O que é a Modelização de Dados?

A modelação de dados é o processo de criação de uma representação visual de um sistema de informação completo ou de partes dele para comunicar conexões entre pontos de dados e estruturas. O objetivo da modelização de dados é ilustrar os tipos de dados utilizados e armazenados no sistema, as relações entre estes tipos de dados, as formas como os dados podem ser agrupados e organizados, e os seus formatos e atributos.

Os modelos de dados baseiam-se em bases de dados cloud e têm em conta as necessidades de software empresarial, com regras e requisitos definidos de antemão através dos comentários de agentes empresariais. Isto garante que o modelo dos dados pode ser incorporado na conceção de um novo sistema ou adaptado na iteração de um já existente.

A engenharia de modelação de dados utiliza esquemas padronizados e técnicas formais, oferecendo uma forma comum, consistente e previsível de definir e gerir recursos de dados numa organização ou mesmo para além dela. Idealmente, os modelos de dados são documentos vivos físicos ou virtuais que evoluem juntamente com as necessidades evolutivas das empresas.

Desempenham um papel importante no apoio aos processos empresariais e no planeamento da arquitetura e da estratégia de TI. Os modelos de dados podem ser partilhados com fornecedores, parceiros e/ou parceiros da indústria, de modo a assegurar uma compreensão unificada das estruturas e requisitos de dados.

Tipos de Modelos de Dados

Os modelos e a estrutura dos dados podem ser categorizados em vários tipos com base na sua estrutura e software de aplicação, que por exemplo incluem:

Modelo Relacional

O modelo relacional é um dos modelos mais amplamente utilizados de SGBD. Uma base de dados relacional organiza os dados em tabelas, consistindo cada tabela em linhas e colunas que representam os diferentes atributos de uma entidade na tabela. Este modelo é particularmente eficaz para gerir uma tabela de dados estruturados e estabelecer relações entre diferentes pontos de dados. Por exemplo, os websites de e-commerce podem processar compras e seguir o inventário através do modelo relacional.

Modelo de Entidade-Relação

O modelo de entidade-relação centra-se na identificação de entidades e das suas relações em tabelas. É frequentemente utilizado em conjunto com modelos relacionais para fornecer uma representação visual clara das estruturas e relações de dados. Este modelo é crucial para a compreensão de interações complexas entre dados e é frequentemente utilizado na conceção de bases de dados para garantir a integridade e a consistência dos dados.

Modelo Hierárquico

O modelo hierárquico é uma estrutura de dados em um formato em árvore, onde cada registo tem um único pai e possivelmente vários filhos. Este modelo é útil para criar aplicações que exijam uma relação simples entre pai e filho, como sistemas de ficheiros ou sistemas de informação geográfica. Por exemplo, um supermercado pode ser representado como o nó raiz, com departamentos e corredores como nós secundários.

Modelo de Rede

Os modelos de rede criam vários relacionamentos pai-filho, o que o torna adequado para estruturas de dados complexas. É normalmente utilizado para criar redes sociais, sistemas de gestão de clientes e outras aplicações onde os dados podem ter várias relações. Nas bases de dados de rede, cada registo é um nó, e as relações com os outros nós são representadas por links ou arcos, que podem ter propriedades como a quantidade.

Modelo Dimensional

O modelo dimensional é utilizado principalmente no software de armazenamento de dados e na inteligência empresarial. Organiza os dados em tabelas de factos e tabelas de dimensões, facilitando consultas e relatórios eficientes. A engenharia de modelação dimensional utiliza frequentemente esquemas de estrelas e flocos de neve, o que simplifica as consultas aos sistemas OLAP (Online Analytical Processing).

Modelo orientado para objetos

Um modelador de dados que utilize o modelo de armazenamento de dados orientado a objetos trata os dados como uma coleção de objetos com métodos e propriedades associados. É frequentemente utilizado em sistemas que requerem estruturas de dados e comportamentos complexos, tais como aplicações de modelação 3D e de engenharia. Este modelo oferece uma estrutura flexível para gerir dados com comportamentos e relações inerentes.

Modelo Relacional-Objeto

Este modelo combina os benefícios de modelos relacionais e orientados a objetos, oferecendo funcionalidades avançadas enquanto mantém a facilidade de utilização. É particularmente útil para aplicações que requerem uma gestão de dados estruturados e relações de objetos complexas.

Qual é o Processo de Modelização de Dados?

Os processos de engenharia de modelização de dados envolvem tipicamente várias etapas da construção de uma tabela, por exemplo, as etapas incluem:

• Análise dos requisitos: Trata-se de recolher software comercial e requisitos técnicos através de entrevistas aos intervenientes e de casos de uso para compreender como os dados serão utilizados. A identificação das fontes de dados, quer sejam de bases de dados existentes, API externas ou outras fontes, também é crucial durante esta fase.
   
