O que é modelagem de dados?
Assim como o valor dos dados e a maneira como são usados pelas organizações mudou ao longo dos anos, a modelagem de dados também mudou. No contexto moderno, a modelagem de dados é uma função de governança de dados e inteligência, permitindo que as organizações alinhem os ativos de dados com as funções de negócios que elas oferecem.
Embora a modelagem de dados sempre tenha sido a melhor maneira de entender fontes de dados complexas e automatizar padrões de design, a modelagem de dados moderna vai muito além desses domínios para acelerar e garantir o sucesso geral da governança de dados em qualquer organização. Com a abordagem certa, a modelagem de dados promove maior coesão e sucesso nas estratégias de dados das organizações.
Por que as empresas precisam da modelagem de dados?
Em termos simples, as organizações contam com a modelagem de dados para ter uma perspectiva clara de seus dados e obter o máximo impacto deles de maneira organizada e fácil de visualizar. Isso, por sua vez, oferece suporte a melhores decisões, impulsiona o desenvolvimento de aplicações mais robustas, ajuda a organização a se manter em conformidade com os regulamentos de dados e estimula a inovação. As empresas que desejam promover iniciativas de inteligência artificial (IA), por exemplo, não irão muito longe sem dados de qualidade e modelos de dados bem definidos.
Durante décadas, a modelagem de dados tem sido usada para definir, categorizar e padronizar dados, para que possam ser aproveitados por sistemas de informação. Isso é mais importante do que nunca em um cenário de dados moderno, em que os dados podem ou não ser estruturados e podem existir no local ou na nuvem. Diante de grandes volumes de dados, a geração automática de modelos de dados e designs de banco de dados é uma maneira econômica de aumentar a eficiência e reduzir erros, ao mesmo tempo que aumenta a produtividade em toda a linha.
É claro que diferentes organizações têm necessidades distintas. Para algumas, a abordagem legada para bancos de dados atende às necessidades de sua estratégia de dados e nível de maturidade atuais. Para outras, a maior flexibilidade oferecida pelos bancos de dados NoSQL torna esses bancos de dados – e, por extensão, a modelagem de dados NoSQL – uma necessidade. Trazer dados para o negócio e torná-los fáceis de acessar e entender aumenta o valor dos ativos de dados, proporcionando um retorno do investimento e da oportunidade. Mas nada disso seria possível sem a modelagem de dados fornecendo o backbone para o gerenciamento de metadados e a governança de dados adequada.
O que é modelagem de dados Any²?
As três propriedades definidoras do Big Data são conhecidas como "os três Vs". Elas descrevem o volume (quantidade), a variedade (tipo) e a velocidade (rapidez de processamento) dos dados. O valor dos dados cresce com o contexto, e esse contexto é encontrado nos dados. Isso significa que há um incentivo para gerar e armazenar volumes maiores de dados.
Normalmente, um aumento no volume leva a mais fontes e tipos de dados. E maiores volumes e variedades de dados tornam-se cada vez mais difíceis de gerenciar de uma forma que forneça insights.
Sem uma auditoria detalhada, os fatores acima podem levar a um ambiente caótico para organizações orientadas por dados.
Portanto, a abordagem certa para a modelagem de dados é aquela que permite aos usuários visualizar quaisquer dados de qualquer lugar – uma melhor prática de governança e gerenciamento de dados que chamamos de "any-squared" (Any²; qualquer ao quadrado, em tradução livre).
As organizações que adotam a abordagem Any² podem esperar maior consistência, clareza e reutilização de artefatos em integrações de dados em grande escala, gerenciamento de dados mestre, gerenciamento de metadados, Big Data e iniciativas de analítica/business intelligence.
Como o erwin pode oferecer suporte aos seus requisitos de modelagem de dados?
O erwin Data Modeler da Quest está disponível em várias versões, com opções adicionais para aprimorar a qualidade e a agilidade dos recursos de dados. Ele oferece um ambiente de modelagem moderno e personalizável; suporte para todas as plataformas principais e emergentes de DBMS, incluindo Azure Synapse, Couchbase, Cassandra, MongoDB, Snowflake e MariaDB; coleta automática de modelos de dados e padrões de nomenclatura para ingestão no erwin Data Intelligence Suite da Quest; além de outras tarefas de automação que economizam tempo.