Você já parou para pensar como empresas, bancos, aplicativos e até redes sociais conseguem organizar tantas informações sobre seus clientes e operações? No mundo atual, em que a informação é um dos bens mais valiosos, saber como ordenar e usar esse material é essencial.

E é exatamente aqui que entra a modelagem de dados. Provavelmente, você possui um empreendimento e anota manualmente os pedidos dos clientes, o que cada um comprou e os contatos deles para enviar novidades. A parte ruim é que, logo-logo, a quantidade de informações começará a crescer e pode ficar difícil encontrar tudo o que você precisa com rapidez.

Então, a modelagem surge como parte da transformação digital nas empresas para "dar um jeito” em todas essas informações, colocando cada dado no seu devido lugar para facilitar o acesso e o uso. E é por isso que, no texto de hoje, vamos descomplicar o assunto e mostrar como ela pode transformar a forma como você entende e usa as informações do seu negócio. Continue a leitura!

Neste conteúdo você vai ver

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de organizar e estruturar elementos para que possam ser utilizados de forma eficiente e segura, transformando informações brutas em referências prontas para uso e análise.

Seu objetivo é criar uma representação visual e organizada das ferramentas e do sistema de resultados de uma companhia, facilitando a compreensão de como as informações se integram e de quais são as regras para o uso delas.

Em termos simples, o conceito refere-se ao processo de organizar os dados de maneira estruturada para que possam ser usados de forma eficiente. Imagine que você tem diversas informações sobre seus clientes — como nome, telefone, endereço e histórico de compras.

A modelagem ajuda a organizar tudo isso em “camadas” e “categorias”, como se fossem pastas no seu computador, facilitando o acesso a qualquer especificidade. E em uma empresa, seja ela grande ou pequena, esse fator é essencial para que as pessoas possam acessar as informações corretas na hora certa, sem perder tempo procurando ou correndo o risco de cometer erros.

Por que a modelagem de dados é importante?

Por ela ser uma ferramenta poderosa para qualquer empresa que lida com uma grande quantidade de informações e quer tirar o melhor proveito delas. Pense nela como um sistema organizador: ao criá-la, a empresa consegue estruturar suas informações de forma clara e lógica, eliminando redundâncias e tornando o armazenamento mais eficiente.

Isso significa que, em vez de gastar tempo procurando por informações ou lidando com conhecimentos duplicados, todos os setores conseguem acessar as referências certas, no momento certo. Assim, o sistema se torna uma única fonte da verdade dentro da organização, onde todos os departamentos passam a trabalhar com as mesmas informações precisas e atualizadas.

Agora, imagine o quanto isso é importante em uma companhia que precisa manter o compliance com normas e regulamentações! Ter uma base organizada e centralizada torna as auditorias e os processos regulatórios muito mais simples.

Isso porque a modelagem de dados garante que todos os materiais estejam não só organizados, mas também alinhados com as políticas e exigências legais como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), ajudando a marca a cumprir requisitos de governança e a evitar riscos regulatórios.

Não obstante, esse também é um conceito pilar no desenvolvimento de sistemas e projetos de TI, especialmente em novos softwares personalizados. Antes de iniciar qualquer projeto, é necessário ter uma percepção clara de como o sistema vai funcionar e como vai lidar com os materiais.

Então, esse modelo servirá como um guia para projetistas e desenvolvedores, ajudando a garantir que o sistema final entregue a funcionalidade esperada e que os elementos se mantenham organizados e precisos.

Sem esse planejamento, seria como construir uma casa sem uma planta: você até consegue, mas as chances de erro aumentam e, no final, o processo se torna bem mais complicado.

Outra vantagem enorme da modelagem de dados é que ela facilita a transformação de materiais brutos em informações úteis. Afinal, em um mundo onde o volume do big data só cresce, as empresas precisam de maneiras inteligentes de acessar informações relevantes rapidamente.

A ferramenta permite selecionar e organizar referências para gerar ideias estratégicas por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI) e percepção. Já reparou como gráficos e dashboards claros ajudam na tomada de decisão?

