Antes de explorarmos o modelo de dados em profundidade, vamos definir o que são dados. Os dados são informações, tais como números, factos e estatísticas que recolhemos, armazenamos, estudamos e utilizamos para tomar decisões no futuro.
No nosso mundo digital, geramos continuamente uma grande quantidade de dados. Mas para que sejam úteis, precisam de ser devidamente organizados. É aqui que entram em jogo os modelos de dados.
Ao criar modelos de dados, os investigadores podem compreender melhor como organizar os seus dados para um acesso, manipulação e recuperação eficientes. Serve de guia para a criação de bases de dados e aplicações de software.
Este artigo explica o que é um modelo de dados, os seus vários tipos, como criar um, seguindo algumas técnicas e práticas recomendadas para um modelo mais eficaz.
O que é um modelo de dados?
Um modelo de dados é uma forma estruturada de representar e compreender os dados. É como criar um plano detalhado para organizar, ligar e armazenar dados. Pensa nele como um mapa que mostra as relações entre diferentes partes da informação e como se encaixam.
Funciona como uma linguagem comum entre humanos e computadores. Permite-te comunicar e trabalhar com dados de forma mais eficiente. Estes modelos ajudam os computadores e as bases de dados a tratar a informação corretamente. Em termos simples, os modelos de dados são como ferramentas que facilitam a compreensão dos dados por parte dos seres humanos e das máquinas.
Importância do processo de modelação de dados
O modelo de dados é importante porque ajuda a compreender como é que os dados são armazenados, como é que os diferentes elementos de dados se relacionam entre si e como é que podemos recuperar ou utilizar esses dados de forma eficaz.
Pensa da seguinte forma: se estás a construir uma casa, precisas de um plano que mostre onde estão as divisões, como estão ligadas, onde estão as portas e as janelas, etc. Do mesmo modo, os modelos de dados são como a planta dos teus dados. Define como os diferentes tipos de dados estão ligados e estruturados.
Estas estruturas de dados ou modelos de dados são vitais pelas seguintes razões:
Organização dos dados
Um bom modelo de dados organiza os dados de uma forma que os torna fáceis de compreender e utilizar. É como colocar as coisas nos lugares certos para que possam ser encontradas facilmente quando necessário.
Melhorar a eficiência
Com modelos de dados bem concebidos, a recuperação e utilização de dados torna-se mais rápida e eficiente. Ajuda as aplicações e os sistemas a funcionarem melhor porque sabem onde encontrar a informação de que necessitam.
Apoio à consistência
Ao definir relações entre diferentes partes de dados, um modelo de dados ajuda a manter a consistência. Garante que os dados armazenados permanecem precisos e fiáveis em várias aplicações.
Facilita a análise e a tomada de decisões
Quando os dados estão bem estruturados, torna-se mais fácil analisá-los e obter informações significativas. Isto é crucial para as empresas e organizações tomarem decisões informadas.
Adaptabilidade à mudança
À medida que a tecnologia melhora, é possível alterar ou ajustar o modelo de dados sem afetar todo o sistema. Isto significa que podes crescer e expandir sem causar grandes problemas.
Pensa num bom modelo de dados como uma base sólida para qualquer sistema ou aplicação. É a base que decide como os dados são mantidos, encontrados e utilizados, tornando tudo ordenado, rápido e fiável.
Componentes e elementos dos modelos de dados
Os modelos de dados são estruturas que ajudam a organizar e a representar os dados. São constituídos por componentes e elementos de dados que definem a forma como os dados são armazenados, acedidos e manipulados.
Segue-se uma explicação dos principais componentes e elementos dos modelos de dados:
- Entidades: As entidades são como os elementos principais da história dos dados. Por exemplo, numa base de dados de uma biblioteca, as entidades podem incluir livros, autores e requisitantes. Estes são representados como tabelas numa base de dados relacional.
- Atributos: Os atributos são as propriedades ou caraterísticas que descrevem as entidades. Para uma entidade “livro”, os atributos podem incluir o título, o autor, o ano de publicação e o género. Estes são representados como colunas numa tabela.
