Na era da informação, é de se esperar que os dados sejam uma arma poderosa para as empresas. No entanto, lidar com um grande volume desses elementos pode ser algo extremamente complexo. É aí que entra a modelagem de dados.

Não basta coletar as informações e lançá-las de qualquer maneira em um determinado software de armazenamento para, posteriormente, buscar analisar e extrair conhecimento dessa fonte. É preciso ir além.

Para que você entenda melhor o processo de modelagem de dados, como ele funciona e qual é o seu diferencial em relação a outros conceitos de armazenagem de informação, acompanhe:

O que é modelagem de dados

Ao desenvolver sistemas que farão a captação de informações, um processo crítico é a modelagem de dados. Ela consiste em criar estruturas no sistema de armazenamento de forma a possibilitar o encaixe e o resgate de informações em um determinado padrão.

Isso é essencial no desenvolvimento de softwares, pois permite que diversos sistemas independentes do banco de dados possam ter acesso ao armazenamento e trabalhar de forma eficiente as informações armazenadas.

Um erro durante a modelagem de dados pode comprometer toda a usabilidade de um determinado sistema, tornando real a necessidade de um retrabalho de programação e reformulação de todo o banco de dados — aumentando, assim, o custo do projeto de software.

Como funciona a modelagem de dados

A modelagem de dados não é uma atividade simples: é preciso conhecer muito bem todas as demandas do usuário do sistema que será construído e que utilizará das informações armazenadas. Essa rotina é composta basicamente de 4 passos:

Análise de requisitos

Aqui, o responsável pela modelagem dos dados deverá estar em contato direto com o usuário final, verificando quais são as regras de negócio existentes e como se dá o surgimento dos dados que deverão ser armazenados e resgatados.

Todas as regras e demandas devem ser catalogadas e documentadas para posterior utilização na modelagem. É preciso ouvir todos os que fazem parte das rotinas que serão automatizadas pelo sistema. Quanto mais informações reunidas, mais eficiente será a modelagem.

Definição de modelo conceitual

Essa parte da rotina é caracterizada pela criação dos primeiros desenhos das tabelas que comporão todo o sistema de banco de dados. É uma maneira gráfica de descrever toda a armazenagem.

Para realizar esse desenho é utilizada a linguagem UML, descrevendo graficamente as ações que deverão ser realizadas e os atores envolvidos em cada uma delas por meio de diagramas de casos de uso.

Com isso, as regras de negócio levantadas na etapa anterior junto ao usuário do sistema começa a tomar a forma que deverá ser inserida no banco de dados para armazenamento.

Definição do modelo lógico

Nessa etapa são visualizadas todas as interações lógicas entre os dados e criadas as chaves primárias, responsáveis pela identificação única de cada dado no banco, e as chaves estrangeiras, responsáveis por apontar relações entre informações.

As chaves primárias impedem, por exemplo, que determinados dados sejam duplicados dentro do sistema de armazenamento e é essencial para a confiabilidade do sistema.

As chaves estrangeiras realizam a ligação entre dados que não estão contidos no mesmo modelo, mas são ligados de alguma maneira — uma venda e os itens que foram vendidos, por exemplo.

Criação do modelo físico

O último passo é a criação do banco de dados, o modelo físico criado para receber todas as informações geradas e coletadas pelos sistemas informatizados. Ele é a representação física no sistema de armazenamento do modelo conceitual e lógico.

Sua implementação se dá utilizando-se de linguagem SQL, uma específica para banco de dados. Nessa fase, a tecnologia toma as rédeas do processo, uma vez que todas as regras já foram levantadas e estabelecidas.

Diferença para outros conceitos

O conceito de banco de dados tem sido muito explorado nos últimos tempos e isso é totalmente compreensível — uma vez que a informação tem um papel essencial para as organizações atualmente e a sua armazenagem, o seu processamento e a sua análise são estratégicos para as empresas.

É preciso ter em mente as diferenças entre os principais conceitos que são explorados por especialistas e descritos nos artigos de tecnologia. Confira alguns dos principais assuntos quando falamos em banco de dados:

• mineração de dados: esse termo está ligado diretamente à busca de informações e conhecimentos dentro de um sistema de armazenagem já existente. Aqui, o  profissional ainda não sabe o que busca e está averiguando as possibilidades;
• análise de dados: aqui é feita uma leitura das informações já coletadas e armazenadas em busca de insights — ou seja, ela só é possível graças à modelagem.

Quais são as principais ferramentas existentes

Existem, no mercado, diversas ferramentas que podem ser utilizadas para realizar a modelagem de dados de forma eficiente. Muitos profissionais ainda optam por realizar essa construção de modelos de forma tradicional por meio de documentos.

Contudo, as tecnologias podem ser grandes aliadas na hora de criar os modelos conceituais e lógicos, agilizando o processo e melhorando o resultado final da modelagem.

Entre as ferramentas mais utilizadas está o DbDesigner. Essa solução é livre para uso, o que faz dela uma ótima opção para quem busca um software para iniciar a modelar dados.

Quais são cursos para se especializar no assunto

É possível encontrar diversos cursos que trabalham os conceitos de modelagem de dados e demais conceitos relacionados com armazenagem de informação EAD e presencial. Contudo, ainda não existem cursos focados unicamente em modelagem.

Dessa forma, o profissional que trabalha com esse tipo de atividade é formado em banco de dados e conta com experiência adquirida no mercado, o que faz dele um colaborador disputado.

Entre os requisitos desejáveis pelas empresas para um profissional da área está a certificação Data Governance Foudation, da It Certs, que é grátis e demonstra que o colaborador possui conhecimento na gestão de dados.

Qual é sua importância para a TD

Vivemos na era da informação e os dados têm um papel fundamental e valor estratégico para as empresas atualmente. É impossível pensar em transformação digital sem pensar em geração de conhecimento e ganho de competitividade.

O futuro está totalmente ligado à capacidade que as empresas terão de lidar com dados: a geração, a coleta, o processamento, a análise e a modelagem. Essas capacidades serão responsáveis pelo sucesso ou pelo fracasso de sua estratégia de transformação digital.

Gostou do tema? Quer saber mais? Então confira este post sobre o papel da tecnologia de Big Data na transformação digital!