Estamos na era dos dados! Criamos, analisamos, processamos, armazenamos e utilizamos cada vez mais um volume maior de informações no dia a dia. Contudo, para que eles sejam, de fato, úteis, é preciso que eles passem por um processo chamado Modelagem de Dados.
Para quem atua com Ciência e Análise de Dados, esse é um conceito que estará constantemente presente em sua rotina. Então, para saber se essa é uma área de seu interesse e conhecer mais sobre ela, continue lendo e entenda o que é a Modelagem de Dados.
O que é Modelagem de Dados
Modelagem de Dados é uma descrição detalhada e formal de como as informações serão coletadas, relacionadas e analisadas em um determinado projeto de tecnologia. E isso pode variar segundo a funcionalidade da solução que está sendo pensada.
Entendendo melhor o que é Modelagem de Dados
O conceito de Modelagem de Dados pode ser um tanto abstrato e, por isso, queremos começar de uma forma mais simples, para não o assustar. Pense que você está criando um modelo de um produto físico mesmo: um dos passos para conseguir fazer com que outras pessoas entendam o que está propondo é criar uma representação visual dele.
Isso passa pela forma, pelos esquemas de funcionamento, diagramas de como uma função passa para outra, entre outras possibilidades. Ou seja, está pensando em um modelo do seu produto.
A Modelagem de Dados é semelhante. Trata-se do processo de pensar estruturas que sejam orientadas a dados e planejá-las. Ou seja, é criar um modelo de um sistema de como eles vão operar em soluções (plataformas, softwares, aplicativos mobile, entre outros).
Elementos da Modelagem de Dados
A Modelagem de Dados utiliza 4 elementos essenciais em sua base:
- Entidade: é a representação de um objeto (como uma pessoa, um produto, animal, entre outros);
- Instância: é o conjunto de entidades e os respectivos dados armazenados sobre eles em um banco de dados;
- Atributo: é o conjunto de características que definem as entidades. Por exemplo, a entidade “pessoa” é formada por atributos (“nome completo”, “CPF”, “data de nascimento”, entre outros);
- Relacionamento: é a formação da relação lógica entre suas ou mais entidades que tenham afinidade ou correlação entre elas.
A importância da Modelagem de Dados
Pegue agora seu smartphone e veja quantos aplicativos você possui instalados. Cada um deles possui um tipo de Modelagem de Dados diferente do outro. Afinal, a finalidade de cada um deles também é distinta.
Por exemplo, os dados que seu aplicativo de redes sociais coleta, armazena e processa é muito diferente da forma como uma solução responsável por indicar os melhores investimentos financeiros fará.
As escolhas de Modelagem de Dados adequadas são fundamentais para que uma solução consiga cumprir seu papel. Por exemplo, o sucesso das recomendações da Netflix está relacionado, também, com essa questão, sabia disso?
Pois é! A escolha de quais dados são considerados importantes e como eles são analisados determinam maior sucesso dos resultados – ou seja, recomendações mais precisas conforme o tipo de conteúdo que você assiste.
Além disso, a Modelagem de Dados proporciona diversos benefícios em seu uso. Estão entre eles:
- Facilita o processo de colaboração nos times de TI;
- Aumenta tanto a velocidade de entrega de uma solução quanto, também, seu desempenho;
- Diminuição de falhas nos processos de desenvolvimento de soluções e de gerenciamento de bancos de dados;
- Permite uma melhor visualização do projeto e seus respectivos objetivos;
- Facilita a criação e concepção dos bancos de dados;
- Facilita os processos de documentação de dados durante a realização do projeto.
Como a Modelagem de Dados é utilizada na prática
A Modelagem de Dados é utilizada, principalmente, para visualização de todo o squad sobre como ocorrerá a gestão das informações, facilitando visões unificadas e com maior sinergia.
Nós falamos já sobre o exemplo da Netflix: ele é utilizado para identificar quais dados comportamentais dos usuários devem ser armazenados e como podem ser processados para identificar padrões que serão importantes para fazer recomendações mais precisas.
Mas não é apenas nas aplicações preditivas (ou seja, que conseguem predizer, com precisão, qual será a sua próxima escolha em determinada situação) que a Modelagem de Dados é utilizada. Outros casos são:
- Criação de um site de venda (e-commerce), organizando as regras de negócios que deverão ser aplicadas neste contexto;
- Gestão da cartela de pacientes em um software para consultório médico ou clínica veterinária;
- Informações que ajudem a conectar potenciais locadores e locatários em uma solução voltada para o mercado imobiliário.
Domine os conhecimentos sobre Modelagem de Dados com a Anhanguera
A Modelagem de Dados está no cerne das atividades de desenvolvimento e com o avanço no uso das informações, essa é uma área com aumento de demanda atualmente. Então, não perca tempo e capacite-se para ser um profissional incrível nessa área.
Com a Anhanguera, você aprenderá com os melhores professores, entenderá ainda mais sobre a importância da Modelagem de Dados, seus tipos e como aplicá-la em diferentes projetos e muito mais.
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Doutoranda em Ciências Humanas e Sociais, Mestra e Bacharel em Comunicação. Copywriter e redatora desde 2013. Pesquisadora na área de tecnologia e política. Especialista em conteúdos sobre tecnologia, saúde, empreendedorismo, gestão, entre outras. Apaixonada por café, gatos e cultura geek.