• Modelização Concetual: É criado um modelo de alto nível para identificar as entidades, as suas características e as suas relações sem se focar nos detalhes técnicos. Esta fase é essencial para envolver os acionistas das empresas e garantir uma compreensão comum dos termos e requisitos das empresas.
   
• Logical Modeling: O modelo concetual é traduzido num modelo lógico detalhado, que inclui todas as entidades, atributos e relações, independentemente da tecnologia da base de dados. Esta fase elimina a lacuna entre os requisitos da empresa e a conceção da base de dados propriamente dita, garantindo que o sistema consegue suportar as principais funções da empresa.
   
• Modelização Física: O modelo lógico é transformado num modelo físico que especifica a estrutura da base de dados e os requisitos técnicos. Isto inclui a definição de tipos de dados, índices, relações e especificações de armazenamento adaptadas a um sistema de gestão de bases de dados (SGBD) específico.
   
• Manutenção e otimização: Os modelos de dados são regularmente atualizados para refletir as alterações nas necessidades da empresa e nos ativos da data science. Trata-se de afinar o desempenho, criar versões e atualizações da documentação para garantir que o modelo permanece relevante e eficiente.

O que são Técnicas de Modelização de Dados?

As técnicas de engenharia de modelização de dados fornecem estruturas para um modelizador de dados e ajudam na organização e gestão de dados. Alguns exemplos de técnicas chave incluem:

• Modelização Entity-Relationship (Modelização ER): Utiliza entidades e relações para fornecer uma vista gráfica dos dados, ideal para bases de dados relacionais.
   
• Normalização e desnormalização: A normalização elimina a redundância de dados, ao passo que a desnormalização otimiza o desempenho ao reintroduzir a redundância estrategicamente. A normalização é útil em sistemas OLTP (Online Transaction Processing), enquanto a desnormalização é vantajosa em sistemas OLAP.
   
• Object-Relational Modeling: Combina abordagens orientadas a objetos e relacionais para estruturas de dados complexas.
   
• Modelização Hierárquica e de Rede: Adaptadas a relações estruturadas e complexas, respetivamente.
   
• Modelização Dimensional: Utilizado no armazenamento de dados para consultas e relatórios eficientes.

Casos de uso e aplicação da pesquisa cognitiva em várias indústrias

As tecnologias de pesquisa cognitiva exploram a IA para criar a capacidade de melhorar a capacidade dos sistemas de pesquisa de compreender, interpretar e editar dados estruturados e não estruturados. Esta tecnologia é aplicada em várias indústrias, por exemplo:

• Enterprise Search: As plataformas de pesquisa cognitiva ajudam os funcionários a encontrar e aceder rapidamente às informações da empresa em diferentes bases de dados e sistemas, melhorando a produtividade. Ao compreender os pedidos em linguagem natural, estas plataformas podem fornecer resultados mais precisos e relevantes em tabelas.
   
• E-commerce A pesquisa cognitiva melhora a experiência do cliente de software, pois compreende as consultas e intenções em linguagem natural e oferece resultados personalizados e precisos. Isto otimiza a experiência de compras ao sugerir produtos ou serviços relacionados com base no histórico e nas preferências de pesquisa.
   
• Assistentes digitais: A pesquisa cognitiva permite ao software do assistente digital processar consultas complexas, acedendo a várias fontes de dados para fornecer informações relevantes ou realizar tarefas. Esta capacidade permite que os utilizadores interajam de forma mais natural com os assistentes digitais, utilizando comandos de voz ou entradas de texto.
   

Em conclusão, a modelização da data science é uma disciplina crítica que ajuda as organizações a gerir e utilizar os seus dados de forma eficaz. Ao compreender os diferentes tipos de modelos e técnicas de dados, as empresas podem conceber bases de dados e sistemas de análise robustos. Além disso, tecnologias como a pesquisa cognitiva e as soluções de análise da cloud de fornecedores como a OVHcloud melhoram ainda mais as capacidades de gestão dos dados, conduzindo a uma tomada de decisões mais informada em vários sectores.

Os exemplos de como a modelação de dados suporta a arquitetura de software empresarial incluem a forma como alinha os objetivos empresariais com os objetivos tecnológicos. Também suporta outros elementos da arquitetura empresarial, como a governança de dados, a inteligência empresarial e arquiteturas de aplicações, ajudando a definir os respetivos requisitos no momento da definição. Sem um modelo de dados inicial, os sistemas podem não satisfazer as necessidades dos utilizadores, originando ineficiências e potenciais inconsistências de dados.

A importância da engenharia de modelização de dados abrange a organização de dados de forma lógica e organizada, a melhoria da qualidade dos dados, a garantia da integridade dos dados, o apoio à tomada de decisões, a facilitação da conceção de bases de dados, a redução da redundância, a simplificação da recuperação de dados, o reforço do desenvolvimento de aplicações, a ativação da escalabilidade, a promoção da padronização, o apoio à governança de dados, o apoio à análise de dados, o incentivo à colaboração, a minimização de erros de desenvolvimento e o serviço como um investimento a longo prazo.

