O que é modelagem de dados e qual a sua importância?

Dados são representações brutas de fatos, como: números, palavras, imagens, sons ou outra representação simbólica, observações ou medidas.

Ao abordar a natureza dos dados, é fundamental destacar a distinção entre os dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.  

• Os dados estruturados são organizados de maneira mais clara, geralmente dispostos em tabelas, facilitando pesquisas e análises. Para esse modelo, imagine uma planilha de Excel para ter uma referência simples de dados estruturados. 
  
  
• Os dados não estruturados representam um desafio maior em termos de busca, gerenciamento e análise. Englobam elementos, como fotos, vídeos, áudios e outros formatos similares. Esses dados requerem abordagens mais avançadas para sua extração e interpretação.
  
  
• Os dados semiestruturados são uma combinação dos estruturados e não estruturados. Eles são organizados, mas não seguem uma estrutura rígida como os dados estruturados. Em vez disso, eles têm um formato predefinido que permite a consulta e análise. Eles são geralmente armazenados em formatos, como XML, JSON e YAML.
  
  

O verdadeiro potencial dos dados só pode ser extraído quando eles são submetidos a um processo transformador, já que por si só os dados têm valor limitado. 

Ou seja, é necessário processar, interpretar e contextualizar todos os dados a fim de identificar informações valiosas que possam dar suporte à tomada de decisões estratégicas no âmbito empresarial.

A partir desse conceito, vamos falar da modelagem de dados e sua importância.

A modelagem de dados é o processo de projetar e criar modelos ou estruturas lógicas que explicam como os dados se relacionam entre si. 

Essas estruturas têm como objetivo facilitar o processo de análise, fornecendo uma representação clara de como os diferentes dados são coletados, armazenados, relacionados e utilizados.

Ao projetar modelos de dados eficientes e confiáveis, é possível obter uma compreensão profunda dos processos e operações dentro de uma organização. 

Resumindo: a modelagem de dados fornece uma base sólida para a análise, exploração e tomada de decisões.

A modelagem relacional e a modelagem dimensional são os dois tipos de modelagem de dados.

A primeira organiza informações em tabelas conectadas, sendo ideal para sistemas operacionais tradicionais. 

E a segunda otimiza a análise de dados em ambientes voltados para decisões estratégicas e análises mais profundas, como em um business intelligence (BI).

Vamos aos detalhes de cada tipo de modelagem de dados?

A modelagem relacional é usada em sistemas tradicionais, como enterprise resource planning (ERP) e customer relationship management (CRM), com o propósito de projetar bancos de dados como uma coleção de relações. 

O modelo entidade-relacionamento descreve os objetos (entidades) envolvidos em um domínio de negócios, incluindo suas características (atributos) e como elas se relacionam entre si (relacionamento).

Essas relações são representadas por tabelas, e cada uma contém conjuntos de dados relacionados.

Esse tipo de modelagem oferece uma estrutura organizada e consistente para armazenar e gerenciar dados, permitindo consultas complexas. 

A modelagem dimensional é uma técnica amplamente empregada em sistemas de business intelligence (BI) e data warehouse (DW). 

Seu objetivo é criar um modelo facilmente compreensível e explorável, com foco na análise de dados multidimensionais. 

Os modelos dimensionais trazem como proposta a construção de tabelas fatos (tabelas de medidas) e dimensões (tabelas de contexto).

Ao contrário da modelagem relacional, que usa tabelas para representar entidades e relacionamentos, a modelagem dimensional usa dois tipos de tabelas principais: tabelas de fatos e tabelas de dimensões.

Vamos a elas…

Via de regra, as tabelas de fatos contêm informações numéricas que podem ser quantificadas, como: vendas, custos e quantidades. 

Essas tabelas são a base para a análise dos dados, pois permitem que as pessoas usuárias realizem cálculos e agregações em diferentes níveis de granularidade.

Já as tabelas de dimensões são usadas para fornecer contexto aos dados, permitindo que eles sejam visualizados sob diferentes perspectivas.

Para contextualizar os dados, as tabelas de dimensões contêm informações descritivas, como datas, regiões e categorias, usadas para filtrar, agrupar e classificar os dados. 

A modelagem dimensional é altamente escalável e flexível, permitindo que novos dados e dimensões sejam facilmente adicionados ao modelo.

Além disso, ela permite a criação de dashboards e relatórios para acompanhamento de indicadores de desempenho, o que facilita a análise de dados históricos e a previsão de tendências.

Como escolher?

Depende.

A escolha da abordagem de modelagem de dados mais adequada vai depender sempre das necessidades e dos requisitos específicos de cada sistema e cenário.

