O que é Modelagem de Dados? [Explained in Under 5 Mins]

Os bancos de dados armazenam grandes quantidades de informações. São fontes importantes para análise de dados, o que proporciona às empresas a insights muito necessários eles precisam funcionar com eficiência.

No entanto, antes de criar um armazenamento de dados, há vários pontos a serem considerados.

Por um lado, deve haver uma compreensão dos tipos de dados e descritores, especialmente porque vem de várias fontes. Além disso, o profissional de dados deve ter uma visão dos formatos estruturais do armazenamento de dados.

A modelagem de dados ajuda a resolver esses e outros pontos.

Neste artigo, veremos o que é modelagem de dados e seus diferentes tipos. Também consideraremos a importância de ajudar empresas e negócios a atingirem seus objetivos.

Bem, então, vamos mergulhar nele.

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de criar um representação visual de objetos de dados para ilustrar seus relacionamentos uns com os outros. Ele representa entidades (objetos dentro de um modelo de dados), seus vários atributose seus relacionamentos um com o outro. Também considera as regras que orientam essas relações.

Essa é a definição de modelagem de dados, mas vou enfatizar o ponto com uma analogia.

Digamos que você queira construir uma casa.

Você a pelo processo de contratação de um monte de pessoas que afirmam ser construtores, pedreiros, encanadores e carpinteiros. Eles são baratos e você acha que pode economizar algum dinheiro.

No final do dia, você acaba com uma casa que parece um pouco decente – pelo menos do lado de fora.

Lá dentro, você descobre que eles colocaram sua pia no corredor e a banheira na sala. Você também descobre que sua nova casa tem uma enorme lareira, mesmo morando na árida Las Vegas. E então você descobre que tem quatro banheiros e apenas um quarto.

Como se viu, seus funcionários não se comunicavam com eficiência suficiente entre si. Mais importante, eles também não entendiam como suas tarefas individuais interagiam e influenciavam as de todos os outros.

Você acabou de aprender, da maneira mais difícil, que contratar um arquiteto para criar um projeto teria sido um primeiro o melhor.

Embora minha analogia seja um pouco extrema, ela funciona da mesma maneira com os dados. Essencialmente, modelagem de dados é o plano de construção do arquiteto.

Com isso em mente, você pode entender por que a modelagem de dados é importante.

É um o essencial antes de criar um banco de dados, permitindo mudanças antes que os desenvolvedores comecem a construir.

Um modelo de dados representa um quadro de relacionamentos que estão dentro de um banco de dados. É fundamental porque fornece a estrutura de e para as necessidades analíticas dos tomadores de decisão de uma empresa.

É importante notar que a modelagem de dados não se concentra no uso eventual dos dados. Em vez disso, centra-se na seleção e organização das entidades de dados, tabelas, atributos e relações.

Conforme estabelecido anteriormente, as entidades são os objetos no modelo de dados. Exemplos são produtos, cliente, contato, endereço e muito mais. Eles se tornam as tabelas do banco de dados. Por outro lado, os atributos são detalhes rastreáveis ​​das entidades. Eles formariam as colunas da tabela.

Finalmente, a rede de conexões entre as várias entidades na modelagem de dados é o que chamamos de relacionamentos.

Por meio do modelo de dados, as organizações podem entender e se comunicar em torno de seus ativos de dados enquanto definem a base para a análise de dados.

Tipos de modelos de dados

Existem três tipos de modelagem de dados. Eles também podem ser considerados como os níveis em que a modelagem de dados ocorre. Há uma progressão do conceitual para o lógico e depois para o físico.

Vejamos cada um por sua vez.

Modelo conceitual

Este é o modelo de dados mais simples. Basicamente, o modelo conceitual é uma visão organizada e estruturada dos dados necessários para apoiar os processos organizacionais e acompanhar as medidas de desempenho.

O modelo conceitual identifica os dados usados ​​na organização, mas não se concentra em suas propriedades ou fluxo de processamento. O objetivo desse tipo de modelagem de dados é estabelecer objetos de dados, bem como seus atributos e relacionamentos.

Nesta fase, há pouco ou nenhum detalhe real sobre a estrutura do banco de dados eventual.

Em vez disso, o modelo de dados conceitual oferece uma visão expansiva dos conceitos da organização.

Os recursos de um modelo conceitual são independentes de especificações de hardware ou software, como espaço de banco de dados ou software de gerenciamento de banco de dados.

Modelo Lógico

O modelo lógico é um o à frente no processo de modelagem de dados – ele expande sua estrutura e adiciona mais informações. Este modelo cobre mais terreno no que diz respeito aos detalhes da estrutura do banco de dados.

Mas, novamente, não se aprofunda em como deve ser implementado.

Para simplificar, o modelo lógico estabelece a estrutura da entidade de dados e seus relacionamentos. Você pode pensar nisso como o projeto de um arquiteto.

Mas há um problema.

Ao contrário de um projeto projetado com um edifício específico em mente, o modelo lógico é independente de qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados específico. Assim como o modelo conceitual, também é independente de especificações de hardware, como espaço de armazenamento do banco de dados.

Modelo Físico

A primeira coisa a entender sobre o modelo físico é que é específico do banco de dados. Isso contrasta com as outras etapas de modelagem de dados.

O modelo físico é a culminação do processo de modelagem de dados e liga os modelos conceituais e lógicos. Explora a implementação da estrutura do banco de dados

Como o modelo físico é específico do banco de dados, ele define os componentes necessários para construir um banco de dados. Isso é não independente de sistemas de gerenciamento de banco de dados como os outros tipos de modelagem. Na verdade, ele é criado por es de banco de dados usando a linguagem adequada e consultas do sistema de gerenciamento.

