Modelagem conceitual de dados
O que é um modelo conceitual de dados?
Como o nome sugere, a modelagem conceitual de dados é mais relevante na fase conceitual, quando uma organização elabora um plano aproximado com a intenção de trabalhar os detalhes mais finos mais tarde. Geralmente criados por arquitetos de dados e partes interessadas de negócios, os modelos conceituais de dados fornecem às partes interessadas um snapshot facilmente compreensível dos conceitos ou entidades relevantes e das relações entre eles. Ao comunicar o modelo de uma forma que seja relevante para as partes interessadas, as quais não são necessariamente orientadas para tecnologia e/ou detalhes, os modeladores são mais propensos a obter suporte para seus projetos. A plataforma erwin foi construída com o fomento desse tipo de colaboração em mente.
O objetivo de um modelo conceitual de dados é fornecer uma perspectiva centrada em dados da organização, documentando como diferentes entidades empresariais se relacionam entre si. Isso muitas vezes é conseguido através de ERD (Diagramas de Registro de evento) e/ou modelos de função de objeto (ORM). Ao contrário dos modelos lógicos e físicos de dados, os modelos conceituais de dados são independentes da tecnologia e da aplicação. Isso significa que eles não são retirados da realidade e do contexto dos sistemas e processos atualmente em vigor.
Modelos conceituais de dados demonstram estados atuais e futuros, o que significa que são inclusivos de mudanças no negócio que estão em andamento ou altamente prováveis. Dessa forma, as organizações podem comprovar o modelo até certo ponto e levar em conta qualquer flexibilidade que possa precisar ser incorporada à solução. É considerada a melhor prática para distinguir entre os estados atuais e futuros por meio de esquema de cores.
Qual é o objetivo de um modelo conceitual de dados?
Um modelo de dados conceitual deve ser empregado para definir e comunicar relações de alto nível entre conceitos/entidades. Em outras palavras, eles ajudam uma organização a ver seus dados, e as relações entre diferentes tipos de dados, no contexto.
Idealmente, serão representações visuais de dados em contexto que contam a história de como uma organização opera em circunstâncias particulares. Isso pode ajudar as organizações a evitar descuidos que possam causar problemas significativos. Por exemplo, ao construir ou adquirir um novo sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), a necessidade de distinguir entre um cliente potencial e um cliente pode não ser clara. Mas sem essa distinção, um "novo" cliente potencial poderia realmente ser um funcionário de uma empresa com uma conta existente.
Uma base de dados que reconhece a distinção entre um cliente potencial e um cliente também pode ser modelada para reconhecer qualquer relação potencial entre um novo cliente potencial e um cliente, permitindo que o registro seja consolidado. Desta forma, o(s) representante(s) de vendas e o(s) representante(s) de suporte têm o contexto de que precisam para trabalhar de forma eficaz.
Quando devo considerar um modelo conceitual de dados?
Modelos conceituais de dados são usados nas fases iniciais da modelagem de dados para organizar e definir conceitos e regras baseados em requisitos de caso de uso. Eles são os menos detalhados dos três tipos de modelos de dados, mas de forma alguma isso os torna menos úteis. Na verdade, um dos principais benefícios dos modelos conceituais de dados é que eles podem ser rapidamente compreendidos e comunicados às partes interessadas fora da bolha "tecnológica".
Modelos conceituais de dados fornecem às organizações um ponto de partida que deve ser evoluído para diagramas mais ricos em contexto à medida que se movem através dos estágios dos modelos de dados. Através de análise de caso de uso, design de caso de uso e design de banco de dados, a complexidade e o nível de detalhe eventualmente atingirão o pico com modelos de dados físicos.
Por que devo usar um modelo conceitual de dados?
Ignorar a etapa de modelagem conceitual de dados torna muito mais provável que as relações de entidade no panorama geral sejam perdidas, como a distinção cliente/cliente potencial mencionada acima. Além disso, os modelos conceituais de dados são responsáveis pela cardinalidade. Cardinalidade descreve quais podem ser os relacionamentos de uma entidade com outras entidades, incluindo de um para um, de um para muitos ou de muitos para muitos.
Sem modelagem conceitual de dados, tal supervisão torna-se mais provável, quanto mais profunda uma organização estiver no ciclo de desenvolvimento. Isso ocorre porque o panorama geral é muitas vezes perdido quando as equipes estão focadas nos detalhes do projeto e sob a pressão de prazos. Ao construir o modelo conceitual de banco de dados primeiro, as organizações podem evitar tais descuidos e ver essa terminologia vaga, de modo que o potencial para relacionamentos entre entidades seja considerado e definido com antecedência.
Benefícios dos modelos conceituais de dados
Ajudar a definir um idioma comum e preencher o glossário de negócios
Ajudar a moldar o roteiro e definir o âmbito do projeto
Fornecer uma base para modelos futuros
Promover uma forma de comunicação inclusiva
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A erwin é um nome confiável na modelagem de dados há mais de 30 anos. Essa experiência nos deu a oportunidade de aperfeiçoar um produto de modelagem de dados que atenda às necessidades de todos os membros da organização de um cliente, não importa em que estágio (conceitual, lógico, físico) da modelagem de dados eles estejam.
As partes interessadas dentro e fora da bolha tecnológica podem colaborar para garantir que os modelos se beneficiem do máximo de contexto e perspectiva possível. erwin Data Modeler da Quest também possui um arsenal de poderosos recursos de automação que aceleram o processo, reduzem erros humanos e aumentam a eficiência.