O que é modelagem de dados?
Modelagem de dados é um processo de formulação de dados em um sistema de informação em uma estrutura particular, para que possa ajudar no relato fácil no futuro. Ele ajuda na análise de dados que ajudarão ainda mais a atender aos requisitos de negócios. O processo de modelagem de dados requer modeladores de dados que trabalham meticulosamente com as partes interessadas e os possíveis usuários de um sistema de informações. O processo de modelagem de dados termina com a criação de um modelo de dados que suporta a infra-estrutura do sistema de informações comerciais. A modelagem de dados é um conjunto de atividades e técnicas envolvidas na compreensão da estrutura de uma organização e também propõe soluções que permitam à organização atingir seus objetivos. Ela preenche as lacunas entre as áreas técnicas e funcionais.
Importância da modelagem de dados
- O modelo de dados retrata um melhor entendimento dos requisitos de negócios.
- Ajuda na criação de um design robusto e fácil de retrabalhar.
- Um modelo de dados qualificado ajuda a fornecer melhor consistência em todos os projetos de uma empresa.
- Melhora a qualidade dos dados.
- Menos movimentos / distribuição de dados.
- Menos movimento implica menos manutenção.
- A reutilização do modelo de dados salva todos os esforços feitos para projetar um modelo existente.
- Melhora o desempenho para um núcleo.
- Ajuda os gerentes de projeto com melhor escopo e gerenciamento de qualidade.
Três perspectivas do modelo de dados
- Modelo Conceitual: – Orientado ao Negócio (Entradas, Atributos e Relação)
- Modelo Lógico: – Elabora o ideal de todos os tipos de dados que estamos prestes a capturar. (Tabelas, colunas, etc.)
- Modelo Físico: -Como implementar um modelo de dados? (Tabelas, operações CRUD, índices, particionamento)
Tipo de modelagem de dados
- Modelo plano
- Modelo Hierárquico
- Modelo de rede
- Modelo Dimensional
- Modelo Relacional
- Modelo Relacional de Objeto
- Esquema em Estrela
Para aprender Modelagem de Dados, é preciso realmente entender Fatos e Dimensões .
Tabela de fatos: – É uma tabela contendo medições e granularidade de cada medição é definida por dimensão relacionada. Os fatos podem ser aditivos ou semi-aditivos. Por exemplo, vendas.
Dimensão: – Uma tabela que coleta campos contendo descrição para elementos de negócios e é referida por várias tabelas de fatos.
Modelagem Dimensional
Modelagem dimensional é uma técnica de design de data warehouse. Ele usa dimensões e fatos confirmados e ajuda na fácil navegação. O design de modelagem dimensional ajuda na consulta de desempenho rápido. Modelos dimensionais são casualmente conhecidos como esquemas em estrela.
Chaves relacionadas à modelagem dimensional
As chaves são importantes para entender enquanto aprendemos Modelagem de dados .
As chaves da modelagem dimensional são divididas em cinco categorias.
- Business ou Natural Keys: – é o campo que identifica exclusivamente uma entidade. Por exemplo, ID do cliente, número do empregado.
- Chaves Primárias ou Alternativas: -Qualquer campo contendo um registro único pode ser chamado como chave primária. O usuário precisa selecionar uma das chaves primárias disponíveis, o restante se torna chaves alternativas.
- Chaves Compostas ou Compostas: -Uso de mais de um campo para representar uma chave.
- Chaves substitutas: – Campo sem significado comercial e geralmente são geradas automaticamente.
- Chaves Estrangeiras: – Campo é uma chave que aponta para chave em alguma outra tabela.
O processo de modelagem de dados envolve projetar e produzir todos os tipos de modelos de dados, conforme descrito anteriormente. Esses modelos de dados são então convertidos por meio da linguagem de definição de dados. A linguagem de definição de dados é usada para gerar um banco de dados. Este banco de dados será então denominado como um modelo de dados totalmente atribuído.