Compreender a modelação de dados
Compreender a modelação de dados
Numa era em que os dados são o ativo mais valioso de uma empresa, a recolha, o armazenamento e a gestão eficientes de dados extensos são essenciais para garantir uma vantagem competitiva. Mas como é que as organizações criam significado a partir de fontes de dados díspares? Como é que sabem quais os dados a recolher e como os armazenar?
A resposta está na eficiente modelação de dados - uma técnica que permite aos programadores visualizarem o seu sistema de gestão de dados. Ajuda-os a compreender quais os dados que precisam de recolher e como identificar relações críticas entre várias fontes. O processo permite aos decisores identificar conjuntos de dados relevantes para uma tomada de decisões eficaz.
Esta publicação explicará a modelação de dados, como funciona, as suas técnicas, processos, benefícios, desafios e as ferramentas que podem ajudá-lo a otimizar os fluxos de trabalho de modelação.
O que é a modelação de dados?
**A modelação de dados cria um plano que representa a estrutura de dados de uma aplicação ou de um sistema. O modelo de dados é um diagrama que ilustra as entidades de dados relevantes, objectos, relações e esquemas complexos para armazenamento.
O modelo de dados também estabelece definições de dados, glossários e outros metadados cruciais para ajudar várias partes interessadas a extrair conhecimentos significativos para casos de utilização específicos. As partes interessadas podem incluir analistas de dados, programadores e administradores que analisam, organizam e gerem o acesso às fontes de dados.
Uma modelação de dados eficiente garante a utilização eficaz dos activos de dados entre equipas, promovendo uma compreensão partilhada dos dados, eliminando redundâncias de dados e minimizando os obstáculos administrativos. Também permite que as organizações identifiquem e resolvam potenciais bloqueios e restrições de design para criar um sistema de gestão de dados escalável.
Como é que a modelação de dados funciona?
Embora as técnicas para criar um modelo de dados possam variar de caso para caso, elas geralmente incluem o desenvolvimento de um projeto conceitual, uma estrutura lógica e um modelo físico.
Projeto conceitual
O projeto conceitual é uma abstração que visualiza a estrutura geral de dados. Ele identifica o escopo do projeto e estabelece os requisitos de alto nível para a criação do sistema.
O modelo concetual também mapeia as entidades de dados, as relações, as integrações e os protocolos de segurança relevantes para as tarefas de análise empresarial. Por exemplo, o diagrama abaixo mostra um modelo concetual simples de um sistema de base de dados de vendas.
Conceptual Model.png
O objetivo é responder às necessidades de dados dos executivos de empresas e ajudá-los a descobrir elementos e relações de dados cruciais para tomar decisões eficazes baseadas em dados.
Estrutura lógica
A estrutura lógica oferece mais detalhes, incluindo tipos de dados, identificadores exclusivos e definições. Utiliza notações de dados formais para marcar relações entre entidades e permite aos utilizadores visualizar atributos e relações de dados de forma mais clara.
Por exemplo, a estrutura lógica para um banco de dados de vendas pode conter as chaves primárias que conectam as tabelas de produtos e vendas.
Estrutura lógica.png
O modelo lógico também ajuda os utilizadores a determinar a natureza da informação necessária em cada entidade de dados e as regras de implementação das estruturas de dados.
Modelo de dados físicos
O modelo de dados físicos é a última e mais detalhada representação de um sistema orientado para os dados. Inclui um esquema detalhado que descreve a forma como o sistema irá armazenar os activos de dados.
Por exemplo, o modelo de dados físicos num sistema de base de dados relacional consistirá nos nomes de cada tabela, coluna e tipo de dados correspondente.
Modelo de dados físicos.png
Os modelos físicos são específicos do sistema e mudam de acordo com o tipo de modelo que se está a tentar construir. A secção seguinte explica mais pormenorizadamente os diferentes tipos de modelos de dados.
Tipos de modelos de dados
Com o passar do tempo, surgiram sistemas de gestão de bases de dados (SGBD) mais complexos com o aumento do volume de dados. A variedade das arquitecturas dos SGBD deu origem a vários tipos de modelos de dados para ajudar as organizações a conceberem sistemas de gestão mais eficientes.
Embora os tipos de modelos ainda estejam em evolução, alguns tipos populares incluem modelos de dados hierárquicos, relacionais, entidade-relacionamento, orientados para objectos e dimensionais.
Modelos de dados hierárquicos
O modelo de dados hierárquico organiza os dados numa estrutura semelhante a uma árvore de um para muitos, com um único pai ligado a vários registos filhos.