Um tópico de grande importância e impacto na definição da modelagem dos dados é a granularidade, ou seja, o nível de detalhamento das informações presentes em um projeto analítico.

É aqui que definimos o menor nível da sumarização dos dados, ou seja, qual o menor grão a que podemos chegar.

A menor granularidade, também conhecida como granularidade fina, significa a captura de informações em um nível mais detalhado (menor sumarização).

Enquanto a granularidade grossa é o oposto: um nível menor de detalhamento e maior sumarização dos dados. As informações são agrupadas e resumidas em um grau mais alto, resultando em um nível de dados mais abrangente e generalizado. 

Um exemplo prático seria o registro de dados de vendas em um sistema. Ao definir uma granularidade fina, seriam capturados e armazenados os dados específicos de cada transação, como a data e a hora em que ocorreu. 

Dessa maneira, temos acesso a informações detalhadas de cada venda realizada.

Mas, se optarmos por uma granularidade grossa, a sumarização dos dados ocorre em um nível mais elevado. 

Nesse exemplo, os dados das vendas são agrupados em intervalos de tempo maiores, como o total de vendas por dia, sem especificações de cada transação. 

Cabe destacar que a granularidade tem impacto direto no volume de dados armazenados, na velocidade das consultas e no nível de detalhamento das informações.

E a escolha entre a granularidade fina ou grossa também depende. 

Do quê?

Dos objetivos e das necessidades do seu projeto de dados.

Com o grande volume de dados provenientes de diversas fontes que precisam ser analisados diariamente, ter insights acionáveis é uma tarefa desafiadora. 

Nesse contexto, a modelagem de dados oferece a oportunidade de compreender e fazer as escolhas tecnológicas corretas para armazenar e gerenciar os dados. 

Assim como na arquitetura é projetado um esquema antes de construir uma casa, as partes interessadas de uma empresa realizam a modelagem de dados antes de desenvolver soluções de banco de dados para suas organizações.

Esse processo é essencial para planejar e projetar a estrutura, as relações e as características dos dados que serão armazenados, permitindo uma implementação eficiente dos sistemas de banco de dados. 

A modelagem proporciona melhor compreensão, precisão e consistência dos dados, além de promover a eficiência na gestão ao permitir uma organização lógica e estruturada. 

A modelagem de dados ocorre em três níveis ou etapas: conceitual, lógico e físico.

Esta é a primeira etapa do processo de modelagem de dados. É a representação mais abstrata da organização dos dados. 

Neste nível:

• o modelo captura a estrutura de negócios de forma geral; 
• são identificadas as principais entidades e seus relacionamentos; 
• e é fornecida uma visão ampla e compreensível dos dados.
   

Isso sem se ater a detalhes técnicos específicos.

O modelo conceitual estabelece uma linguagem comum entre stakeholders e analistas de dados, o que permite uma melhor comunicação sobre as necessidades e os requisitos do sistema. 

Em resumo, o modelo conceitual serve como base para os próximos níveis de modelagem de dados, pois fornece a estrutura inicial para o desenvolvimento dos modelos lógico e físico.

É a representação lógica dos dados, independentemente das tecnologias utilizadas para a implementação física do banco de dados. 

Nele, são definidas as entidades, seus atributos e relacionamentos, levando-se em conta as necessidades de implementação. 

Esse nível de modelagem concentra-se em aspectos técnicos e práticos, permitindo uma representação precisa dos dados conforme serão armazenados e manipulados. 

Analistas de dados consideram requisitos, restrições do sistema e padrões de design de banco de dados ao projetar um modelo lógico.

O resultado reflete de forma eficaz a estrutura dos dados e as necessidades de consulta e manipulação em um esquema lógico. 

Esta é uma das etapas mais desafiadoras, já que é aqui que traduzimos o modelo conceitual para representar as entidades, os atributos e os relacionamentos do domínio de negócios em um formato mais técnico e estruturado.

A última camada da modelagem de dados é a sua representação física. 

Ela engloba a definição do armazenamento real dos dados e as configurações específicas do banco de dados a ser utilizado.

O modelo físico descreve como os dados serão armazenados, organizados e acessados em um sistema de gerenciamento de banco de dados específico.

Aqui, são considerados aspectos como: tipos de dados, índices, chaves primárias, restrições de integridade, partições e outras configurações técnicas.

O objetivo é otimizar o desempenho e a eficiência do sistema de banco de dados, garantindo um acesso rápido e confiável aos dados.

A transformação das representações abstratas dos modelos conceitual e lógico ocorre em um esquema concreto que permite a efetiva manipulação e o armazenamento dos dados.

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