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Modelagem de dados: Guia completo sobre o que você precisa saber

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A modelagem de dados desempenha um papel fundamental na estruturação e organização das informações em um sistema. Através da modelagem, é possível criar uma visão clara e organizada dos dados, facilitando a compreensão e a análise das informações. Isso é útil para a tomada de decisões, uma vez que permite identificar padrões, tendências e relações entre os dados.

Este artigo aborda desde conceitos fundamentais até aplicações práticas, os benefícios de tê-la implementada em seu negócio, a relação entre Modelagem de Dados e Business Intelligence e como a Netflix, Amazon e Spotify se beneficiaram deste recurso.

O que é modelagem de dados?

A Modelagem de Dados é uma prática do campo da gestão e da análise de informações que busca representar visualmente a estrutura e as relações entre os dados em um sistema.

Essencialmente, ela cria um mapa que descreve como as informações são organizadas e interagem dentro de um ambiente específico. Ao empregar técnicas e ferramentas adequadas, a modelagem de dados permite uma compreensão mais clara e sistemática deles, facilitando a interpretação, manipulação e tomada de decisões. 

Com isso ela desempenha um importante papel na integração de sistemas, no desenvolvimento de bancos de dados eficientes e na otimização de processos analíticos. 

Como funciona a modelagem de dados?

A modelagem de dados é um processo que opera por meio de uma sequência de passos organizados, utilizando técnicas e ferramentas específicas para representar graficamente a estrutura, relacionamentos e características dos dados em um sistema. 

O primeiro passo é identificar os requisitos do sistema, ou seja, compreender as necessidades dos stakeholders em termos de dados. Os profissionais de modelagem de dados, em seguida, coletam informações relevantes para o contexto do sistema, incluindo dados sobre entidades, atributos, relacionamentos e restrições.

Com base nos requisitos levantados são identificadas as entidades principais do sistema, em outras palavras, os objetos ou conceitos sobre os quais desejamos armazenar informações. Atributos, que são as características específicas das entidades, são associados a essas. Em seguida, estabelece-se relações entre diferentes entidades para representar como elas se conectam e interagem entre si.

O processo de normalização é aplicado para eliminar redundâncias e melhorar a eficiência do banco de dados, organizando as informações de maneira lógica e eficaz. Utilizando ferramentas gráficas, como diagramas de entidade-relacionamento (ER) ou diagramas UML com objetivo visualizar e comunicar a estrutura de dados de forma compreensível.

A implementação no banco de dados real ocorre a partir dos conceitos gerados durante o processo, traduzindo-os em esquemas físicos. Importante destacar que a modelagem de dados não é um processo estático, dessa forma, à medida que os requisitos evoluem, ajustes são realizados para garantir que ela continue a atender às necessidades em constante mudança do sistema.

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Porque ter uma modelagem de dados na sua empresa, quais os benefícios e impacto no negócio?

Cada um tem sua própria opinião, mas quando você dispõe de dados, toda a perspectiva se transforma. Essa frase resume bem a importância da análise de dados em um negócio. 

Ao analisar os dados, as empresas podem identificar padrões e tendências, entender o comportamento do cliente, prever demandas futuras e identificar oportunidades de crescimento. Isso permite que elas ajustem suas estratégias de negócios de forma mais eficaz e competitiva.

Além disso, ajuda as empresas a identificar problemas e gargalos em seus processos internos. Por exemplo, ao analisar os dados de produção, uma empresa pode identificar quais etapas do processo estão causando atrasos ou ineficiências, permitindo que eles façam melhorias e aumentem a produtividade.

Aqui estão alguns motivos pelos quais ter modelagem de dados é importante para o seu negócio:

Estruturação eficiente

A modelagem de dados permite que as empresas organizem suas informações de maneira estruturada e lógica. Isso facilita a compreensão da arquitetura de dados e promove a consistência na forma como as informações são armazenadas e acessadas.

Tomada de decisão informada

Ao compreender a estrutura de dados da empresa, os gestores podem tomar decisões mais informadas. A modelagem de dados fornece uma visão clara das relações entre diferentes conjuntos de informações, ajudando na análise e na formulação de estratégias.

Integração de sistemas

Em organizações onde diversos sistemas coexistem, a modelagem de dados é essencial para integrar esses sistemas de maneira harmoniosa. Isso facilita a troca eficiente de informações entre diferentes departamentos e sistemas.