Hierarchical Model.png
O IBM Information Management System (IMS) foi o primeiro a utilizar a estrutura hierárquica introduzida em 1966. Embora o modelo seja raro atualmente, continua a ser utilizado para organizar dados em ficheiros XML (Extensible Markup Language) e em Sistemas de Informação Geográfica (SIG).
Modelos de dados relacionais
Os modelos de dados relacionais, introduzidos pelo investigador da IBM Edgar F. Codd em 1970, são mais versáteis do que as estruturas hierárquicas. Organizam os dados em tabelas com linhas e colunas, tornando mais fácil a descoberta de múltiplos elementos de dados e relações.
| ID | Nome | Endereço |
| 125 | Nome 1 | Endereço 1 |
| 236 | Nome 2 | Endereço 2 |
Tabela: Modelo Relacional
Os modelos relacionais permitem aos utilizadores juntar várias tabelas com base em chaves primárias e reduzir a complexidade dos dados. A linguagem de consulta estruturada (SQL) é utilizada principalmente para manipular e analisar dados em bases de dados relacionais.
Modelos de dados Entidade-Relacionamento
Os modelos entidade-relacionamento (ER) organizam os atributos dos dados de acordo com as entidades e mapeiam as relações entre várias entidades.
Por exemplo, num SGBD de vendas, um cliente é uma entidade cujos atributos podem incluir o nome, o endereço, os dados de contacto e outras caraterísticas do cliente. A entidade cliente pode relacionar-se com a entidade produto através dos artigos que um determinado cliente comprou.
Modelo ER.png
A estrutura é mais dinâmica do que os modelos relacionais, uma vez que ajuda a capturar e analisar dados baseados em transacções de forma mais eficiente.
Modelos de dados orientados para objectos
Os modelos de dados orientados para objectos tornaram-se populares com a programação orientada para objectos, que organiza os objectos de dados de acordo com os seus atributos.
Os objectos de dados com atributos semelhantes são agrupados em classes. Os programadores podem criar novas classes que podem herdar os atributos das classes anteriores.
Modelo de dados orientado a objectos - .png
Modelo de Dados Orientado a Objectos: Os objectos CÍRCULO, RECTÂNGULO e TRIÂNGULO herdam do objeto FORMA ___. Cada forma tem os seus atributos.
Por exemplo, num modelo de dados orientado para objectos, os dados de clientes e empregados podem pertencer à mesma classe, uma vez que têm atributos idênticos, tais como nome, morada e informações de contacto. Isto difere dos modelos ER, em que os clientes e os empregados são entidades separadas.
Modelos de dados dimensionais
Os modelos de dados dimensionais organizam as entidades de dados como dimensões ligadas a fichas de dados, melhorando a análise em armazéns de dados e marts. Uma ficha de dados contém dados sobre eventos, enquanto as dimensões contêm informações sobre as entidades que aparecem nesses eventos.
Modelo de dados dimensional- .jpg
Modelo de dados dimensionais_: A ficha de vendas está relacionada com múltiplas dimensões das entidades que nela aparecem.
Por exemplo, uma ficha de dados pode ser uma tabela que regista as transacções diárias de vários clientes. No entanto, os utilizadores podem encontrar mais informações sobre cada cliente ou produto em tabelas de dimensão que armazenam dados relacionados com o cliente ou com o produto.
O esquema em estrela é uma estrutura de dados dimensional famosa, na qual uma única folha de dados está ligada a várias dimensões. Uma variante mais complexa é a estrutura em floco de neve, na qual várias tabelas de dimensão estão relacionadas com várias fichas de dados.
Comparação com a conceção de bases de dados e a engenharia de dados
Embora o design de banco de dados e a engenharia de dados sejam conceitos semelhantes, eles diferem da modelagem de dados de algumas maneiras.
Modelagem de dados versus projeto de banco de dados:** A modelagem de dados é a fase inicial da construção de um banco de dados. A conceção da base de dados é um processo menos abstrato que determina os requisitos para a implementação do modelo de dados. Os programadores consideram a estrutura de base de dados mais adequada para melhorar a escalabilidade e a integridade dos dados. Por exemplo, pode incluir a escolha de chaves primárias, técnicas de indexação e conceção de esquemas.
