Em tempos de transformação digital, a informação se tornou um verdadeiro ativo das empresas. Afinal, ela é matéria-prima para decisões mais eficientes e assertivas no dia a dia de qualquer equipe. Ainda assim, informação de qualidade só existe quando fazemos um tratamento adequado dos dados.
Escolher entre os diferentes tipos de modelagem de dados pode parecer apenas uma etapa técnica, mas não é. Na prática, essa decisão impacta diretamente a eficiência, a escalabilidade e a tomada de decisões dentro da empresa.
O problema é que nem toda estrutura atende a qualquer operação. Neste artigo, você vai entender as principais abordagens, suas aplicações e como escolher a melhor opção de acordo com a maturidade e as necessidades da sua empresa. Confira!
O que é modelagem de dados?
Modelagem de dados é o processo de organizar e estruturar os dados de um sistema ou negócio de forma lógica, visual e padronizada. Ela representa como os dados estão relacionados entre si e como serão armazenados, acessados e utilizados.
Na prática, é como criar um “mapa” para orientar o desenvolvimento de sistemas, bancos de dados e integrações. Assim, a modelagem é essencial para garantir que as informações fluam corretamente, evitando retrabalho, redundâncias e falhas.
Para ir além, ela facilita a comunicação entre áreas técnicas e de negócios. Do ponto de vista estratégico, contribui para decisões mais embasadas. De quebra, garante eficiência, integridade e segurança em toda a gestão de dados.
Quais são os tipos de modelagem de dados?
Os principais tipos são divididos em níveis de abstração e modelos específicos. Cada um cumpre um papel essencial na estruturação e gestão da informação dentro das empresas. Veja uma descrição dos principais.
Modelagem de dados conceitual
É o primeiro passo no processo de modelagem. Seu foco é representar de forma abstrata os elementos e suas relações, sem se preocupar com como serão implementados tecnicamente. Algumas características essenciais são:
- simples e visual;
- voltada para o entendimento do negócio;
- independente de tecnologias ou sistemas.
Para um exemplo prático, pense em uma concessionária: o modelo conceitual pode mostrar as entidades Cliente, Carro, Venda e as relações entre elas. Seu papel é
ajudar todas as áreas a entenderem os dados e garantir que o sistema atenda às necessidades reais do negócio.
Modelagem lógica
Mais detalhada que a conceitual, a modelagem lógica define os atributos de cada entidade, tipos de dados, relacionamentos e restrições. Isso deve ser feito sem se prender à tecnologia de banco de dados.
Voltando ao exemplo, a entidade Cliente poderia ter os atributos:
- Nome;
- CPF;
- Data de nascimento;
- Status de cadastro.
O papel deste tipo de modelagem, então, é traduzir a visão de negócio em uma estrutura lógica pronta para ser transformada em base técnica.
Modelagem física
Agora, a estrutura lógica é convertida para um sistema de banco de dados real. Para tanto, a modelagem leva em conta aspectos como desempenho, armazenamento, chaves primárias e índices.
Novamente, em nosso exemplo prático: estamos falando de definir tabelas, tipos de dados exatos (ex: VARCHAR, INT), índices e normalização.
O objetivo é implementar a modelagem no ambiente tecnológico, garantindo eficiência e integridade.
Modelos específicos de dados
Além dos níveis, existem modelos específicos usados conforme a aplicação. Aqui estão os que mais se destacam:
- Modelagem Relacional: baseada em tabelas (mais comum);
- Modelagem Dimensional: voltada para BI (Business Intelligence) e data warehouses (foco em análise);
- Modelo Entidade-Relacionamento (E-R): representação gráfica de entidades e suas relações.
Outros exemplos seriam os modelos:
- hierárquico;
- por grafos;
- orientado a objetos.
Cada um tem sua aplicação ideal e pode ser escolhido conforme o objetivo e o tipo de sistema.
Como escolher o modelo de dados certo para minha empresa?
A escolha do modelo de dados ideal depende de uma análise técnica e estratégica. Afinal, não existe uma solução única: o modelo precisa refletir as necessidades específicas do seu negócio.
É preciso levar em consideração, por exemplo, o volume de dados, a infraestrutura disponível e os objetivos futuros. Empresas menores podem se beneficiar de modelos relacionais mais simples, enquanto as de médio e grande porte geralmente precisam de estruturas mais robustas (exemplo: modelagem dimensional).
Além do tamanho do negócio, é fundamental considerar:
- o tipo de sistema (transacional, analítico, BI, etc.);
- o nível de integração entre setores;
- a complexidade dos dados que serão manipulados.
Outros pontos essenciais que devem ser observados são os seguintes:
- avaliar o volume e diversidade dos dados, pois grandes volumes e variedade demandam modelos mais complexos e bem estruturados;
- considerar a finalidade principal (transacional, análise, BI), uma vez que cada objetivo exige um tipo de modelagem diferente;
- verificar compatibilidade com tecnologias existentes, pois nem todos os modelos funcionam bem com todos os bancos ou sistemas legados;
- pensar na escalabilidade e futuras necessidades.
Aqui, uma dica importante é contar com a orientação de especialistas em dados, algo que pode fazer toda a diferença nessa escolha.
Por que contar com um parceiro especialista em Analytics?
Como você pôde ver, a modelagem de dados é uma etapa crítica para qualquer projeto de dados. Por isso, contar com um parceiro especialista em Analytics é importante para quem busca eficiência, qualidade e crescimento sustentável.
Uma equipe especializada garante que o modelo de dados esteja alinhado com os objetivos estratégicos da empresa, respeite boas práticas técnicas e esteja pronto para evoluir junto com o negócio. Além disso, evita erros comuns e acelera todo o processo de desenvolvimento de sistemas, análises e relatórios.
O Grupo Wiser atua justamente nesse ponto. Afinal, como especialista em Analytics e soluções de dados, a empresa oferece consultoria, desenvolvimento e suporte completo para estruturar modelos de dados realmente eficientes, seguros e escaláveis.
Mais do que tecnologia, o objetivo é entregar inteligência aplicada — com uma equipe pronta para transformar dados brutos em decisões estratégicas. Logo, se você quer extrair valor real dos seus dados, o primeiro passo é ter uma base sólida.
Se quer entender como isso pode se tornar realidade no contexto específico da sua empresa, vale a pena contar com quem mais entende do assunto. Assim, você conta com os tipos certos de modelagem de dados e uma estratégia sob medida para utilizá-los.
Gostou do conteúdo? Então, aproveite e conheça os 10 passos para criar uma estratégia de dados.