Esse modelo representa a estrutura real do banco de dados, incluindo tabelas, colunas e restrições.

Técnicas de modelagem de dados

Existem vários métodos que um modelador de dados pode aplicar para criar um modelo. Abaixo, explicarei cinco técnicas diferentes usadas na modelagem de dados.

Modelo Hierárquico

Este é um dos modelos de dados mais antigos e raramente é usado nos dias de hoje. Aqui, há uma arranjo em forma de árvore invertida de dados, com a raiz no topo e os ramos abaixo. Os dados em cada nível da hierarquia se relacionam e dependem um pouco dos dados do nível superior.

Nesse modelo, a hierarquia começa com o nó raiz ou pai e se expande para baixo. Dessa forma, ele forma um relacionamento pai-filho com elementos subordinados ou nós filho.

Devido à sua estrutura, um nó filho só pode ter um único nó pai. Por outro lado, um nó pai pode ter vários elementos filho

Modelo de rede

O modelo de rede se inspira no modelo hierárquico. Ele se estende sobre ele, permitindo uma representação de relacionamentos mais complexos entre elementos de dados.

No modelo de rede, o esquema pode ser mostrado em forma de gráfico. Aqui, os relacionamentos entre os nós do objeto são representados por arestas.

No modelo de rede, um nó filho pode ter dois pais. Como resultado, um modelador pode representar mais do que relacionamentos básicos, mas também um para um, muitos para muitos, muitos para um e mais. O o aos dados é mais rápido, pois há mais de um caminho para qualquer registro específico.

Modelo Entidade-Relacionamento

Também conhecido como modelo ER, o modelo entidade-relacionamento é uma representação de dados de alto nível de entidades de dados e seus relacionamentos. A modelagem entidade-relacionamento define a estrutura do banco de dados usando um Diagrama ER.

Ele usa formas para fazer isso, com retângulos representando entidades, ovais definindo atributos e losangos mostrando as conexões.

Existem diferentes tipos de relacionamentos neste modelo, incluindo um para muitos, muitos para um e muitos para muitos.

Modelo Orientado a Objetos

A técnica de modelagem de dados orientada a objetos visa superar os problemas com outros modelos. Facilita a representação problemas complexos do mundo real.

Aqui, os objetos representam as entidades do mundo real e seus diferentes relacionamentos. O modelo orientado a objetos é uma coleção destes, juntamente com seus atributos. Uma coleção de objetos que compartilham uma estrutura similar, ou seja, atributos e métodos são chamados de classe.

Nesse modelo, os links conectam dois ou mais objetos. São atributos comuns que os objetos compartilham.

Modelo Relacional

Um modelo relacional expressa os dados e sua conexão usando um conjunto de relações ou tabelas. Todos eles têm colunas e linhas que representam seus atributos e tuplas, respectivamente. Tuplas são linhas que mostram entidades ou relacionamentos do mundo real.

Além disso, todas as relações nomes distintos e únicos.

O modelo relacional é o modelo de dados mais popular atualmente. É amplamente utilizado devido à sua simplicidade, facilidade de uso e independência estrutural e de dados. Além disso, modelos relacionais são muito escaláveis.

Quais são os benefícios da modelagem de dados?

Criamos mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias, e esse número está em constante aumento. Com tantas informações sendo geradas, torna-se essencial para as organizações analisá-las para melhorar os resultados.

Mas isso só pode acontecer se os dados puderem ser coletados, compreendidos e aproveitados. E é por isso que a modelagem de dados é tão importante para os processos de negócios. Ele ajuda as organizações a visualizar essas funções.

Por meio da modelagem de dados, as organizações podem projetar, desenvolver e implantar ativos de dados. Dessa forma, os funcionários e a gerência podem saber seu lugar no quebra-cabeça do gerenciamento de dados.

Além disso, a modelagem de dados ajuda a cortar custos a longo prazo. Com os usuários de negócios definindo e coordenando as regras de negócios, há menos revisões a serem feitas na hora da implementação.

Na mesma veia, modelagem de dados detecta erros antes que se tornem difíceis e caros de consertar.

As organizações geralmente descobrem que têm dados em vários sistemas que não se comunicam efetivamente entre si. A modelagem de dados ajuda a resolver esse problema.

A modelagem dos dados nesses sistemas ajuda a desvendar os relacionamentos, resolver inconsistências, bem como integrar os sistemas de informação para que funcionem em conjunto.

A essência mais elementar da modelagem de dados é a criação de banco de dados. Ao projetar um banco de dados bem funcional, como um banco de dados da Web, a modelagem de dados desempenha um papel vital. Uma representação clara de seus ativos de dados ajudará você a entender de que tipo de banco de dados você precisa.

Por exemplo, pode ajudá-lo a escolher entre um banco de dados relacional ou NoSQL. Mas também ajuda você a tomar melhores decisões em relação a armazéns e repositórios.

Embrulhar

Os dados são um dos ativos organizacionais mais essenciais. A modelagem de dados desempenha um papel importante para ajudar a entender todas as informações, definindo-as e categorizando-as. Dessa forma, os dados podem ser integrados de forma coesa pelos sistemas de informação existentes.

Por meio da modelagem de dados, os usuários podem visualizar:

• a estrutura
• fluxos
• relacionamentos
• mapeamentos
• e qualidade dos dados.

Neste artigo, você conheceu o que é modelagem de dados, as etapas e processos envolvidos, bem como a importância dos modelos de dados.