Explicação da modelagem de dados: Técnicas, exemplos e práticas recomendadas

Quando conheci a modelagem de dados, ela parecia ser mais uma etapa técnica no trabalho com bancos de dados. Mas, à medida que o explorei mais, percebi como ele é essencial para garantir que os dados estejam bem estruturados, facilmente acessíveis e prontos para análise. Sem um modelo de dados sólido, até mesmo os bancos de dados mais poderosos podem se tornar difíceis de gerenciar, levando a ineficiências e inconsistências.

Quer você esteja projetando um banco de dados do zero ou refinando um sistema existente, entender a modelagem de dados é fundamental para fazer com que os dados trabalhem para você.

Nesta publicação, exploraremos técnicas fundamentais de modelagem de dados, práticas recomendadas e exemplos do mundo real para ajudar você a criar modelos eficazes!

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é um processo detalhado que envolve a criação de uma representação visual dos dados e de seus relacionamentos. Ele serve como um modelo de como os dados são estruturados, armazenados e acessados para garantir consistência e clareza no gerenciamento de dados. 

A definição dos elementos de dados e de seus relacionamentos ajuda as equipes a organizar as informações para apoiar o armazenamento, a recuperação e a análise eficientes, melhorando o desempenho e a tomada de decisões.

Tipos de modelos de dados

Há três tipos principais de modelos de dados. Vamos explorá-las nesta seção.

Modelo de dados conceituais 

Um modelo conceitual oferece uma visão de alto nível dos dados. Esse modelo define as principais entidades comerciais (por exemplo, clientes, produtos e pedidos) e seus relacionamentos sem entrar em detalhes técnicos. 

Modelo de dados lógicos

O modelo lógico define como os dados serão estruturados. Esse modelo se concentra na organização dos dados sem estar vinculado a nenhum banco de dados ou tecnologia específica. Inclui informações detalhadas sobre os atributos, as relações e as restrições dos dados, oferecendo assim uma ponte entre os requisitos comerciais e a implementação física dos dados.

Modelo de dados físicos

Um modelo de dados físicos representa como os dados são realmente armazenados em um banco de dados. Esse modelo define as estruturas de tabela específicas, os índices e os mecanismos de armazenamento necessários para otimizar o desempenho e garantir a integridade dos dados. Ele traduz o design lógico em um formato adequado para sistemas de banco de dados.

Técnicas de modelagem de dados

A modelagem de dados não é um processo que serve para todos. Diferentes técnicas são empregadas, dependendo da complexidade dos dados e dos objetivos. Nesta seção, exploraremos algumas das abordagens mais populares de modelagem de dados. 

Modelagem de entidade-relacionamento (ER)

A modelagem ER é uma das técnicas mais comuns usadas para representar dados. Ele se preocupa em definir três elementos-chave: 

• Entidades (objetos ou coisas dentro do sistema).
• Relacionamentos (como essas entidades interagem umas com as outras).
• Atributos (propriedades das entidades).

O modelo ER fornece uma representação clara e visual de como os dados são estruturados para ajudar a mapear as conexões entre diferentes pontos de dados.

Exemplo: Loja de comércio eletrônico

Considere uma loja on-line. Você pode ter as seguintes entidades:

• Clientes (com atributos como Customer_ID, Name, e Email)
• Pedidos (com Order_ID, Order_Date, Total_Amount)
• Produtos (com Product_ID, Product_Name, Price)

As relações podem ser:

• "Os clientes fazem pedidos" (um para muitos)
• "Os pedidos contêm produtos" (muitos para muitos)

Veja como é o ERD: 

Exemplo de modelo ER para loja de comércio eletrônico. Imagem do autor

Modelagem dimensional

A modelagem dimensional é amplamente usada em data warehousing e análises, em que os dados são frequentemente representados em termos de fatos e dimensões. Essa técnica simplifica dados complexos, organizando-os em um esquema em estrela ou floco de neve, o que ajuda na eficiência de consultas e relatórios.