É exatamente isso que ela faz — prepara, define unidades, cria hierarquias e medidas, permitindo que as bases sejam contempladas de forma prática e dinâmica.

No final, ela ajuda as empresas a serem mais ágeis, precisas e preparadas para qualquer mudança. Em vez de correr atrás das informações, a empresa passa a ter o controle delas, usando os materiais para planejar o futuro e melhorar a tomada de decisões.

Quais são os tipos de modelagem de dados?

A modelagem de dados evoluiu com os sistemas de gerenciamento de base, e a complexidade dos tipos de modelo aumenta de acordo com o aumento das necessidades de armazenamento de informações das empresas.

Como ocorre com tudo que envolve tecnologia, a modelagem evoluiu conforme os sistemas de gerenciamento de banco de informações e a necessidade emergente de armazenamento de elementos das empresas. Por isso, existem diferentes abordagens para estruturar e organizá-las, dependendo das necessidades e do tipo de análise desejada. Confira nos próximos tópicos!

Modelos de dados hierárquicos

Esse modelo organiza os materiais em uma estrutura de árvore, estabelecendo relações hierárquicas entre elementos. É comum em sistemas de informações geográficas (GIS) e em formatos XML, pois oferece uma forma clara de representar dados que seguem uma relação hierárquica.

Pense, por exemplo, na organização de uma empresa, onde temos diretorias, departamentos e equipes. Cada registro tem um “pai” único, e esse pai pode ter múltiplos “filhos”, formando um fluxo de elementos "um-para-muitos".

Modelos de dados relacionais

Popularizados pelo pesquisador E.F. Codd na década de 1970, os modelos relacionais estruturam informações em tabelas interconectadas, utilizando chaves primárias e estrangeiras para vincular os materiais.

Esse é o tipo de modelagem mais comum e está presente em muitos sistemas de gerenciamento de bancos de dados empresariais devido à sua capacidade de reduzir redundâncias e preservar a integridade das referências.

Com a linguagem SQL, esses modelos facilitam a consulta e o gerenciamento de base, sendo ideais para sistemas de transações e controle de inventários.

Modelos de dados dimensionais

Este tipo de modelagem é voltado para análise de dados e é amplamente utilizado em business intelligence (BI). Nos modelos dimensionais, as referências são estruturadas em torno de “fatos” e “dimensões”.

Um exemplo comum é o “esquema em estrela”, no qual uma tabela de fatos central é rodeada por tabelas de dimensões. Esse modelo permite consultas rápidas e é muito útil para relatórios e análise de desempenho em data warehouses.

Modelos de dados de relacionamento de entidade (ER)

A modelagem ER é uma representação visual das entidades de um sistema e seus relacionamentos. Utiliza diagramas para definir e mapear como as entidades (como “cliente” ou “produto”) se conectam.

Essa estrutura é comumente empregada nas fases iniciais do desenvolvimento de banco de dados, permitindo que as equipes definam claramente as regras de negócio e as associações entre os materiais antes de implementar o banco.

Modelos de dados orientados a objetos

Inspirados pela programação orientada a objetos, esses modelos representam dados como “objetos” que contêm atributos e comportamentos. Esse modelo permite armazenar informações complexas e suas interações de maneira flexível e é amplamente utilizado em bancos multimídia e em aplicações que demandam a representação de materiais não estruturados, como hipertexto e multimídia.

Diferentes tipos de variáveis na inteligência analítica e modelagem de dados são fundamentais para garantir que as referências estejam estruturadas de maneira que favoreça tanto a usabilidade quanto a análise de elementos. Empresas como a Serasa Experian utilizam uma combinação desses modelos para atender às variadas demandas de negócios, oferecendo uma base sólida e segura para operações que dependem de informações precisas e de fácil acesso.

Quais são os três níveis de abstração de dados?

