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O que é um modelo de dados?

Modelos de dados são representações visuais dos elementos de dados de uma empresa e as conexões entre eles. Ao ajudar a definir e estruturar dados no contexto de processos empresariais relevantes, os modelos apoiam o desenvolvimento de sistemas de informação eficazes. Eles permitem que os recursos empresariais e técnicos decidam colaborativamente como os dados serão armazenados, acessados, compartilhados, atualizados e alavancados em uma organização.
O que é um modelo de dados?
Os modelos de dados desempenham um papel fundamental na reunião de todos os segmentos de uma empresa

Qual é o propósito de um modelo de dados?

Os modelos de dados desempenham um papel fundamental na reunião de todos os segmentos de uma empresa, TI, analistas de negócios, gestão e outros, para projetar cooperativamente sistemas de informação (e as bases de dados em que confiam).

Esses sistemas exigem dados devidamente definidos e formatados, e os modelos mostram claramente quais dados são necessários e como eles devem ser estruturados para suportar os processos de negócios desejados.

Ao determinar explicitamente a estrutura de seus dados, esses modelos suportam uma variedade de casos de uso, incluindo modelagem de banco de dados, design de sistema de informação e desenvolvimento de processos em apoio a uma troca de dados consistente e limpa.

Também é importante entender os três tipos diferentes de modelos de dados. Cada um servirá a um propósito diferente à medida que você trabalha com o processo de modelagem de dados.

Quais são os diferentes tipos de modelos de dados?

Dependendo de onde você está no processo de modelagem de dados, é provável que você use um dos três tipos de modelos de dados. Normalmente, descobrimos que as empresas se beneficiam dos três, dependendo dos problemas que estão tentando resolver. Portanto, gostamos de ver cada um como um "estágio" do processo de modelagem de dados, em vez de um "tipo" distinto de modelo de dados.
Modelos conceituais de dados

Modelos conceituais de dados

Também conhecidos como modelos de domínio, os modelos conceituais de dados exploram e detalham suas estruturas e conceitos de negócios estáticos de alto nível. Eles são mais frequentemente usados durante o início de um novo projeto, quando conceitos de alto nível e requisitos iniciais são discutidos. Muitas vezes, eles são criados como precursores ou alternativas para a próxima etapa: modelos lógicos de dados.
Modelos lógicos de dados

Modelos lógicos de dados

Após o domínio do problema e os conceitos iniciais se tornarem mais claros através da modelagem conceitual de dados, é hora de ser mais específico com um modelo lógico de dados. Se você está olhando através da lente de um único projeto ou de toda a sua empresa, esses modelos esclarecem as várias entidades lógicas (tipos ou classes de dados) com as quais você estará trabalhando, os atributos de dados que definem essas entidades e as relações entre elas.
Modelos físicos de dados

Modelos físicos de dados

Quando você chega ao estágio de modelagem física de dados, é realmente hora de chegar ao essencial. Esses modelos são usados para projetar o esquema interno de um banco de dados. Isso inclui todas as várias tabelas, as colunas nessas tabelas e as relações entre elas. Esses modelos serão traduzidos diretamente no design do banco de dados de produção, que apoiará o desenvolvimento de sistemas de informação. Modelos físicos de dados geralmente são usados para projetar três tipos de bancos de dados: relacional para bancos de dados operacionais tradicionais, documento para bancos de dados NoSQL e JSON e dimensional para armazenamento de dados de agregação e business intelligence, como data warehouses e data marts.

Em última análise, todos os três modelos podem e devem funcionar independentemente um do outro. Mas à medida que seu projeto amadurece, os melhores resultados virão de uma progressão natural através de todos os três modelos. Naturalmente, a consistência deve ser mantida em todos os modelos em um nível estrutural. Ajustar o formato da tabela/coluna em um modelo físico, por exemplo, não deve alterar o modelo conceitual inicial de forma significativa.

Ao alavancar todos os três modelos, as organizações podem garantir que seus projetos não percam de vista os objetivos iniciais, mas ainda mantenham a flexibilidade para abordar mudanças inesperadas em requisitos ou parâmetros.

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