Modelação de dados versus engenharia de dados:** A engenharia de dados é um conceito mais amplo que inclui o desenvolvimento de condutas de dados automatizadas para processar, transformar e mover dados entre várias plataformas. Um modelo de dados eficiente pode ajudar a criar um design de base de dados robusto, ajudando os programadores a simplificar os fluxos de trabalho de engenharia de dados.
Processo de modelação de dados
A conceção de um modelo de dados requer a contribuição de várias partes interessadas para compreender o âmbito, os objectivos e as restrições de recursos do sistema de base de dados.
Os especialistas em dados devem selecionar o tipo de modelo de dados adequado para representar a estrutura de dados necessária para um caso de utilização específico. Eles também devem determinar os símbolos relevantes e as convenções de notação para construir o modelo.
Embora os fluxos de trabalho de modelação de dados possam variar de acordo com as necessidades comerciais e a natureza dos dados, a lista seguinte apresenta alguns passos para a conceção de um modelo.
Identificação da entidade**: O primeiro passo é identificar as entidades relevantes que os dados devem incluir. As entidades devem ser mutuamente exclusivas e devem constituir a base da conceção do modelo.
Identificação de atributos:** Os programadores devem identificar os atributos exclusivos de cada entidade. Por exemplo, numa base de dados com dados bancários de clientes, "contas bancárias" pode ser uma entidade separada com atributos únicos, como a natureza da conta, o número da conta, a data de criação, o montante inicial depositado, etc.
Relacionamento entre entidades: Mapear os relacionamentos entre múltiplas entidades. Por exemplo, a entidade "conta bancária" pode estar relacionada com a entidade "cliente", sendo que cada cliente tem mais uma conta.
Atribuição de chaves primárias:** Os desenvolvedores devem atribuir chaves únicas às entidades para representar formalmente seus relacionamentos. Por exemplo, o número da conta pode ser uma chave primária que relaciona a entidade "clientes" com a entidade "contas bancárias".
Criando e finalizando o modelo de dados:** Depois de identificar todas as entidades, atributos e relacionamentos relevantes com chaves primárias, os desenvolvedores podem determinar o modelo de dados apropriado e finalizar o design que melhor atende às necessidades de dados da empresa.
Benefícios da modelagem de dados
Um modelo de dados é a espinha dorsal de um sistema de gestão de dados eficaz. Permite que vários intervenientes utilizem os activos de dados para descobrir informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas.
A lista abaixo destaca alguns benefícios de um modelo de dados eficaz.
Melhor comunicação:** Um modelo de dados ajuda a comunicar o fluxo de dados e os conceitos mais facilmente às partes interessadas relevantes.
Documentação consistente:** Como o modelo de dados fornece uma visualização padronizada da estrutura geral de dados, a documentação é mais consistente, permitindo um design de sistema mais robusto.
Colaboração melhorada entre equipas:** Com uma compreensão partilhada dos dados, as equipas de vários domínios podem colaborar mais eficazmente nos projectos.
Melhor qualidade dos dados:** Um modelo bem concebido garante a integridade dos dados em todas as fontes de dados e permite aos utilizadores desenvolver fluxos de trabalho de análise de dados rápidos e eficientes.
Desafios da modelação de dados
Embora a modelação de dados ofereça múltiplas vantagens, envolve alguns desafios de implementação. Compreender estes obstáculos e as formas de os ultrapassar pode ajudar as organizações a obter benefícios da modelação de dados mais rapidamente.
Abaixo estão alguns desafios que os desenvolvedores podem enfrentar ao projetar um modelo de dados.
Complexidade crescente dos dados:** Os SGBD modernos devem ser dinâmicos e responder às necessidades comerciais em constante mudança e à crescente variedade de dados. No entanto, a previsão de alterações futuras é complexa e envolve uma especulação considerável. A decomposição dos modelos em componentes mais pequenos e a utilização de normas industriais podem ajudar a atenuar estes problemas.
Convencer a equipa executiva das vantagens de um modelo de dados pode ser entediante. A conversa pode tornar-se demasiado abstrata para os utilizadores empresariais. Para garantir o apoio, as equipas de dados devem abordar a gestão de topo com metas e objectivos claros que se alinhem com a missão e visão gerais da empresa.
Mudança de requisitos:** A conceção de um modelo de dados é um processo iterativo que pode exigir alterações no âmbito e nos objectivos. No entanto, as alterações frequentes podem fazer com que a conceção se desvie do objetivo e aumentar os custos de desenvolvimento. Identificar e envolver os intervenientes relevantes desde o início e obter feedback regular pode ajudar a ultrapassar estes problemas.
