A Engenharia de Dados é hoje uma disciplina fundamental no cenário tecnológico, dada a explosão de dados gerados e a necessidade das organizações em processar, analisar e obter insights dos dados.

No entanto, por mais sofisticados que sejam os algoritmos ou robustas as infraestruturas, a estruturação correta dos dados é a base para qualquer operação bem-sucedida.

E é aqui que a modelagem de bancos de dados mostra seu valor. Boa leitura.

A Jornada da Engenharia de Dados

Antes de mergulharmos na integração da modelagem de bancos de dados, é essencial entender a jornada típica dos dados em um projeto de engenharia de dados:

1- Coleta: Os dados são coletados de várias fontes, que podem ser desde logs de sistemas até feeds em tempo real de sensores IoT.

2- Processamento: Os dados são transformados, limpos e processados para se tornarem úteis.

3- Armazenamento: Os dados processados são armazenados para análises futuras.

4- Análise: Analistas de Dados e Cientistas de Dados acessam os dados para descobrir padrões e insights.

5- Visualização: Os insights são transformados em relatórios ou visualizações para serem consumidos por stakeholders.

Onde a Modelagem de Bancos de Dados se Encaixa?

Em cada etapa acima, a modelagem de bancos de dados desempenha um papel, direta ou indiretamente. Vejamos como:

Na Coleta: Ao coletar dados, é importante ter uma ideia de como eles serão armazenados e acessados. Isso pode determinar a maneira como os dados são coletados e em que formato.

No Processamento: Durante a transformação e limpeza dos dados, é fundamental garantir que eles se alinhem bem com o modelo de dados para garantir eficiência e integridade.

No Armazenamento: Esta é talvez a etapa mais crítica onde a modelagem de bancos de dados é aplicada. Como os dados serão armazenados? Em tabelas relacionais? Documentos NoSQL? Graph DB? O modelo escolhido pode afetar dramaticamente o desempenho, a escalabilidade e a facilidade de análise dos dados.

Na Análise: A eficácia da análise é muitas vezes determinada pela qualidade da modelagem dos dados. Um modelo bem projetado facilita consultas complexas, junções e outras operações necessárias para análise.

Na Visualização: Finalmente, ao visualizar dados, a estrutura dos dados pode determinar a facilidade com que eles podem ser visualizados. Por exemplo, certos modelos de dados podem se prestar melhor a visualizações temporais, geoespaciais ou hierárquicas.

Agora Fica Mais Fácil Compreender o Que é Modelagem de Dados

Modelagem de dados é o processo de criar representações visuais estruturadas de informações ou dados de uma organização, com o objetivo de facilitar a compreensão, a gestão e o uso dos dados. Essa modelagem é essencial para atividades como design de bancos de dados, integração de sistemas e comunicação entre equipes técnicas e de negócios.

A modelagem de dados envolve:

Definição de Entidades e Relacionamentos: No contexto de bancos de dados, uma entidade é um objeto ou conceito sobre o qual desejamos armazenar informações. Relacionamentos descrevem como as entidades interagem ou se associam entre si.

Especificação de Atributos: Cada entidade terá um ou mais atributos que armazenam dados específicos para essa entidade. Por exemplo, uma entidade “Pessoa” pode ter atributos como “Nome”, “Endereço” e “Data de Nascimento”.

Normalização: Esse é o processo de organização dos dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Isso é feito através da definição de regras e estruturas, como as formas normais em bancos de dados relacionais.

Existem vários tipos de modelos de dados, incluindo:

Modelo Conceitual: Foca em definir entidades de alto nível e seus relacionamentos, oferecendo uma visão geral dos dados.

Modelo Lógico: Oferece mais detalhes do que o modelo conceitual, incluindo atributos específicos para cada entidade e detalhes de como os dados são organizados.

Modelo Físico: Este modelo descreve como os dados serão armazenados fisicamente em um banco de dados ou sistema. Inclui detalhes como tabelas, colunas, tipos de dados, índices, chaves primárias e chaves estrangeiras.

O processo de modelagem de dados permite que as organizações definam e estruturem seus dados de forma que possam ser facilmente utilizados e escalonados ao longo do tempo. Além disso, uma modelagem de dados eficaz pode ajudar a garantir a integridade dos dados, melhorar o desempenho dos sistemas e facilitar a integração entre diferentes sistemas e plataformas.

Conclusão

A modelagem de bancos de dados não é apenas uma etapa isolada na engenharia de dados; é o alicerce sobre o qual toda a operação é construída. Garantir uma modelagem de dados sólida desde o início pode economizar inúmeras horas de dores de cabeça mais tarde, garantindo que os dados não apenas sejam armazenados eficientemente, mas também possam ser facilmente processados, analisados e visualizados.

Em uma era dominada por dados, é vital reconhecer a modelagem de bancos de dados como a espinha dorsal da engenharia de dados.

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