- Relacionamentos: Os relacionamentos definem como as entidades estão ligadas umas às outras. Descreve como os dados de diferentes entidades estão relacionados. Por exemplo, um livro é escrito por um autor, estabelecendo uma relação entre a entidade “livro” e a entidade “autor”.
- Chaves: As chaves são utilizadas para identificar de forma única cada registo ou linha numa tabela. Existem diferentes tipos de chaves, tais como chaves primárias (identificam exclusivamente cada registo numa tabela) e chaves estrangeiras (estabelecem relações entre tabelas).
- Restrições: As restrições são regras ou condições aplicadas aos dados para manter a exatidão e a consistência.
- Tipos de dados: Os tipos de dados definem o tipo de dados que podem ser armazenados num atributo (como texto, números, datas, etc.). Assegura o armazenamento e a manipulação corretos dos dados.
- Esquema: O esquema é a descrição lógica de toda a base de dados. Define a estrutura, as restrições e as relações da base de dados.
Tipos de modelos de dados
Existem diferentes tipos de modelos de dados, cada um com a sua própria forma de mostrar como os dados se encaixam. Nesta secção, vamos explorar estes diferentes tipos de modelos de dados:
Modelo de dados concetual
Nos modelos de dados conceptuais, é criado um plano amplo e de alto nível para os dados. É como fazer um simples esboço de mapa que destaca as principais cidades e as suas ligações.
Este modelo ajuda-te a ter uma visão geral da informação que precisas de armazenar e da forma como as diferentes partes se relacionam entre si. É uma forma de obter uma ideia geral dos teus dados sem mergulhar em detalhes específicos.
Modelos de dados lógicos
Quando passas para o modelo de dados lógico, vais mais fundo. Esta fase é como criar uma planta detalhada de um edifício. Determina os detalhes de cada divisão, o seu tamanho e a forma como estão ligadas.
Da mesma forma, no modelo de dados lógico, define as relações entre os diferentes componentes de dados e a forma como funcionam em conjunto. Este modelo centra-se na estrutura e organização dos dados, sem considerar a implementação técnica real.
Modelo de dados físicos
Quando chegas ao modelo de dados físicos, é como se fosse a fase de construção propriamente dita. Este passo envolve a construção do sistema de base de dados real, da mesma forma que construirias um edifício físico.
Define os detalhes específicos de como os dados serão armazenados, acedidos e geridos num sistema de base de dados específico. Os modelos de dados físicos envolvem a consideração de pormenores técnicos práticos, como a definição de tabelas, a especificação de tipos de dados e a escolha de opções de armazenamento.
Técnicas de modelação de dados
Alguma vez te perguntaste qual é a base de todos os projectos orientados para os dados bem sucedidos? Tudo começa com um modelo de dados sólido. Com a abordagem e a compreensão corretas, podes criar um modelo de dados que se adapte às tuas necessidades. Explora algumas técnicas para criar um modelo de dados da forma mais fácil:
Definir o objetivo
Começa por identificar o objetivo do teu modelo de dados. Pergunta a ti próprio: Que perguntas queres responder? Que conhecimentos procuras? Este passo é crucial porque molda toda a estrutura do teu modelo de dados.
Recolha de dados
Recolhe todos os dados relevantes necessários para o teu modelo. Isto pode incluir folhas de cálculo, bases de dados ou outras fontes. Certifica-te de que os dados são exactos, completos e consistentes. Dados de qualidade são a base para um modelo de dados eficaz.
Aprende sobre alguns dos tipos mais populares de fontes de dados.
Compreender as relações
Determina as relações entre diferentes conjuntos de dados. Existem ligações entre vários pontos de dados? Por exemplo, num cenário de comércio eletrónico, podes ligar os dados do cliente ao seu histórico de compras. Compreender estas relações é fundamental para organizar os dados de forma eficaz.
Seleciona um tipo de modelo.
Existem vários tipos de modelos de dados, tais como modelos de dados relacionais, hierárquicos, de rede, orientados para objectos, dimensionais e outros. Escolhe o modelo que melhor se adapta aos teus dados e às informações que pretendes extrair. Para os principiantes, um modelo de dados relacional, que organiza os dados em tabelas com linhas e colunas, é muitas vezes um bom ponto de partida.