Para entender melhor como as informações são organizadas e acessadas, o processo de modelagem de dados é dividido em três níveis de abstração, em que cada nível representa um grau diferente de detalhamento, permitindo que o design do banco de materiais evolua de um conceito amplo até a implementação técnica. Esses níveis são:

Modelo de dados conceitual

Este é o primeiro passo e o nível mais alto de abstração. Tem como foco dar uma percepção geral do que os materiais representam, sem entrar em detalhes técnicos. Ele define as entidades principais (como "clientes" ou "produtos") e suas relações básicas, oferecendo uma representação simples e de alto nível dos elementos.

Esse modelo é ideal para alinhar as informações com os objetivos de negócio, permitindo que todos os envolvidos no projeto tenham uma ideia clara do que será construído, sem ainda se preocupar com os detalhes de implementação.

Modelo de dados lógico

No modelo lógico, damos um passo adiante e detalhamos as entidades e suas características com mais detalhes técnicos. Ele define como elas se relacionam e as regras que governam esses relacionamentos, mas sem especificar ainda como as informações serão armazenadas fisicamente. Esse nível de modelagem é agnóstico a tecnologias e pode ser adaptado a diferentes sistemas de banco de dados, permitindo uma flexibilidade maior no design.

Em outras palavras, cada entidade (como “cliente”) passa a ter atributos específicos, como “nome”, “endereço” e “telefone”. O modelo lógico ajuda a visualizar de forma mais detalhada como os materiais serão organizados, sem ainda definir onde e como serão armazenados fisicamente. Ele cria uma “ponte” entre o conceito e a implementação, definindo as características dos dados e a relação entre eles de maneira mais concreta.

Modelo de dados físico

O modelo físico é o nível mais detalhado e descreve como as referências serão realmente armazenadas no sistema. Esse modelo inclui informações técnicas, como o nome das tabelas, colunas e tipos de dados (texto, número, data, etc.) e até a estrutura de indexação.

No modelo físico, são considerados aspectos como desempenho e requisitos de armazenamento, assegurando que os elementos sejam acessíveis e manipuláveis de forma eficiente dentro do sistema escolhido. É o estágio final da modelagem, no qual o projeto do banco de dados está pronto para ser implementado.

Esses três níveis de abstração permitem que o processo de modelagem seja realizado de maneira organizada e eficiente, criando uma estrutura sólida e adaptável para as informações.

Como ocorre o processo de modelagem de dados?

Agora que vimos os tipos de modelagem e os níveis de abstração, vamos explorar o processo em si. Ele envolve algumas etapas fundamentais que ajudam a organizar e estruturar as bases de forma acurada. Confira as principais etapas:

Identificação e criação de um diagrama entidade-relacionamento (DER)

O primeiro passo é identificar as entidades, que são os elementos principais que o banco de dados vai representar, como “clientes”, “produtos” ou “transações”. A partir disso, é criado um diagrama entidade-relacionamento (DER), que funciona como um “mapa” visual das relações entre essas entidades. Esse diagrama facilita a compreensão do fluxo e das interconexões, servindo como uma referência clara e acessível para o desenvolvimento de sistemas.

Definição dos fatos, medidas e dimensões

Essencial na modelagem dimensional, essa etapa identifica as transações e ocorrências que a base irá registrar (os “fatos”), como uma venda ou uma consulta de crédito. As “medidas” são informações quantitativas que detalham esses fatos, como valores monetários ou quantidades de itens vendidos.

Já as “dimensões” resultam em modelos preditivos que fornecem contexto qualitativo, como a data da venda, a localização ou o tipo de produto. Definir esses elementos é crucial para criar relatórios precisos e possibilitar análises detalhadas que orientem a tomada de decisão.

Guarde para ler depois: Como alavancar os negócios adotando modelos preditivos?

Na etapa final, o modelo de dados é percebido através de ferramentas gráficas ou consultas SQL, permitindo a criação de um link de percepção das referências. Ferramentas gráficas intuitivas possibilitam que analistas arrastem e soltem elementos, facilitando a criação de um modelo "visual".

