Você sabia que um modelo de dados bem pensado e bem construído pode ser a chave para desenvolver um banco de dados que será funcional e seguro?

Ao apostar em uma boa modelagem e um projeto de dados consistente você consegue projetar um desenvolvimento de sistemas e banco de dados funcionais e confiáveis que são capazes de funcionar com data Warehouse e ferramentas analíticas que irão facilitar o intercâmbio entre dados com parceiros e entre muitos outros aplicativos.

Com uma modelagem de dados concreta e robusta você chances ainda maiores de manter a integridade de todos os dados da empresa.

O que é modelagem de Dados?

Trata-se de uma espécie de diagramação efetuada com foco no fluxo dos dados. Quando uma nova estrutura é criada, o fluxograma é usado para definir características de formato de dados e quais funções do banco de dados devem atender com eficiência o fluxo de informações obtidas.

O método é padronizado de maneira a formatar todo o conteúdo do banco de dados constantemente em todos os aplicativos nos quais ele está conectado, para compartilhar informações iguais com rapidez e segurança.

Produzindo esse processo corretamente você ganha um banco de dados lógico, capaz de eliminar redundâncias com menor armazenamento e com recuperação segura e eficiente.

Ou seja, este procedimento é fundamental para manter a saúde do seu negócio em dia.

Tipos de modelagem de dados

Existem três tipos primário: Relacional, dimensional e entidade-relacionamento (E-R).

1. Relacional: Este é o modelo mais comum de Banco de Dados. Mesmo sendo o mais antigo em sua abordagem, ele consegue armazenar dados em formato fixo e os organiza em tabelas, com linhas e colunas. Com dois modelos de dados divididos em medidas e dimensões, as medidas são os valores numéricos e as dimensões podem ser textuais ou numéricas.
2. Dimensional: Um pouco menos rígida e estruturada, a abordagem dimensional favorece uma estrutura que é muito mais relacionada ao uso para negócios. Esse tipo de estrutura relacionada e mais contextual dos dados é otimizada para uso em consultas online e para armazenamento de dados. Aqui os elementos fundamentais são chamados de “fatos” e “dimensões”. Porém, uma das desvantagens dessa abordagem é que ela é um pouco mais complicada em caso de necessidade de recuperação dos dados, por trabalhar com a combinação geralmente de dois ou mais sistemas.
3. Entidade-Relacionamento: Esta é uma estrutura de dados de negócio criada em forma de um gráfico, com várias caixas representando atividades, funções e entidades. Esse modelo é usado para a criação de um banco de dados relacionais com elementos chave ideais para vincular essas tabelas.

Como construir uma base de dados eficiente?

Antes de tudo é necessário criar um conjunto de etapas que são seguidas para desenvolver um modelo de dados para um sistema de informação. A modelagem de dados é um processo importante na construção de sistemas de informação e envolve a criação de representações dos dados que serão usados pelo sistema.

Algumas das principais etapas incluem:

• Requisitos: Definir os requisitos do sistema de informação e identificar os dados que serão usados.
• Análise: Analisar os dados identificados para determinar como eles devem ser organizados e relacionados entre si.
• Design: Projetar um modelo de dados que represente os dados identificados e satisfaça os requisitos do sistema de informação.
• Implementação: Implementar o modelo de dados projetado em um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD).
• Manutenção: Manter o modelo de dados atualizado à medida que as necessidades do sistema de informação mudam ao longo do tempo.

Algumas das técnicas comuns incluem:

• Diagrama de Entidade-Relacionamento (DER): É uma técnica para modelagem de dados que representa entidades, relacionamentos e atributos envolvidos em um sistema de informação.
• Modelagem Dimensional: É uma técnica de modelagem de dados usada principalmente para sistemas de Data Warehousing, que enfatizam a modelagem de dados em torno de dimensões e fatos.
• Modelagem Orientada a Objetos: Essa técnica de modelagem de dados se concentra na modelagem de objetos e suas relações entre si.
• Modelagem de Fluxo de Dados: É uma técnica de modelagem de dados que representa o fluxo de dados através de um sistema de informação.
• Notação de Modelagem de Processos de Negócios (BPMN): É uma técnica de modelagem de dados que representa os processos de negócios de uma organização em um formato visual.
• Linguagem de Modelagem Unificada (UML): É uma técnica que é usada principalmente na modelagem de sistemas de software orientados a objetos, que inclui diagramas de classe, diagramas de sequência, diagramas de atividade, entre outros.

Como aplicar esse processo em meu negócio?

Essa técnica é essencial para projetar sistemas de informação eficazes e eficientes em uma ampla variedade de setores e aplicações. Aqui estão alguns exemplos de áreas onde a modelagem de dados é frequentemente usada:

• Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD): A modelagem de dados é amplamente utilizada para projetar e desenvolver SGBDs, que são usados para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados. A modelagem de dados permite que os desenvolvedores projetem a estrutura do banco de dados e suas relações, o que facilita o armazenamento, a recuperação e a análise dos dados.
• Sistemas de informação empresarial: É uma parte fundamental da construção de sistemas de informação empresarial, que são usados para gerenciar dados em toda a organização. A modelagem de dados ajuda a garantir que os dados sejam consistentes e precisos em toda a organização, permitindo que as empresas tomem decisões informadas com base nos dados.
• Sistemas de gestão de inventário e logística: A modelagem de dados é usada para projetar e desenvolver sistemas de gestão de inventário e logística, que são usados para gerenciar o fluxo de produtos e materiais através da cadeia de suprimentos. A modelagem de dados ajuda a garantir que os dados relacionados ao inventário e à logística sejam precisos e atualizados, o que ajuda a melhorar a eficiência e reduzir os custos.
• Sistemas de suporte à decisão: A modelagem de dados é usada para projetar e desenvolver sistemas de suporte à decisão, que são usados para ajudar as empresas a tomar decisões informadas com base em dados. A modelagem de dados ajuda a garantir que os dados utilizados no processo de tomada de decisão sejam precisos e confiáveis, o que ajuda a melhorar a qualidade das decisões tomadas.
• Sistemas de e-commerce: A modelagem de dados é usada para projetar e desenvolver sistemas de e-commerce, que são usados para gerenciar transações de vendas online. A modelagem de dados ajuda a garantir que os dados relacionados às transações de vendas sejam precisos e atualizados, o que ajuda a melhorar a experiência do cliente e a eficiência do processo de vendas.

Esses são apenas alguns exemplos de onde a modelagem de dados pode ser aplicada. Na verdade, a modelagem de dados pode ser aplicada em qualquer situação em que seja necessário gerenciar e analisar dados para tomar decisões informadas.

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