Ferramentas de modelação de dados
Os programadores podem utilizar ferramentas de modelação de dados para criar rapidamente concepções mais eficientes. Embora vários fornecedores ofereçam soluções de modelação de dados, selecionar a que melhor se adapta às necessidades da sua empresa exige tempo e esforço. A lista abaixo destaca algumas ferramentas populares que podem ajudá-lo a simplificar a sua pesquisa.
Erwin Data Modeler: Ajuda a criar esquemas detalhados e visualizações de design que suportam vários sistemas de bases de dados. Possui um sistema de controlo de versões e permite aos utilizadores reverter modelos de dados a partir de estruturas de dados existentes.
DbSchema: Apresenta uma interface de utilizador intuitiva que permite aos utilizadores interagir com modelos de dados e criar consultas visualmente sem utilizar código.
ER/Studio: Suporta vários sistemas de bases de dados, incluindo estruturas relacionais e dimensionais. Inclui ferramentas de colaboração que permitem às equipas compreender os dados de forma mais eficaz através de fluxos de atividade e discussão.
FAQs sobre Modelação de Dados
- **Qual é a diferença entre modelação de dados e design de bases de dados?
A modelação de dados refere-se à identificação de entidades de dados, atributos e relações entre diferentes entidades. Ajuda a criar a estrutura geral de como uma base de dados irá armazenar estas entidades e como os utilizadores podem aproveitar as relações para efetuar análises.
A conceção da base de dados surge após a finalização do modelo de dados e envolve a implementação do modelo de dados num sistema de gestão de bases de dados (SGBD). Inclui técnicas de indexação, nomes de esquemas e estruturas de armazenamento.
- **O que é a normalização na modelação de dados?
A normalização organiza os dados em grupos para eliminar redundâncias e melhorar a consistência dos dados. Por exemplo, considere a seguinte tabela num SGBD relacional:
| Cliente | Item comprado | Preço |
| A | Telefone | $200 |
| B | Computador | $1500 |
| C | Carregador | $50 |
| D | Telefone | $200 |
Aqui, o usuário removerá o preço de um item se quiser excluir o registro de um determinado cliente. A normalização separará os dados do cliente das informações de preço, criando duas tabelas.
O processo garantirá que os dados permaneçam consistentes e que o utilizador possa manipular os dados de forma mais flexível sem alterar a estrutura geral da informação.
- **Como é que concebemos modelos de dados para dados não estruturados?
Os [dados não estruturados] (https://zilliz.com/glossary/unstructured-data) incluem dados de imagem, vídeo e texto. Os modelos para conjuntos de dados não estruturados exigem técnicas diferentes, uma vez que a sua representação é mais complexa do que os esquemas tradicionais.
Os programadores podem utilizar bases de dados vectoriais para armazenar e desenvolver modelos de dados para conjuntos de dados não estruturados. As bases de dados utilizam algoritmos de inteligência artificial (IA) para converter amostras de dados em embeddings, representações vectoriais de cada ponto de dados. Cada elemento do vetor corresponde a um atributo específico da amostra de dados.
Uma vez que as amostras estão em forma de vetor, os utilizadores podem calcular similaridademétricas para avaliar a semelhança entre diferentes pontos de dados. Podem utilizar as pontuações de semelhança para organizar os dados em grupos e desenvolver modelos que representem as relações entre eles.
- **Quais são alguns erros comuns a evitar na modelação de dados?
Muitas vezes, os programadores complicam demasiado o modelo e não envolvem os intervenientes relevantes na fase de conceção. Além disso, a inclusão de entidades de dados desnecessárias e a não consideração de restrições de desempenho são deslizes frequentes que reduzem a eficiência do modelo de dados.
- **Como escolher a ferramenta de modelação de dados correta?
Deve considerar os seguintes factores ao investir numa solução de modelação de dados:
Facilidade de utilização
Sistemas de bases de dados suportados
Funcionalidades de visualização
Ferramentas de colaboração
Escalabilidade
Preço
Recursos relacionados
Pode ler mais sobre técnicas de modelação e gestão de dados não estruturados nos seguintes artigos.
- O que é a modelação de dados?
- Como é que a modelação de dados funciona?
- Tipos de modelos de dados
- Modelos de dados dimensionais
- Comparação com a conceção de bases de dados e a engenharia de dados
- Processo de modelação de dados
- Benefícios da modelagem de dados
- Desafios da modelação de dados
- Ferramentas de modelação de dados
- FAQs sobre Modelação de Dados
- Recursos relacionados
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