Você precisa de modelagem de dados para economizar muito dinheiro, horas e problemas para você ou sua organização. Continue lendo para descobrir como os modelos de dados fazem sua mágica.
A modelagem de dados é o processo de criar uma visão conceitual das informações que um banco de dados contém ou deveria conter. Como resultado desse processo, um modelo de dados é criado, dando forma aos objetos de dados (todas as entidades para as quais as informações devem ser armazenadas), as associações ou relacionamentos entre eles e as regras ou restrições que regem as informações que entram no banco de dados. .
Muito legal, mas é realmente necessário trabalhar com modelos de dados? Não podemos simplesmente pular esta etapa, economizar algum tempo e ir direto para a criação de objetos no banco de dados? Um curso de modelagem de banco de dados responderá a essas perguntas, mas se você quiser um resumo, vou te dar motivos suficientes para ter um modelo de dados em mãos sempre que precisar trabalhar com informações armazenadas em um banco de dados. Quando você terminar de ler este artigo, você concordará comigo que trabalhar com um banco de dados sem um modelo adequado é equivalente a construir uma casa – ou mesmo um arranha-céu – sem uma base adequada.
Vamos começar considerando dois contextos nos quais a modelagem de dados é feita principalmente:
- Modelagem estratégica, que é realizada como parte da estratégia geral de sistemas de informação em uma organização.
- Design de banco de dados, que faz parte da fase de design no processo de desenvolvimento de software.
Em ambas as situações, há muitas razões para fazer modelagem de dados. Primeiro, veremos aqueles que têm a ver com estratégia de sistemas de informação, depois aqueles relacionados ao desenvolvimento de software.
Maior qualidade da informação
Um modelo de dados é essencial para fornecer clareza e consistência nos metadados , as definições dos objetos que compõem um banco de dados. Isso contribui para aumentar a qualidade da informação. Por exemplo, um modelo de dados pode garantir que os formatos corretos sejam usados para elementos de dados, como números de telefone e CEPs, e em um banco de dados onde os dados do cliente são armazenados, ele pode garantir que cada cliente tenha pelo menos um endereço.
Você também pode garantir a qualidade das informações armazenadas em um banco de dados impondo regras para que apenas dados válidos entrem nas tabelas. Para fazer isso ao projetar o modelo de dados, você define o domínio de valor para cada campo e diferencia os campos que devem ter valores daqueles que podem ser deixados em branco.
As definições do modelo de dados garantem a conformidade dos dados com regras do negócio. Por exemplo, você pode exigir que cada cliente tenha um endereço com o formato de CEP correto ou que cada endereço seja associado a uma cidade e cada cidade a um estado.
A qualidade da informação também é aprimorada pela imposição de restrições que garantem a integridade referencial e mantêm a cardinalidade pretendida nas relações entre as entidades. Essas restrições podem ser derivadas apenas de um modelo de dados adequado.
Reutilização de ativos de dados
Ao desenvolver um novo sistema ou adicionar novas funcionalidades a um sistema existente, é comum que algumas das entidades de dados exigidas pelo novo desenvolvimento já existam em um banco de dados e, portanto, possam ser reutilizadas. A única maneira de descobrir quais entidades já existem é navegar por modelos de dados atualizados que descrevam adequadamente as estruturas dos bancos de dados em uso pela organização.
Modelos de dados conceituais, lógicos e físicos devem ser mantidos para fornecer visualizações com diferentes níveis de abstração para permitir que você detecte facilmente ativos de dados reutilizáveis. Você pode aproveitar uma ferramenta de design especializada, como a plataforma Vertabelo, para facilitar a criação de diferentes tipos de modelos de dados e até mesmo derivar um do outro.
Essa boa prática evita a geração de dados redundantes em esquemas diferentes, o que leva a informações inconsistentes mais cedo ou mais tarde (mais sobre isso abaixo).
Migração para ambientes de nuvem
Com infraestruturas ou bancos de dados DaaS (Data as a Service) na nuvem, certos requisitos, como privacidade do banco de dados , escalabilidade dinâmica e eficiência no gerenciamento de vários locatários , tornam-se mais críticos.
