Entenda o que é modelagem de dados e a importância dela para seu negócio

Entender o que é modelagem de dados virou prioridade nesses tempos em que o data science ganha cada vez mais importância no universo empresarial. 

Afinal, são 2.5 quintilhões de dados gerados todos os dias no ambiente digital, segundo informação da Techjury.  No meio de todo esse conteúdo, há informações estratégicas que podem beneficiar as companhias a conhecer melhor seus clientes, o ambiente de mercado e até sua própria performance comercial.

Entretanto, como lidar com todo esse universo de informação? Como selecionar de forma ágil e eficiente os dados brutos com potencial de fornecer insights inteligentes para seu negócio?

O investimento em tecnologias de inteligência de mercado é a solução para esse desafio. 

Nesse contexto, vamos explicar o que é modelagem de dados e mostrar como essa prática é importante para sua empresa usufruir ao máximo de todas as informações relevantes e disponíveis em tempos de transformação digital

Leia até o fim para entender melhor!

O que é modelagem de dados?

Afinal, o que é modelagem de dados? Primeiramente, vale salientar que essa é uma etapa determinante para os processos de automação. 

É nela que serão definidas as estruturas padronizadas no sistema de armazenamento que darão as respostas lógicas e esperadas de acordo com a informação recebida. Assim, a definição dessas estruturas criam diagramas que formam uma representação conceitual das relações e regras de funcionamento dos dados.

Portanto, para entender o que é um modelo de dados de forma resumida, basta imaginar um conceito que associa informações de acordo com as características predefinidas pelo desenvolvedor para, assim, facilitar o acesso a determinados registros e organizá-los de acordo com suas similaridades

Afinal, cada um desses modelos pode ser definido como uma entidade que possui particularidades específicas e facilmente rastreáveis no processo de análise de dados. No contexto do planejamento estratégico empresarial, essas entidades podem ser produtos, clientes, vendedores, concorrentes, entre outras possibilidades.

O cruzamento dessas entidades pode ser realizado a partir de uma modelagem relacional que reflita os objetivos dos negócios da companhia. Dessa forma, rastreando esses dados e predefinindo relações entre eles, é possível obter insights estratégicos. 

Portanto, a modelagem de dados serve para:

  • identificar aspectos e padrões em comum entre as informações;
  • assinalar as características e objetivos dos dados;
  • criar convenções e hierarquizar os dados de acordo com sua importância e recorrência de uso;
  • reduzir a redundância entre os registros;
  • e associar chaves para poder recorrer a determinado tipo de dados com mais facilidade e rapidez.

Quais são os tipos de modelagem de dados?

Abaixo, para aprofundarmos nosso conhecimento sobre o tema, falaremos das características de dois tipos de modelagem de dados: a relacional e a multidimensional.

Vamos lá!

Modelagem relacional

Essa modelagem de dados online é representada por um banco de registros relacionados entre si e expressados em tabelas.

Ele é um sistema mais complexo que o modelo multidimensional, pois trabalha com dados voláteis e passíveis de alterações constantes. Portanto, eles são otimizados para receber consultas e inserções frequentes pelos técnicos responsáveis.

Esse conceito de modelagem é fundamental para suportar o processamento de transações online rotineiras (OLTP) em uma organização.

Mas o que é uma aplicação OLTP? Do inglês online transaction processing, OLTP é usado como referência aos processos de que dão suporte à execução das ações operacionais de uma organização.

Modelagem multidimensional

Enquanto a modelagem relacional é voltada para processos operacionais, a modelagem multidimensional impacta as ações de gerenciamento da empresa. 

Essa técnica auxilia a consulta e manipulação de informações em data warehouses com grande volumes de dados para orientar processos de tomada de decisão, a partir da análise de registros, inclusive de séries históricas.

Como usar dados para o processo de tomada de decisão?

Essa modelagem de dados online segue um processamento analítico (OLAP) e é estruturada em tabelas sumarizadas e descritivas.

Mas o que é uma aplicação OLAP? Do inglês online analytical processing, OLAP é usado a partir de uma perspectiva analítica das informações gerenciais da empresa.

Portanto, o modelo multidimensional é voltado ao nível estratégico da organização e consiste em análises mais simples e intuitivas de dados históricos e não-voláteis. 

Como implementar modelagem de dados no seu negócio?

Entender o que é modelagem de dados e efetuar sua implementação no dia a dia organizacional é imprescindível para que sua empresa se destaque em um cenário digital tão competitivo como o atual.

Portanto, é fundamental investir em uma ferramenta de inteligência de dados que auxilie sua organização a obter insights estratégicos para:

O Scora Journey é uma plataforma de gestão de dados que visa a melhorar a performance da organização a partir de uma análise embasada e sofisticada. Além disso, a ferramenta possui interface simples e é facilmente manipulada por qualquer usuário não técnico.

Use dados a favor dos seus clientes

Converse com um especialista da Oncase para avaliar uma solução inteligente para o seu negócio.

Gostou do conteúdo? Entendeu direitinho o que é modelagem de dados? Para se manter sempre bem-informado sobre as novidades do mercado digital e da era dos dados, acompanhe nosso blog. Até a próxima!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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