Já as consultas SQL permitem combinações, filtragens e extração das informações de forma direta. Esse link de percepção garante que os materiais sejam facilmente acessíveis e prontos para análise, viabilizando relatórios e dashboards interativos.

Esse processo permite que a modelagem de dados evolua com as necessidades da empresa, mantendo-se alinhada com seus objetivos de negócio e suas demandas tecnológicas. Com essa estrutura, é possível criar modelos de materiais robustos e flexíveis, transformando referências em ativos estratégicos para clientes e parceiros.

Aproveite e leia também: Análise preditiva usando dados comportamentais.

Exemplos de aplicação da modelagem de dados

A modelagem de dados é aplicada nos mais diversos setores. No financeiro, por exemplo, bancos e instituições de crédito dependem de materiais precisos e estruturados para gerenciar transações e oferecer serviços personalizados. Por isso, muitos utilizam modelos relacionais para organizar informações em tabelas, garantindo integridade e acessibilidade.

Para o setor de varejo, a modelagem dimensional é extremamente útil, especialmente em projetos de business intelligence. Este modelo permite a análise de elementos de vendas por meio de dimensões como data, localização e categoria de produto. Assim, é possível identificar padrões de consumo, preferências de clientes e sazonalidades.

Com uma estrutura de dados dimensional, varejistas conseguem criar relatórios detalhados e responder rapidamente às mudanças do mercado, aprimorando campanhas de marketing e otimizando estoques.

Já no setor de saúde, a complexidade e o volume das referências são imensos e o uso de modelos orientados a objetos é ideal para lidar com registros médicos, exames e históricos de pacientes.

Eles permitem que as informações estejam associadas a entidades específicas e preservam tanto os materiais quanto as relações entre eles, essenciais em registros de saúde que precisam acompanhar o paciente ao longo do tempo.

Em projetos de data warehousing, a modelagem de dados é fundamental para consolidar informações provenientes de várias fontes e em diferentes formatos. Com modelos dimensionais como esquemas em estrela, materiais de diferentes departamentos (como vendas, financeiro e marketing) podem ser reunidos e organizados, criando uma base centralizada e preparada para análises de alto nível.

A Serasa Experian, por exemplo, utiliza esses modelos para integrar referências de diferentes fontes, garantindo que os materiais estejam prontos para análise e gerem insights consistentes para estratégias empresariais. Esse é um dos motivos pelos quais somos considerados a empresa mais inovadora do Brasil!

Como ocorreu a evolução da modelagem de dados?

A modelagem de dados evoluiu paralelamente ao desenvolvimento dos sistemas de processamento e armazenamento de informações. Nos anos 1960, ela começou a se estruturar formalmente, impulsionada pelo surgimento dos primeiros sistemas de gestão de bancos de materiais.

Nesse período, os modelos hierárquicos dominaram o cenário, organizando os materiais tecnológicos em estruturas de árvore, onde cada registro era conectado a um “pai”, formando uma relação um-para-muitos.

Com o avanço das necessidades empresariais e a evolução tecnológica, surgiram na década de 1970 os modelos relacionais, introduzidos por E.F. Codd. Esse tipo de modelagem, que organiza os materiais em tabelas interconectadas, revolucionou o mercado, permitindo um armazenamento eficiente e simplificado para a manipulação da base.

Os modelos relacionais tornaram-se populares devido à facilidade de acesso e atualização dos dados, suportando a expansão dos sistemas empresariais e ajudando a definir as bases para a linguagem SQL, ainda amplamente utilizada.

Na década de 1990, com o aumento da demanda por inteligência de negócios, o modelo dimensional ganhou força, sendo projetado para análises rápidas e para suportar ambientes de data warehouse.

Essa estrutura permitiu que informações fossem organizadas em torno de fatos e dimensões, simplificando o acesso e tornando possível a criação de relatórios detalhados e rápidos, fundamentais para a tomada de decisão estratégica.

