Modelagem de Dados

Modelagem de dados

A modelagem de dados é o processo de criação de uma representação visual de um sistema de informação inteiro ou de partes dele para comunicar conexões entre pontos de dados e estruturas. O objetivo é ilustrar os tipos de dados usados e armazenados no sistema, os relacionamentos entre eles, as formas como os dados podem ser agrupados e organizados e os respectivos formatos e atributos.

Tipos de Modelagem

• Modelo de dados conceitual: oferecem uma visão geral dos dados.

• Eles explicam o seguinte:
  • Quais dados o sistema contém
  • Atributos de dados e condições ou restrições nos dados
  • A quais regras de negócios os dados estão relacionados
  • Como os dados são mais bem organizados
  • Requisitos de segurança e integridade de dados

• Modelo de dados lógico: mapeiam as classes de dados conceituais para estruturas de dados técnicas. Eles fornecem mais detalhes sobre os conceitos de dados e as relações de dados complexas que foram identificados no modelo de dados conceitual, como estes:
  • Tipos de dados dos vários atributos (por exemplo, string ou número)
  • Relações entre as entidades de dados
  • Atributos primários ou campos-chave nos dados

• Modelo de dados físico: mapeiam os modelos de dados lógicos para uma tecnologia de DBMS específica e utilizam a terminologia do software. Por exemplo, eles fornecem detalhes sobre o seguinte:
  • Tipos de campos de dados, conforme representados no DBMS
  • Relações de dados, conforme representados no DBMS
  • Detalhes adicionais, como ajuste de performance

Tipos de Técnicas de Modelagem

• Modelagem de dados hierárquica: você pode representar as relações entre os vários elementos de dados em um formato semelhante a uma árvore. Modelos de dados hierárquicos representam relações de um para muitos, com pais ou classes de dados raiz mapeados para vários filhos.
• Modelagem de dados de grafos: representam relações de dados que tratam entidades igualmente. As entidades podem se vincular entre si em relações de um para muitos ou de muitos para muitos sem qualquer conceito de pai ou filho.
• Modelagem de dados relacional: é uma abordagem de modelagem popular que visualiza classes de dados como tabelas. Diferentes tabelas de dados se unem ou se vinculam usando chaves que representam a relação de entidades do mundo real.
• Modelagem de dados de relações entre entidades: usa diagramas formais para representar as relações entre entidades em um banco de dados.
• Modelagem de dados orientada a objetos: esses objetos de dados são abstrações de software de entidades do mundo real.
• Modelagem de dados dimensional: A computação empresarial moderna usa a tecnologia de data warehouse para armazenar grandes quantidades de dados para análise. Modelos dimensionais usam dados duplicados ou redundantes e priorizam a performance ao uso de menos espaço para o armazenamento de dados.

Processo de modelagem de dados

1. Identificação das entidades: começa com a identificação dos itens, eventos ou conceitos representados no conjunto de dados que será modelado. Cada entidade deve ser coesa e logicamente distinta de todas as outras.
2. Identificação das principais propriedades de cada entidade: cada tipo de entidade pode ser diferenciado de todos os outros porque possui uma ou mais propriedades únicas, chamadas de atributos.
3. Identificar relacionamentos entre entidades: um modelo de dados especificará a natureza dos relacionamentos que cada entidade tem com as outras. Esses relacionamentos geralmente são documentados por meio da linguagem de modelagem unificada (UML).
4. Mapear atributos para entidades completamente: garantirá que o modelo reflita o uso dos dados pela empresa.
5. Atribua chaves conforme necessário e decida sobre um grau de normalização que equilibre a necessidade de reduzir a redundância com os requisitos de desempenho.
6. Finalização e validação do modelo de dados.