Exemplo: Relatórios de vendas

Imagine que você precise analisar dados de vendas. Você o estruturaria da seguinte forma:

• Tabela de fatos:
• Sales (armazena dados transacionais, por exemplo, Sales_ID, Revenue, Quantity_Sold)
• Tabelas de dimensões:
• Time (por exemplo, Date, Month, Year)
• Product (por exemplo, Product_ID, Categoria, Marca)
• Customer (por exemplo, Customer_ID, Location, Segment)

Em um esquema em estrela, a tabela de fatos Sales vincula-se diretamente às tabelas de dimensões, permitindo que os analistas gerem relatórios com eficiência, como a receita total por mês ou os produtos mais vendidos por categoria. Aqui está a aparência do esquema:

Exemplo de esquema estrela para relatórios de vendas. Imagem do autor

💡 Você quer se aprofundar na modelagem de dados dimensionais? Confira nosso Star Schema vs. Star Schema. Snowflake Schema para que você entenda quando usar cada um deles para obter o melhor desempenho.

Modelagem orientada a objetos

A modelagem orientada a objetos é usada para representar sistemas complexos, nos quais os dados e as funções que operam sobre eles são encapsulados como objetos. Essa técnica é útil para modelar aplicativos com dados e comportamentos complexos e inter-relacionados, especialmente em engenharia e programação de software.

Exemplo: Sistema de gerenciamento de bibliotecas

Suponha que você esteja projetando um sistema de gerenciamento de biblioteca. Você pode definir objetos como:

• Livro (Title, Author, ISBN, Status)
• Membro (Name, Membership_ID, Checked_Out_Books)
• Bibliotecário (Name, Employee_ID, Role)

Cada objeto inclui atributos (campos de dados) e métodos (funções). Por exemplo, um objeto Book pode ter um método .check_out() que atualiza o status do livro quando ele é emprestado.

Essa abordagem é particularmente vantajosa em linguagens de programação orientada a objetos (OOP), como Java e Python, em que os modelos de dados podem ser mapeados diretamente para classes e objetos.

Exemplo de modelo de dados orientado a objetos. Imagem do autor

💡 Você quer aprender a implementar a programação orientada a objetos em Python? Confira o curso Programação Orientada a Objetos em Python da DataCamp para que você domine e aplique os conceitos de OOP em projetos do mundo real.

NoSQL e modelagem baseada em documentos

As técnicas de modelagem baseadas em documentos e NoSQL são projetadas para bancos de dados flexíveis e sem esquema. 

Essa técnica é usada com frequência quando as estruturas de dados são menos rígidas ou evoluem com o tempo. Esses modelos permitem armazenar e gerenciar dados não estruturados ou semiestruturados, como documentos JSON, sem esquemas predefinidos.

Em bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, um modelo baseado em documentos organiza os dados em coleções de documentos, em que cada documento pode ter uma estrutura exclusiva. Essa flexibilidade permite iteração e dimensionamento mais rápidos, especialmente em ambientes de big data ou aplicativos que exigem acesso a dados em alta velocidade.

Exemplo: Armazenamento de perfis de usuário no MongoDB

Em um banco de dados relacional, os perfis de usuário podem ser armazenados em várias tabelas. Mas em um modelo baseado em documentos NoSQL, como o MongoDB, os dados de um usuário podem ser armazenados em um único documento do tipo JSON:

{
  "user_id": 123,
  "name": "Alice Smith",
  "email": "alice@example.com",
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "zip": "10001"
  },
  "purchases": [
    { "product_id": 101, "price": 19.99 },
    { "product_id": 202, "price": 49.99 }
  ]
}

Combinar modelos de dados com técnicas de modelagem de dados

Cada técnica de modelagem de dados se alinha a diferentes estágios do projeto do banco de dados, desde o planejamento de alto nível até a implementação física. Veja como eles se conectam com os tipos que vimos anteriormente no artigo:

• Modelo de dados conceituais → Modelagem de entidade-relacionamento (ER)
• Define entidades e relacionamentos comerciais de alto nível sem detalhes técnicos.
• Exemplo: Um diagrama ER mostrando como clientes, pedidos e produtos se relacionam.
• Modelo de dados lógicos → Modelagem ER, dimensional e orientada a objetos
• Especifica a estrutura de dados, os atributos e as restrições sem se concentrar no armazenamento.
• Exemplo: Um esquema em estrela delineando uma tabela de fatos de Vendas com tabelas de dimensões como Tempo, Produto e Cliente.
• Modelo de dados físicos → Modelagem dimensional, orientada a objetos e NoSQL
• Representa como os dados são fisicamente armazenados e otimizados em um banco de dados.
• Exemplo: Um documento do MongoDB que armazena perfis de usuário como objetos JSON flexíveis ou um esquema relacional otimizado no PostgreSQL.