Modelagem de dados

Modelo de dados conceitual: Esse modelo foca em conceitos de negócio de alto nível e em como os dados são usados em uma organização. Em vez de explicar detalhes técnicos, este modelo define o escopo de um sistema de dados identificando o tipo de dado, seus atributos e os relacionamentos entre eles. Modelos de dados conceituais oferecem uma compreensão compartilhada do seu panorama de dados para públicos técnicos e não técnicos, ajudando a reduzir a lacuna técnica e a promover alinhamento entre as equipes.

Modelo lógico de dados: Este modelo se baseia no modelo conceitual de dados ao adicionar informações mais detalhadas e técnicas, como a estrutura, a organização e os relacionamentos dos dados. Este modelo foca na representação dos seus dados e em como eles são organizados logicamente, mas não entra nos detalhes de como esses dados são armazenados ou acessados, como em um sistema de gerenciamento de banco de dados ou em tecnologia de armazenamento. Esse modelo pode ajudar designers e desenvolvedores a garantir que o design final do banco de dados atenda aos objetivos da organização e às necessidades funcionais da equipe.

Modelo físico de dados: É uma representação detalhada de como os dados são armazenados, organizados e gerenciados em um sistema específico de gerenciamento de banco de dados. Esse modelo traduz o modelo lógico de dados em um projeto técnico para criar e manter um banco de dados operacional, como em um SQL Server ou outro data warehouse. O modelo físico também otimiza consultas por meio de indexação, definição de particionamento de tabelas ou especificação de requisitos de armazenamento.

Os principais componentes da modelagem de dados

A modelagem de dados mapeia vários elementos-chave para representar a organização dos dados em um sistema, banco de dados ou aplicativo.

Entidades: Entidades se referem a objetos ou conceitos do mundo real que armazenam dados e precisam ser acompanhados. Exemplos incluem informações de clientes, um produto, um pedido ou um local. As entidades normalmente são a base de qualquer modelo de dados e costumam ser estruturadas como uma tabela em um banco de dados relacional.

Atributos: São as características específicas que descrevem ou definem a entidade. Eles podem ser usados para agrupar, filtrar ou reordenar um conjunto de dados, mas não podem ser reduzidos ainda mais. Por exemplo, se uma entidade for um dos seus produtos, o atributo pode ser o SKU específico, a descrição, o preço ou a categoria.

Relacionamentos: No modelo de dados, relacionamentos são as conexões entre entidades e seus atributos e ajudam a garantir que o modelo reflita com precisão as ações ou dependências do mundo real entre as entidades. Isso é essencial em qualquer modelo para manter a integridade dos dados e dar suporte a consultas que abrangem várias entidades. Existem três tipos de relacionamentos que a modelagem de dados acompanha:

1. Um-para-um: Usado quando cada instância de uma entidade está associada exatamente a uma instância de outra entidade. Por exemplo, uma pessoa pode ter um relacionamento um-para-um com sua carteira de motorista.
2. Um-para-muitos: Este é o tipo de relacionamento mais comum em modelagem de dados e se refere a uma entidade que possui várias instâncias de outra. Por exemplo, uma entidade de cliente pode estar relacionada a vários pedidos; nesse caso, pode haver muitos pedidos, mas todos pertencem a apenas um cliente.
3. Muitos para muitos: Isso ocorre quando várias instâncias de uma entidade estão associadas a várias instâncias de outra entidade. Este é o tipo de relacionamento mais complexo e geralmente é mapeado para uma tabela para acompanhar e gerenciar os relacionamentos. Uma instituição de ensino pode usar este modelo para acompanhar alunos e cursos; um aluno pode se matricular em muitos cursos, enquanto os cursos têm muitos alunos matriculados.

Restrições: Para garantir que os modelos de dados sejam precisos, válidos e consistentes, eles devem seguir regras ou condições específicas sobre como os dados são armazenados, relacionados e manipulados. Os tipos de restrição mais comuns incluem:

• Chaves primárias identificam de forma única cada registro em uma tabela e garantem que não haja duplicatas.
• Chaves estrangeiras estabelecem e garantem os relacionamentos entre tabelas.
• Restrições de unicidade garantem que uma coluna específica, ou um conjunto de colunas, tenha valores únicos em todas as linhas.
• Restrições NOT NULL exigem que certos campos tenham um valor, o que evita registros incompletos.
• Restrições CHECK ajudam a aplicar condições que cada valor em uma coluna deve atender.