Criar o modelo
Utiliza ferramentas ou software de modelação de dados e começa a estruturar os seus dados de acordo com o modelo escolhido. Define entidades (objectos ou conceitos) e os seus atributos (caraterísticas). É aqui que traduz a tua compreensão das relações entre os dados para uma representação visual.
Valida e corrige
Valida o teu modelo para garantir que representa com exatidão o cenário do mundo real. Procura redundâncias, anomalias ou incoerências. Esta etapa é iterativa: corrige o teu modelo com base no feedback e nos resultados da validação.
Documenta o modelo
Documentar o modelo de dados é essencial para futuras referências e colaboração. Certifica-te de que explicas claramente as coisas principais (entidades), o seu aspeto (atributos), a forma como estão ligadas (relações) e quaisquer suposições que tenhas feito durante o trabalho. Desta forma, todos sabem o que esperar no futuro.
Implementar e testar
Quando estiveres satisfeito com o modelo de dados, implementa-o no teu sistema de gestão de dados. Testa o modelo para garantir que funciona como esperado e produz as informações pretendidas.
Lembra-te que a criação de um modelo de dados é um processo contínuo. À medida que aprofundas o teu conhecimento dos dados ou que os requisitos comerciais se alteram, poderás ter de rever e atualizar o modelo em conformidade.
Melhores práticas de modelação de dados
Vamos analisar mais detalhadamente algumas técnicas de modelação de dados fáceis de compreender e as melhores práticas a seguir.
- Compreender as necessidades da empresa: Antes de começar, certifica-te de que conheces as necessidades da empresa. Desta forma, o teu modelo de dados será adequado ao objetivo.
- Visualiza os teus dados: Utiliza imagens e gráficos para compreender melhor os teus dados. É mais fácil do que olhar para um monte de números e ajuda-te a detetar erros.
- Mantém as coisas simples: não as compliques. Os modelos de dados simples são mais fáceis de compreender para todos. Podes agrupar dados por factos (como vendas), dimensões (como tempo ou localização) e filtros (formas de limitar os dados).
- Utiliza o necessário: Se tiveres muitos dados, utiliza apenas o necessário para a tua tarefa. Isto ajuda o teu computador a funcionar mais depressa.
- Verifica e volta a verificar: Antes de avançares, certifica-te de que tudo o que fazes faz sentido. É como verificar se todas as peças de um puzzle se encaixam.
- Escreve-o: Explica o teu modelo de dados por palavras para que os outros o possam compreender. Escreve o que as coisas significam, como estão ligadas e quaisquer pressupostos que tenhas feito.
- Falar com especialistas: Trabalha com pessoas que se preocupam com o teu modelo de dados, tais como especialistas em negócios e dados. Eles podem garantir que o modelo é útil para toda a empresa.
Lembra-te, estas práticas recomendadas ajudam-te a criar um modelo de dados que funciona bem e é fácil de utilizar por todos.
Conclusão
O modelo de dados é um aspeto fundamental da conceção da base de dados. Garante que os dados são organizados, acessíveis e significativos. É possível construir modelos de dados eficientes e fiáveis compreendendo os tipos e seguindo as técnicas e as melhores práticas.
O QuestionPro é uma ferramenta fantástica para realizar inquéritos e recolher dados. É como um profissional na coleta de informações por meio de pesquisas. Mas quando se trata de criar a estrutura detalhada de um modelo de dados, como definir o que está na tua base de dados e como está tudo ligado, o QuestionPro não é o especialista ideal.
No entanto, os dados que recolhe com o QuestionPro podem ser muito úteis quando constrói o seu modelo de dados. Pode então recolher todas as informações valiosas e utilizá-las como ponto de partida para criar o seu modelo de dados noutro local, num software especializado concebido para o efeito.
Assim, embora o QuestionPro não crie modelos de dados por si só, é como o primeiro passo numa aventura de dados muito interessante. Contacta-nos para obteres mais informações sobre o teu processo de recolha de dados para o teu modelo de dados.