Quando um modelador de dados implementa de forma eficaz técnicas de modelização de dados, as empresas podem garantir que a sua infraestrutura de dados é robusta, otimizada e alinhada com os objetivos de software da empresa. Isto não só aumenta a eficiência operacional, como também oferece uma vantagem competitiva no atual ambiente empresarial baseado em dados.

A modelização de dados, realizada por um modelizador de dados, tem várias aplicações práticas em vários sectores. Por exemplo, no domínio da saúde, os modelos de dados podem ajudar a gerir os registos dos pacientes, a seguir os históricos médicos e a analisar os resultados dos tratamentos. No sector financeiro, os modelos de dados são utilizados para gerir transações, acompanhar o desempenho financeiro e cumprir requisitos regulamentares.

No e-commerce, os modelos de dados são essenciais para gerir catálogos de produtos, acompanhar o inventário e analisar o comportamento dos clientes. Ajudam a personalizar as experiências dos clientes, integrando dados provenientes de diferentes fontes, tais como o histórico de compras e os comportamentos de navegação.

Além disso, a modelização de dados apoia a inteligência empresarial fornecendo uma estrutura estruturada para a análise de dados. Assim, as empresas podem criar repositórios de dados e lagos de dados que podem ser consultados de forma eficiente, fornecendo informações sobre o desempenho e as tendências do negócio.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, a alteração é que a modelação de dados se tornará ainda mais crítica. Com a ascensão do Big Data e da IoT (Internet das Coisas), as organizações terão de gerir grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. A modelização de dados desempenhará um papel fundamental na organização eficaz destes dados, garantindo que podem ser analisados e utilizados para orientar a perceção da empresa.

Além disso, os avanços na IA e no machine learning integrarão mais estreitamente a modelação de dados. A IA pode ajudar a automatizar partes do processo de modelização de dados, como a identificação de padrões em grandes conjuntos de dados ou a sugestão de estruturas de dados ótimas baseadas em padrões de utilização. Esta integração irá tornar a modelização de dados mais eficiente e acessível a um leque mais alargado de utilizadores.

Em resumo, a modelização de dados é um elemento fundamental da gestão de dados moderna. A sua importância vai para além da conceção das bases de dados, de modo a suportar a estratégia empresarial, a governança das ciências de dados e a análise de dados. À medida que o volume e a complexidade dos dados aumentam, o papel da modelação de dados torna-se cada vez mais crucial para ajudar as empresas a retirarem valor dos seus ativos de dados.

Apesar dos seus benefícios enquanto parte da data science, a modelação de dados enfrenta vários desafios. Um dos principais desafios consiste em assegurar que os modelos de dados permanecem pertinentes e atualizados à medida que as necessidades da empresa evoluem. Para isso, é necessário realizar uma manutenção e atualizações contínuas, de modo a refletir as alterações nas origens de dados, nos processos comerciais ou nos requisitos regulamentares.

Outro desafio consiste em equilibrar a complexidade dos modelos de dados com a simplicidade e a capacidade de utilização. Os modelos complexos podem capturar relações detalhadas, mas podem ser difíceis de compreender e manter. Por outro lado, modelos excessivamente simplificados podem não capturar nuances de dados críticas.

Além disso, a engenharia de modelização de dados requer uma colaboração significativa entre as partes interessadas, o que pode representar um desafio em organizações de grandes dimensões ou distribuídas. Para o sucesso das iniciativas de modelização de dados, é essencial garantir que todos os intervenientes estão alinhados pelas definições e requisitos dos dados.

Em conclusão, a modelização de dados é uma disciplina de data science crítica que apoia uma gestão e uma análise de dados eficazes.

A engenharia de modelização de dados não consiste apenas em criar diagramas, envolve uma compreensão aprofundada dos processos empresariais e dos fluxos de dados. A modelização eficaz dos dados requer a colaboração entre as equipas informáticas e as partes interessadas para garantir que o modelo de dados reflete de forma adequada as necessidades da empresa. Esta colaboração ajuda a identificar as principais entidades de dados, os seus atributos e as suas relações, essenciais para a conceção de bases de dados que suportem eficazmente as operações empresariais.

Além disso, a modelização de dados desempenha um papel crucial na governança de dados. Ao definir estruturas de dados e relações claras, as empresas poderão aplicar normas de dados e garantir o cumprimento dos requisitos regulamentares. Isto é particularmente importante em sectores como as finanças e a saúde, onde a privacidade e a segurança dos dados são primordiais.

Além do seu papel na conceção das bases de dados, a modelização de dados é também essencial para os projetos de integração e de migração de dados. Ao integrar dados de múltiplas fontes, um modelo de dados bem concebido ajuda a garantir que os dados são consistentes e compatíveis entre diferentes sistemas. Isto reduz a complexidade e o risco associados à integração de dados, facilitando a fusão de dados de várias fontes numa visão unificada.