O volume de dados não para de aumentar nos bastidores corporativos e de negócios. Esse fato reforça o porquê o conceito de Business Intelligence (BI) depende de técnicas de organização para gerar suas análises inteligentes. A modelagem de dados, porém, é uma das principais etapas para o funcionamento desse tipo de sistema de gestão.

Melhorando a integridade dos dados coletados, a tecnologia melhora processos, reduz erros e falhas e antecipa as tomadas de decisões. Entenda como funciona essa importante tecnologia!

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é um processo essencial para o BI porque resulta na compreensão de análises e melhor visualização de métricas, indicadores e informações. Modelar é uma etapa que categoriza as funcionalidades do software através da organização e tratamento de dados internos e externos.

Por isso, é essencial para a criação de banco de dados e do Data Warehouse. Esse processo seleciona os elementos que realmente serão relevantes para integrar o sistema BI. Assim, o resultado é o desenvolvimento de dashboards e relatórios mais assertivos para gestores e equipes.

Como funciona a modelagem de dados?

A tecnologia de modelagem ocorre estabelecendo uma relação entre os elementos do banco de dados. A estruturação dos modelos é realizada em etapas e de modo personalizado, suprindo necessidades da empresa e gerando insights consistentes. É durante a modelagem que aspectos visuais importantes do software são elaborados, como formatação de colunas, exclusão de linhas desnecessárias e a unificação de tabelas.

A modelagem de dados pode ocorrer em duas maneiras: relacional e dimensional. Cada uma possui uma aplicação com finalidade diferente. Desse modo, é a modelagem dimensional a utilizada nos processos funcionais de um sistema BI. Esse modelo simplifica a análise de dados multidimensionais, extraindo, agregando e relacionando informações para a elaboração de dashboards através de dados gerais como:

• Categorias 
• Clientela
• Datas 
• Medidas 
• Produto
• Quantidade de vendas
• Tabelas de dimensão 
• Entre outras

As 4 etapas da modelagem

De modo técnico, a modelagem de dados ocorre em quatro etapas: análise de requisitos, modelagem conceitual, modelagem lógica e modelagem física. Esse processo se inicia no âmbito estratégico até que os dados possam ser integrados ao sistema por completo. Saiba as diferenças:

Análise de requisitos

A primeira etapa é estratégica e define as regras e objetivos da empresa antes de desenvolver um modelo de banco de dados apropriado. Para isso, é necessário criar um planejamento de implementação junto aos analistas. 

Modelagem conceitual

Consiste na criação de um diagrama com foco em necessidades e funcionalidades do sistema. É uma etapa inicial, realizada junto com o cliente, que transforma a visão simplificada de negócio em dados de diferentes características. 

Modelagem lógica

A terceira etapa é responsável por garantir a lógica de dados dentro do sistema, ou seja, o detalhamento e categorização dos diagramas.

Modelagem física

Por fim, esse processo é a implementação da estrutura de informações coletadas no banco de dados. A modelagem passa a ser mais visual, especificando tabelas, tipos de dados e tamanhos, por exemplo.

Modelagem especializada!

A modelagem de dados é um conceito técnico e, muitas vezes, não dominada pelos gestores. Entretanto, o importante não é dominar o conceito, mas, sim, contar com especialistas que os dominem. Descubra os benefícios UpQuery!