Confira as técnicas de modelagem de dados para implementar na sua empresa!

Você certamente já ouviu dizer que “dados é o novo petróleo”.

Ou seja, a riqueza real não está mais embaixo da terra ou no fundo do mar, está nos servidores da empresa.

Mas você já experimentou colocar petróleo no tanque do seu carro?

Não vai sair do lugar, claro. O petróleo precisará ter sido refinado, aditivado, para ser transformado em gasolina e, aí sim, permitir que seu carro leve você ao seu destino.

Da mesma forma, ter dados não é suficiente para uma empresa tomar as decisões corretas.

Você tem que transformá-los em informações acionáveis, ou seja, contextualizar os dados com base nos diferentes processos de negócio e aplicativos de análise.

E o primeiro passo é criar técnicas de modelagem de dados.

Modelos são representações visuais dos dados e da relação entre seus diferentes elementos.

No caso de uma rede de varejo, o modelo de dados pode fornecer detalhes sobre quem fez a compra, o que foi comprado e quando, e dados adicionais sobre produto, loja, vendedor, fabricante, cadeia de suprimentos e muito mais.

Ao desenvolver uma estratégia, a rede pode usar o modelo de dados para criar abordagens de comunicação diferentes para clientes fiéis e clientes eventuais, por exemplo.

Ou criar ofertas para que um cliente que compra exclusivamente em lojas físicas experimente o e-commerce da rede.

Resumindo, com um modelo de dados, podemos tornar mais eficiente a jornada e a experiência do cliente.

Construindo um modelo de dados

Na Always On, usamos a abordagem “top-down”, em que partimos dos requisitos de negócios de alto nível até chegar a um banco de dados detalhado ou estrutura de arquivos.

Essa abordagem implica em construir e incorporar ao processo os três tipos de modelos de dados a seguir:

Modelo de dados conceitual

Esse tipo de modelo identifica os dados em processos de negócios, aplicativos de análise, relatórios, mas não define o fluxo de processamento de dados ou características físicas.

Modelo de dados lógico

Esse modelo identifica as estruturas de dados, como tabelas e colunas, e os relacionamentos entre estruturas, como chaves estrangeiras, e define entidades e atributos específicos.

Modelo de dados físicos

Esse tipo de modelo define o banco de dados específico ou as estruturas de arquivos que serão usadas em um sistema, incluindo itens como tabelas, colunas, tipos de dados, chaves primárias e estrangeiras, restrições, índices, gatilhos, tablespaces e partições.

Modelagem

A construção do modelo de dados propriamente dita é feita com uma técnica de modelagem desenvolvida pela equipe da Always on através da experiência e das seguintes melhores práticas:

1- Tenha uma compreensão clara de seus objetivos e resultados

O principal objetivo por trás da modelagem de dados é garantir que um negócio funcione perfeitamente.

O que só se pode atingir ao conhecer corretamente as necessidades de sua empresa.

É fundamental, portanto, se familiarizar com as diversas necessidades do negócio para poder priorizar e descartar os dados dependendo da situação.

2 – Mantenha-o simples e escalável enquanto cresce

As coisas podem até se mostrar simples inicialmente, mas podem se tornar complexas em pouco tempo.

É por isso que é altamente recomendável manter seus modelos de dados pequenos e simples, para começar.

Depois de ter certeza de seus modelos iniciais em termos de precisão, pode-se introduzir gradualmente mais conjuntos de dados.

3 – Organize seus dados com base em fatos, dimensões, filtros e ordem

Podemos encontrar respostas para a maioria das perguntas de negócios organizando seus dados em quatro elementos – fatos, dimensões, filtros e ordem.

Vamos supor, por exemplo, você administra quatro lojas de comércio eletrônico em quatro locais diferentes do mundo.

É final de ano e você quer analisar qual loja de e-commerce fez mais vendas.

Nesse cenário, podemos organizar os dados no último ano.

Os fatos serão os dados gerais de vendas do último 1 ano, as dimensões serão a localização da loja, o filtro serão os últimos 12 meses e o pedido será as principais lojas em ordem decrescente.

Dessa forma, podemos organizar todos os dados adequadamente e nos posicionarmos para responder a uma série de perguntas de inteligência de negócios sem suar a camisa.

4 – Mantenha apenas o que for necessário

Embora sejamos tentados a manter todos os dados, é importante nunca cair nessa armadilha.

Na maioria das vezes, apenas uma pequena, mas útil quantidade de dados é suficiente para responder a todas as perguntas relacionadas aos negócios.

Gastar muito na hospedagem de enormes quantidades de dados só leva a problemas de desempenho, mais cedo ou mais tarde.

5 – Continue verificando antes de continuar

A modelagem de dados é um grande projeto, especialmente quando estamos lidando com grandes quantidades de dados.

Assim, precisamos ser cautelosos e continuar verificando o modelo de dados antes de prosseguir para a próxima etapa.

Por exemplo, se precisarmos escolher uma chave primária para identificar cada registro no conjunto de dados corretamente, devemos nos certificar de escolher o atributo correto.

O ID do produto pode ser um desses atributos.

Assim, mesmo que duas contagens correspondam, o ID do produto pode ajudá-lo a distinguir cada registro.

Continue verificando se você está no caminho certo. Os IDs dos produtos também são os mesmos?

Nesse caso, você precisará procurar outro dataset para estabelecer o relacionamento.

6 – Deixe-os evoluir

Modelos de dados não devem ser escritos em pedra.

À medida que o negócio evolui, é essencial personalizar sua modelagem de dados de acordo.

Assim, é essencial mantê-los atualizados ao longo do tempo.

A melhor prática aqui é armazenar seus modelos de dados em um repositório fácil de gerenciar, de modo que você possa fazer ajustes fáceis em qualquer lugar.

Conclusão

Com uma modelagem de dados eficiente, toda empresa pode responder positivamente à questão “dá ROI?” Se tem mais dúvidas, vamos conversar.

Envie e-mail para descomplicando@aodigital.com.br e marcaremos um encontro para falarmos de novas técnicas de modelagem de dados para sua empresa.

Sem compromisso.

Mas com um potencial enorme de ganhos para você.