Hoje, com o crescimento dos dados não estruturados, como imagens, vídeos e textos das redes sociais, e o surgimento de tecnologias como Internet das Coisas (IoT) e inteligência artificial, novos modelos foram desenvolvidos.

Aqueles orientados a objetos e técnicas de bancos de informações NoSQL estão ajudando empresas a armazenar e processar grandes volumes de referências diversas de forma mais ágil. Essa evolução demonstra como a modelagem de dados se adapta aos novos desafios, mantendo-se como um elemento essencial na gestão da informação e no suporte à tomada de decisões.

Qual é o futuro da modelagem de dados?

A modelagem de dados continua a evoluir para acompanhar o rápido crescimento do volume e da complexidade dos materiais gerados hoje. Com o aumento da conectividade e o surgimento de fontes variadas, como sensores IoT, vídeos, e-mails e redes sociais, a modelagem precisa se adaptar para processar essas referências com eficiência e gerar insights precisos e estratégicos.

Um dos próximos passos está na integração de tecnologias como inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), que permitem uma análise avançada e preditiva, fazendo com que os sistemas identifiquem padrões, façam previsões e implementem ajustes de maneira autônoma.

Com algoritmos de machine learning, os modelos agora podem “aprender” com o tempo e se adaptar a mudanças nas referências e nas necessidades da empresa. Isso é especialmente útil em setores que lidam com grandes volumes de informações, como e-commerce, finanças e saúde, nos quais a precisão, a personalização e a rapidez são fundamentais.

Além disso, a computação em nuvem tornou-se essencial para sustentar a escalabilidade necessária ao processar o big data. A nuvem possibilita que os materiais sejam armazenados e acessados de forma ágil e segura, sem a necessidade de investir em infraestrutura própria.

Em outras palavras, isso facilita o compartilhamento de referências e a colaboração entre equipes de diferentes locais e permite que os dados sejam acessados de qualquer lugar, otimizando a operação e a tomada de decisões. Essa flexibilidade acelera a modelagem e o processamento de informações, especialmente para empresas que precisam de escalabilidade.

Entenda como a Serasa Experian utiliza a modelagem de dados!

Ao longo deste conteúdo, falamos bastante sobre o que é a modelagem de dados e por que ela é tão importante para organizar informações de forma eficiente. Aqui na Serasa Experian, usamos essa tecnologia como parte do nosso DNA!

Para muito mais do que o score de crédito, nossa missão é transformar materiais em inteligência estratégica, com o intuito de fazer com que a sua e milhares de outras empresas no Brasil e na América Latina possam tomar decisões seguras, baseadas em referências precisas.

Afinal, você pode não perceber, mas cada vez que utilizamos modelagem de dados, estamos ajudando as empresas a enxergarem o comportamento do consumidor de uma forma completa, a identificar riscos com agilidade e ainda a prevenir fraudes.

Graças à organização e estruturação, o mercado financeiro, o comércio e vários outros setores conseguem oferecer produtos mais alinhados com as necessidades dos clientes e tomar decisões estratégicas sem perder tempo.

E mais: usamos essa organização de dados para ajudar no cumprimento de regulamentações e compliance, garantindo que as empresas estejam em dia com a governança de informações.

Outro ponto que traz benefícios diretos é o uso da inteligência analítica e do big data. Essas tecnologias tornam a modelagem de dados ainda mais precisa, ajudando a identificar padrões e até prever tendências. Isso significa que nossas soluções estão sempre evoluindo, para oferecer referências atualizadas em tempo real, alinhadas ao mercado e aos clientes.

Com nossa base sólida de informações, estamos prontos para apoiar companhias e consumidores em suas jornadas, oferecendo inteligência, segurança e confiança em cada interação. Afinal, quando falamos de decisões que impactam vidas e negócios, informação precisa e organizada faz toda a diferença, não é mesmo?

Conte conosco para navegar em um mercado cada vez mais dinâmico, com o suporte de uma estrutura de dados segura, precisa e pronta para as necessidades do futuro!