Desenvolvimento de sistemas eficiente

Para projetar e implementar novos sistemas ou aprimorar os existentes, a modelagem de dados oferece uma base sólida. Isso reduz o risco de erros durante o desenvolvimento e contribui para a entrega de soluções mais eficientes.

Compreensão compartilhada

A modelagem de dados cria uma linguagem comum entre os profissionais de TI, analistas de negócios e outros stakeholders. Isso facilita a comunicação e a colaboração, garantindo que todos tenham uma compreensão compartilhada da estrutura de dados.

Manutenção simplificada

Quando as mudanças são necessárias, seja devido a novos requisitos ou evolução do negócio, a modelagem de dados simplifica o processo de manutenção. As alterações podem ser implementadas de forma mais rápida e eficiente, sem comprometer a integridade dos dados.

Segurança dos dados

Ao compreender como os dados estão relacionados e como são acessados, as organizações podem implementar medidas de segurança mais eficazes. A modelagem de dados contribui para a identificação e mitigação de riscos relacionados à privacidade e à segurança dos dados.

Redução de redundâncias

A normalização, parte do processo de modelagem de dados, ajuda a eliminar redundâncias desnecessárias nos dados. Isso resulta em um uso mais eficiente do armazenamento e em uma manutenção mais fácil.

"Os dados são valiosos, mas a verdadeira magia reside na capacidade de transformá-los em insights significativos que impulsionam a tomada de decisões estratégicas." - Satya Nadella, CEO da Microsoft.

Entenda a relação entre Modelagem de Dados e Business Intelligence:

A relação entre Modelagem de Dados e Business Intelligence (BI) é importante para a eficácia das análises e tomada de decisões nas organizações. A Modelagem de Dados assegura a consistência e qualidade dos dados, essenciais para análises precisas no BI. 

Este recurso facilita a integração de fontes e disponibiliza informações para análises abrangentes permitindo aos usuários se conectarem a diversas fontes de dados, transformando e os combinando de maneira eficiente, criando painéis interativos e compartilhando insights de forma colaborativa. Profissionais de BI se beneficiam dessa compreensão dos relacionamentos para criar visualizações e relatórios informativos, além de cubos OLAP para análises multidimensionais.

Nesse cenário a Microsoft tem um papel com soluções que vão desde a coleta e organização de dados até a criação de visualizações interativas e relatórios dinâmicos. 

Saiba tipos de modelagem de dados

Existem vários tipos de modelagem de dados, cada um com seu propósito específico, reunimos aqui os principais deles:

Modelagem Conceitual

O seu propósito é representar conceitos abstratos e suas inter-relações, os diagramas de Entidade-Relacionamento (ER) são comumente utilizados e pode ter uma aplicabilidade em mostrar entidades e seus relacionamentos, mas sem se preocupar com detalhes técnicos.

Modelagem Lógica

Tem como objetivo traduzir o modelo conceitual para uma representação mais técnica e estruturada. Os diagramas de Modelo de Dados são frequentemente empregados e um exemplo são tabelas de banco de dados com chaves primárias, estrangeiras e relações definidas.

Modelagem Física

Descreve como o modelo lógico será implementado em um banco de dados específico, pode envolver scripts SQL ou ferramentas de modelagem física. Um exemplo é a especificação detalhada de tipos de dados, índices e outras características específicas do banco de dados.

Modelagem Dimensional

É bastante utilizado para projetar esquemas de dados para suportar eficientemente processos de análise de negócios. As ferramentas mais utilizadas são tabelas de fatos e dimensões, como exemplo, Data Warehouse com tabelas de fatos que armazenam métricas e dimensões que fornecem contexto.

Modelagem Hierárquica

Tem o propósito de representar relações hierárquicas entre entidades, as ferramentas mais utilizadas são diagramas de árvore ou estrutura hierárquica a exemplo do organograma que mostra a estrutura de uma organização.

Modelagem de Redes

Este modelo tem por objetivo representar relações complexas entre entidades, tendo como ferramenta mais utilizada os Diagramas de Grafo, como exemplo, a representação de interconexões em uma rede social.

Modelagem de Objetos

Tem como propósito descrever objetos e suas interações em sistemas orientados a objetos como por exemplo modelagem de classes, heranças e associações em um sistema de software. A ferramenta mais utilizada nesse caso é o Diagramas de Classes UML.