Os modelos de dados são uma ferramenta inestimável para atender a esses requisitos, pois facilitam a verificação de que um projeto de esquema está em conformidade com eles. Por sua vez, permitem definir as partições dos esquemas e seus requisitos de armazenamento, o que é essencial para dimensionar adequadamente o nível de serviço necessário e o crescimento de armazenamento esperado quando os bancos de dados residem em nuvens privadas ou públicas.
Artefatos de design de banco de dados, como diagramas ER, são as ferramentas de escolha ao se preparar para uma migração para um ambiente de nuvem. Um guia sobre como usar diagramas ER pode dar uma ideia de sua utilidade na migração de banco de dados.
Modelagem de banco de dados para Big Data e NoSQL
Bancos de dados não relacionais, como NoSQL e esquemas dimensionais, podem nos forçar a deixar de lado (pelo menos por um momento) nossa mentalidade relacional tradicional. Mas isso não significa que podemos passar sem modelos de dados. Pelo contrário, a modelagem de dados se torna ainda mais importante.
Quando você precisa trabalhar com Big Data, geralmente enfrenta enormes silos de informações que devem ser divididas, refinadas e estruturadas de forma que você ou um analista de dados possa obter insights estratégicos a partir delas. É necessário um design de esquema cuidadoso, tanto para repositórios de informações refinados ou data warehouses quanto para repositórios de teste usados para limpeza de dados e processos de estruturação de dados.
Existe um equívoco, principalmente por parte dos programadores, de que bancos de dados NoSQL não usam esquemas e, portanto, não requerem modelos de dados. Nada poderia estar mais longe da verdade. Como as tecnologias NoSQL não fornecem uma maneira padronizada de visualizar os metadados (algo que todo RDBMS faz), os modelos de dados se tornam essenciais para permitir que as pessoas usem e compartilhem as informações armazenadas no banco de dados.
Fusões e Aquisições
Qualquer fusão entre duas organizações representa um desafio gigantesco para seus respectivos departamentos de TI. Uma parte significativa desse desafio está na consolidação do banco de dados. Caso ambas as organizações possuam modelos de dados atualizados, essa consolidação pode ser feita nos modelos ao invés de diretamente nos bancos de dados, reduzindo substancialmente o esforço dedicado à tarefa.
Até agora, vimos os benefícios da modelagem de dados associada ao planejamento estratégico de TI de uma organização. Se esses motivos não forem suficientes para convencê-lo da importância da modelagem de dados, vejamos também os benefícios que ela traz para o desenvolvimento de software.
Custos de desenvolvimento reduzidos
Nos estágios iniciais de um projeto de desenvolvimento, quando o orçamento está sendo analisado, a necessidade de se esforçar para construir um modelo de dados pode ser questionada. Se os líderes e gerentes de projeto forem espertos o suficiente, eles compararão o que custa construir e manter um modelo de dados com os custos que serão economizados e decidirão a favor da construção do modelo.
A modelagem de dados é apenas 10% de um orçamento de projeto de desenvolvimento e tem o potencial de reduzir os custos reais do projeto para menos de um terço.
Basta considerar o seguinte. Na maioria dos casos, o custo da modelagem de dados (ou seja, o custo do esforço necessário para construir e manter o modelo) é inferior a 10% do orçamento total de um projeto de software. Em comparação, a economia de custos associada ao uso de modelos de dados é de até 70%, tudo a partir das reduções nas horas de codificação e manutenção.
Assim, no desenvolvimento de software, a primeira e mais importante razão para fazer modelagem de dados é o inquestionável ROI (retorno sobre o investimento), que os líderes de projeto devem considerar nos estágios iniciais de cada projeto.
Melhores definições de requisitos
No desenvolvimento de software, pode-se garantir um maior entendimento do sistema a ser desenvolvido se as atividades de modelagem de dados forem realizadas paralelamente ao levantamento de requisitos. Os requisitos serão mais completos e mais corretos.
A modelagem de dados ajuda a descobrir regras de negócios e fazer perguntas durante a engenharia de requisitos, garantindo a integridade dos dados. É mais eficaz do que atividades de modelagem de processos, como design de caso de uso ou design de fluxo de trabalho, e obviamente mais expressivo e menos detalhado do que a descrição em prosa das regras de negócios.
