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Benefícios da modelagem de dados

Os dados são um dos ativos corporativos mais importantes. Claro, isso só é verdade se esses dados puderem ser encontrados, rastreados, compreendidos e alavancados adequadamente. A modelagem de dados é fundamental porque permite que as organizações visualizem essas funções e executem o projeto, desenvolvimento e implementação de ativos de dados de alta qualidade. Mas, muitas vezes, esse valor é minimizado por empresas que o percebem como "apenas" documentação ou um gargalo caro para "o trabalho real." Fazer isso é ignorar os muitos benefícios tangíveis da modelagem de dados que afetam as operações diárias e as estratégias de longo prazo.
Modelagem de dados: os dados são um dos ativos corporativos mais importantes.

Principais vantagens da modelagem de dados empresariais

Gostamos de resumir as vantagens da modelagem de dados em uma frase simples: você não pode gerenciar o que não pode ver. Em outras palavras, você precisa saber quais dados você tem, as regras que os regem e como eles se relacionam com todo o resto para ver o valor desses dados. Isso significa que a modelagem de dados é absolutamente necessária como um precursor para o gerenciamento de metadados, governança de dados e inteligência de dados.

 

Com uma visão integrada dos modelos de dados conceituais, lógicos e físicos, você está um passo mais perto de garantir que as informações certas sejam usadas, compreendidas e confiáveis em toda a sua empresa. Essa compreensão e confiança em seus dados desbloqueia uma série de benefícios tangíveis e mensuráveis, incluindo:

Compreensão de negócios através da descoberta, padronização e documentação de fontes de dados

Os modelos de dados corporativos fornecem uma compreensão detalhada de como um negócio opera e os dados que impulsionam essas operações. Esses modelos fornecem a visão e o insight necessários para realizar otimizações ou mudanças em larga escala padronizando e documentando os dados subjacentes. No nível da empresa, é quase impossível otimizar uma função ou processo de negócios específico sem um modelo de base que retrate ativos de dados relevantes e suas inter-relações.

Conformidade regulamentar mais rigorosa e eficaz – para agora e depois

Regulamentos como GDPR e CCPA não vão a lugar nenhum. Na verdade, eles são muito mais propensos a expandir à medida que avançamos. Isso significa que sua organização precisa aderir a eles agora, mantendo também a flexibilidade para apoiar futuras expansões. Os modelos de dados suportam essa flexibilidade ao governar equipes de modelagem de dados, processos, portfólios e ciclos de vida útil.

Caminhos mais rápidos para a transferência de conhecimento e o autoatendimento dos funcionários

A modelagem de dados atua como um tipo de documentação tanto para as equipes de TI quanto para as partes interessadas do negócio. Quando diferentes funções estão falando no mesmo idioma e compartilhando o mesmo entendimento, torna-se muito mais fácil simplificar a colaboração e aperfeiçoar o alinhamento nas principais funções do negócio. Por sua vez, essa simplicidade e alinhamento desbloqueiam o autoatendimento dos funcionários, dando-lhes a confiança de que precisam para usar os ativos de dados ao máximo.

Melhor business intelligence através da capacidade de dados, instrução e responsabilização

Quando todos em uma empresa podem ver o panorama geral elaborado por modelos de dados, torna-se muito mais fácil identificar as principais oportunidades, desafios e potenciais pontos fracos para o negócio. Os modelos de dados tornam isso possível através da introdução de uma abordagem coesa para a capacidade de dados e instrução. Se todos os funcionários forem capazes de usar e entender a entrada de dados de maneira alinhada, todos sentirão um senso compartilhado de responsabilidade quando se trata de maximizar a qualidade e o impacto desses dados.

Integrações coerentes dos sistemas de informação existentes

À medida que as empresas crescem, esse crescimento é muitas vezes acompanhado por uma rede de fontes de dados e sistemas díspares que não se comunicam entre si. A modelagem de dados pode revelar as relações entre essas fontes para eliminar redundâncias, resolver discrepâncias e ajudar os sistemas isolados a se falarem. Isso significa que você pode projetar, padronizar e implementar fontes de dados de alta qualidade que abrangem esses sistemas, enquanto também compara visualmente, analisa e sincroniza modelos de dados com ativos de dados implementados.

Design avançado de banco de dados para oferecer melhor suporte para o desenvolvimento de aplicações

A modelagem de dados permite que as organizações expliquem detalhes e requisitos específicos para a rede geral de bancos de dados conectados assim como para o design de bancos de dados individuais. Com uma visão geral clara, é muito mais fácil identificar quaisquer lacunas ou oportunidades antes que blueprints entrem em desenvolvimento. Quando seus bancos de dados são otimizados, os aplicações empresariais essenciais que dependem deles também são aprimorados.

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Não é um pequeno feito coletar, organizar e apresentar dados de toda uma empresa em uma visualização intuitiva. É por isso que você precisa de um parceiro de confiança no espaço de modelagem de dados para mais de 30 anos.

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Lembre-se: você não pode gerenciar o que não pode ver. É por isso que o erwin Data Modeler é a melhor solução para empresas que buscam diminuir a complexidade e, ao mesmo tempo, melhorar o conhecimento sobre os dados, a responsabilidade e a colaboração.
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