados se tornam, cada vez mais, o ativo mais valioso que as empresas podem ter. Porém, para isso, é preciso criar uma dinâmica capaz de transformar números em insights de forma consistente, é preciso ter direcionamento, investir em infraestrutura e profissionais capacitados, além de outros requisitos indispensáveis.
Se você quer construir uma cultura de dados sustentável para orientar suas decisões de negócios, confira agora mesmo o nosso guia completo para tornar sua empresa orientada a dados!
Qual importância da modelagem de dados para a transformação digital
A Transformação Digital é um fenômeno que aconteceu – e segue acontecendo – independentemente da vontade corporativa; é algo estrutural, natural.
Em termos estruturais, a transformação digital é definida como um processo de constante desenvolvimento de tecnologias digitais que moldam nossa economia e sociedade a longo prazo.
Nesse movimento, novos hábitos e necessidades da vida cotidiana surgem para toda a sociedade, na vida privada e nos negócios. E entre essas transformações temos o tão falado Big Data.
Como já falamos várias vezes por aqui, o Big Data se tornou uma arma poderosa para garantir competitividade e resultados vantajosos. Mas nem tudo na vida são flores. Nada é tão simples quanto parece!
Para dominar o Big Data e surfar na onda dos dados é preciso que os profissionais e empresas invistam e desenvolvam novas habilidades. Entre elas, acertou quem pensou em… modelagem de dados, é claro! É ela que vai lidar da melhor maneira com todas as características dos dados — variedade, volume, variabilidade, complexidade e valor.
Conseguiu entender como a modelagem de dados pode ajudar a sua corporação? Quer saber mais sobre isso e dar um deep dive nesse assunto para conhecer os problemas que a modelagem de dados pode resolver? Entre em contato com nossos especialistas. Vamos bater um papo sobre dados!