Desenvolvimento mais rápido
Quando os desenvolvedores têm modelos de dados adequados à mão, eles podem fazer seu trabalho com menos erros. As ferramentas de modelagem de dados geram e mantêm esquemas de banco de dados automaticamente, criando scripts de linguagem de definição de dados (DDL) que geralmente são muito longos, complexos e confusos para os desenvolvedores gerarem manualmente.
Por sua vez, essas ferramentas promovem a colaboração ao permitir que os modelos sejam compartilhados entre os desenvolvedores. Quando forem necessárias alterações, você poderá realizá-las no modelo de dados, garantindo que todos os desenvolvedores sejam informados e que sejam aplicadas aos bancos de dados sem quebrar nada.
Tudo isso permite que os sistemas sejam entregues mais cedo e com menos bugs.
Impulsionando metodologias ágeis
As metodologias ágeis visam acelerar o processo de desenvolvimento concentrando esforços na entrega de software em funcionamento e evitando burocracia, excesso de documentação e fases executadas uma após a outra.
A modelagem de banco de dados enfrenta um desafio significativo ao trabalhar em ambientes ágeis, pois o designer precisa ser capaz de trabalhar no “quadro geral”, enquanto os desenvolvedores precisam apenas dos objetos de dados necessários para cada história de usuário. Para chegar a um consenso entre modeladores de dados e desenvolvedores, as metodologias ágeis usam técnicas como sandboxing e ramificação .
Um sandbox é o ambiente de trabalho de cada desenvolvedor. O designer pode trabalhar com as ramificações do modelo de dados principal na sandbox de cada desenvolvedor, que fornecerá feedback para refiná-lo. No final de cada estágio (ou sprint), o designer de banco de dados mescla as diferentes ramificações para manter o modelo completo atualizado.
Você pode pensar que a modelagem de dados desacelera as equipes ágeis e que os desenvolvedores devem esperar até que os modelos estejam prontos para começar seu trabalho. Mas, na realidade, o uso de técnicas como sandboxing e ramificação mantém os princípios de agilidade e atinge as melhorias de velocidade mencionadas acima ao mesmo tempo.
E se eu não usar modelos de dados?
Você pode pensar que ainda pode sobreviver sem os benefícios dos modelos de dados mencionados até agora para economizar tempo. Mas se você decidir contra a modelagem de dados, corre o risco de se deparar com problemas sérios, como:
- Redundância desnecessária:como não há um modelo para ver os objetos de dados com clareza, diferentes versões dos mesmos objetos aparecerão com informações diferentes. Por exemplo, um sistema de estoque pode relatar que 500 unidades de um item foram vendidas no último mês, enquanto um sistema de logística pode relatar que 1.000 unidades do mesmo item foram enviadas no mesmo período. Qual é certo? Quem sabe.
- Aplicativos lentos:a ausência de um modelo de dados dificulta as tarefas de otimização, o que reduz a capacidade de resposta dos aplicativos.
- Incapacidade de atender aos padrões de qualidade:se não houver modelo de dados, seus bancos de dados não serão documentados, o que é obrigatório em cenários como migrações de banco de dados.
- Baixa qualidade de software:os requisitos de desenvolvimento de software serão ruins e os usuários não terão os aplicativos de que precisam ou desejam.
- Custos de desenvolvimento mais altos:já mencionei as economias de custo significativas que podem ser alcançadas em um projeto de desenvolvimento usando modelos de dados. Se você optar por não usá-los, terá que decidir quem pagará pelos custos extras de desenvolvimento e manutenção. E quem vai dar desculpas quando os prazos não forem cumpridos.
Ainda não está convencido?
Se o que você leu até agora não for suficiente para convencê-lo da importância da modelagem de dados, lembre-se de que os dados estão se tornando um ativo cada vez mais valioso para todos os tipos de organizações. Modelar as estruturas para tirar proveito da informação tem hoje uma relevância sem precedentes.
Considere o seguinte:durante a corrida do ouro, os caras que ganhavam mais dinheiro não eram aqueles que cavavam pepitas de ouro, mas sim aqueles que forneciam as ferramentas para extrair o ouro. Em 2021, as pepitas de ouro vêm na forma de informações perspicazes, e os mineradores que extraem esse material precioso precisam receber modelos de dados.
