Modelagem de dados: saiba o que é e como funciona

Entenda como essa técnica contribui para o melhor armazenamento de informações e permite uma análise mais certeira e confiável.

Com a transformação digital cada vez mais presente no dia a dia das empresas, o Big Data é considerado uma excelente ferramenta para garantir a competitividade e permitir mais assertividade na tomada de decisões. Mas, para lidar com um grande volume de informações surge a modelagem de dados, uma técnica para armazenamento dos dados. Descubra mais sobre essa ferramenta neste artigo.

O que é modelagem de dados

É importante lembrar que não basta apenas coletar os dados e armazená-los de diferentes maneiras – seja em um servidor ou na nuvem. E é nesse momento que entra a modelagem de dados. Essa técnica é usada para a especificação de regras de cada negócio e quais são as estruturas de informações que serão utilizadas no seu banco de dados.

Ela faz parte do ciclo de desenvolvimento de um sistema de informação e é fundamental para o bom resultado do projeto. Modelar dados consiste em desenhar o sistema de informações, concentrando-se nas entidades lógicas e nas dependências entre essas entidades.

Uma modelagem correta permite que diversos sistemas independentes do banco de dados tenham acesso ao armazenamento, para que possam ser trabalhados de forma eficiente.

Essa etapa é uma das mais delicadas e que merece atenção. Um erro durante a modelagem de dados pode inviabilizar a usabilidade do sistema, resultando em retrabalho e reformulação do banco de dados, provocando aumento no custo do projeto de software.

Como funciona o processo de modelagem

A modelagem de dados não é uma técnica pronta, que possa ser usada em qualquer tipo de negócio. Pelo contrário. É preciso saber muito bem todas as demandas do usuário e conhecer quais tipos de informações serão armazenadas. 

O processo de modelagem é organizado em sete fases. Saiba mais sobre elas.

Pré-levantamento: O propósito dessa etapa é coletar, ainda antes de iniciar o projeto, todas as informações relevantes sobre a empresa. Precisa estar claro qual o seu tipo de negócio e o perfil do cliente. É uma fase humanizada, onde se identificam as pessoas envolvidas nas soluções e nos projetos/serviços vendidos. Tudo isso porque é fundamental que produção e comercial tenham um entendimento correto desde o início do projeto.

Levantamento: É o momento de identificar as metas e quais os desejos do cliente com base na sua perspectiva de negócio. Assim, é possível construir um cronograma com todas as atividades a serem realizadas até a implantação da solução. Esta fase é muito importante para o sucesso do projeto, pois um entendimento errôneo dos objetivos do projeto pode gerar respostas corretas para perguntas erradas.

Homologação dos dados: Todos os dados enviados pelo cliente precisam ser homologados.

Preparação dos dados: Nesta etapa, os dados são limpos, selecionados e organizados para aplicação do algoritmo de aprendizagem.

Modelagem: É o momento de selecionar a técnica de modelagem, como Árvore, Regressão ou ML, por exemplo, além de conferir se existem restrições que devem servir de alerta, como mudança de política, troca de score ou adesão de um novo produto. Os parâmetros utilizados na modelagem são documentados e a performance de cada configuração é testada.

Avaliação de desempenho: Tudo precisa ser testado e analisado, sempre com foco no sucesso da solução. Assim, o grau de aprendizagem para novos dados do modelo é construído e avaliado em cada passo.

Implantação: É hora de apresentar os resultados da construção do projeto e instalação do servidor como modelo desenvolvimento. Mas não se trata de fim dos trabalhos. Esta fase homologa a finalização do projeto, marcando o início do acompanhamento da solução. Ou seja, tudo será constantemente analisado e acompanhando, verificando a real eficácia da técnica.

Diferença ente modelagem e mineração

Quando falamos de armazenamento de informações do banco de dados, lembramos também da mineração de dados. Ela se configura como a busca de informações dentro de um sistema que já existe. Ou seja, o analista ainda está conferindo as suas possibilidades e ainda não descobriu o que está buscando.

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