Esses tipos de modelagem servem para diferentes finalidades e são escolhidos com base nas necessidades específicas do projeto e nos objetivos de análise ou implementação.

Modelagem de dados x Mineração de dados

A relação entre esses dois conceitos reside na complementaridade dessas abordagens no processo de análise e extração de conhecimento a partir de conjuntos de dados.

A modelagem de dados envolve a criação de representações estruturadas e organizadas dos dados, incluindo definições de entidades, relacionamentos e atributos. Essa etapa tem como objetivo entender a estrutura subjacente dos dados e estabelecer um modelo que facilite o armazenamento e a recuperação eficientes da informação.

Por outro lado, a mineração de dados é uma técnica exploratória que visa descobrir padrões, tendências e informações valiosas nos dados, muitas vezes não óbvias à primeira vista. A mineração de dados utiliza algoritmos e técnicas estatísticas para revelar insights e conhecimentos ocultos nos conjuntos.

A relação entre essas duas abordagens é sinérgica. A modelagem de dados fornece a estrutura necessária para organizar e armazenar os dados, enquanto a mineração de dados extrai conhecimentos valiosos desses dados. Em outras palavras, a modelagem cria a base para a análise e a mineração aprofunda essa análise, identificando padrões que podem ser cruciais para tomada de decisões informada. Ambas desempenham papéis essenciais na gestão e análise eficaz de dados em contextos empresariais e científicos.

Modelagem de Dados um case de sucesso da Netflix, Amazon e Spotify

Para tornar o conceito e os benefícios da modelagem de dados mais tangíveis, apresentamos aqui três cases de sucesso de grandes empresas que a utilizaram para resolver problemas estratégicos.

Netflix

  • Desafio: A Netflix enfrentava o desafio de personalizar recomendações de conteúdo para seus usuários, garantindo uma experiência de visualização altamente relevante.
  • Solução: Implementação de modelagem de dados avançada para analisar o histórico de visualização, preferências e comportamentos dos usuários. A empresa utiliza algoritmos de recomendação baseados em machine learning para prever as preferências dos usuários e oferecer sugestões personalizadas de filmes e séries.
  • Resultados: A modelagem de dados contribuiu significativamente para o sucesso do algoritmo de recomendação da Netflix, aumentando a satisfação do usuário e retendo assinantes. A empresa conseguiu melhorar a relevância das recomendações, proporcionando uma experiência de usuário mais envolvente.

Amazon

  • Desafio: A Amazon, como uma das maiores varejistas online do mundo, enfrentava o desafio de otimizar a gestão de estoque e oferecer recomendações de produtos mais precisas aos clientes.
  • Solução: Implementação de modelagem de dados para analisar padrões de compra, comportamento do consumidor e histórico de estoque. A empresa utiliza algoritmos de previsão de demanda e aprendizado de máquina para aprimorar a gestão de estoque e oferecer recomendações de produtos altamente personalizadas.
  • Resultados: A modelagem de dados contribuiu para a eficiência operacional da Amazon, reduzindo custos de armazenamento e melhorando a experiência do cliente. A empresa foi capaz de antecipar a demanda, evitar excessos de estoque e proporcionar recomendações mais relevantes, impulsionando as vendas e a fidelização do cliente.

Spotify

  • Desafio: O Spotify enfrentava o desafio de oferecer recomendações musicais personalizadas para seus usuários, considerando a diversidade de gostos musicais.
  • Solução: Implementação de modelagem de dados avançada para analisar os padrões de escuta, preferências individuais e comportamento de descoberta de novas músicas. A empresa utiliza algoritmos de recomendação baseados em machine learning, levando em conta fatores como histórico de reprodução, artistas favoritos e playlists salvas.
  • Resultados: A modelagem de dados contribuiu para o sucesso do algoritmo de recomendação do Spotify, proporcionando aos usuários playlists personalizadas, descoberta de novos artistas e uma experiência musical mais envolvente. A empresa conseguiu aumentar a retenção de usuários e melhorar a satisfação do cliente.

Agora que você entende a importância da modelagem de dados, está na hora de começar a aplicar esses conhecimentos em sua empresa, não deixe de entrar em contato com a nossa equipe de especialista e entender como a Objective pode te ajudar nesse desafio. 

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