Em conjunto, essas restrições garantem que a estrutura do banco de dados esteja alinhada aos casos de uso reais pretendidos e leve a análises significativas.

Metadados: Metadados são, essencialmente, “dados sobre dados.” Os metadados desempenham um papel crucial na modelagem de dados eficaz, fornecendo contexto e documentação essenciais para suas estruturas de dados. Isso inclui informações como definições de dados, linhagem de dados, sistemas de origem, frequências de atualização, métricas de qualidade de dados e regras de negócio que orientam como os dados devem ser interpretados e usados. Na modelagem de dados, os metadados ajudam a garantir que entidades, atributos e relacionamentos estejam devidamente documentados e compreendidos por diferentes equipes e sistemas. Eles também apoiam iniciativas de governança de dados, acompanhando a propriedade dos dados, permissões de acesso e requisitos de conformidade. Metadados bem gerenciados permitem melhor manutenção do modelo, facilitam a análise de impacto quando mudanças são necessárias e ajudam a evitar a má interpretação de elementos de dados. As ferramentas modernas de modelagem de dados costumam incluir repositórios de metadados que capturam e mantêm essas informações automaticamente, facilitando o entendimento de como os dados fluem pela sua organização e garantindo que seus modelos permaneçam precisos e úteis ao longo do tempo.

Desafios na modelagem de dados

A modelagem de dados pode ser uma tarefa complexa. Um dos principais desafios é escolher o modelo de dados correto e garantir que ele reflita com precisão as entidades e os relacionamentos do mundo real. Isso exige que a organização tenha clareza tanto dos requisitos de negócio quanto dos dados.

Outro desafio comum é gerenciar a complexidade dos dados, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados ou sistemas que envolvem várias fontes de dados. Integrar dados de várias fontes frequentemente leva a inconsistências ou discrepâncias em como os dados são estruturados ou representados. Embora um lakehouse possa aliviar parte da complexidade envolvida na coleta e no armazenamento dos dados, qualquer modelo precisa de um processo robusto de extração, transformação e carga (ETL) para remover dados duplicados ou ausentes.

Qualquer modelo de dados também precisa ser ágil e responsivo às mudanças nas necessidades do negócio, às tendências de mercado e às atualizações de tecnologia, mantendo a integridade dos dados. Isso exige testes contínuos e manutenção dos conjuntos de dados, além de revisões periódicas para garantir que os modelos continuem alinhados aos objetivos gerais de negócio e aos padrões de governança.

Proliferação e degradação de modelos: Um desafio significativo em arquiteturas de dados tradicionais é a proliferação de múltiplos modelos de dados desconectados em diferentes sistemas. As organizações muitas vezes acabam com modelos separados para seus processos de ETL, ferramentas de BI, armazéns de dados e plataformas analíticas, o que leva a definições inconsistentes, lógica duplicada e resultados conflitantes. Com o tempo, esses modelos díspares se afastam, à medida que equipes diferentes fazem mudanças de forma isolada, criando um cenário de dados fragmentado, em que a mesma métrica de negócio pode ser calculada de maneira diferente em vários sistemas. Essa degradação do modelo reduz a confiança nos dados e aumenta o trabalho de manutenção, pois as equipes têm dificuldade em manter várias versões sincronizadas. Uma arquitetura lakehouse unificada resolve esse desafio ao fornecer um sistema único que atende a cargas de trabalho de business intelligence (BI) e ETL, eliminando a necessidade de modelos de dados separados. Com uma fonte única de verdade, as organizações podem manter lógica de negócios consistente, definições de dados unificadas e governança centralizada em todos os casos de uso analíticos. Essa abordagem não só reduz a complexidade e os custos de manutenção, como também garante que usuários de negócio, engenheiros de dados e cientistas de dados trabalhem com o mesmo modelo de dados subjacente, criando alinhamento e confiança em toda a organização e acelerando o tempo para obter insights.

Modelagem de dados para integração de AI e BI

A convergência de AI e BI transformou como as organizações abordam a modelagem de dados. Os modelos de dados tradicionais foram projetados principalmente para dar suporte a relatórios e análises, mas a integração de recursos de AI exige uma abordagem mais sofisticada, capaz de atender tanto a consultas estruturadas de BI quanto aos requisitos de dados complexos dos algoritmos de aprendizado de máquina (ML).

Arquitetura de dados unificada para AI/BI: A modelagem de dados moderna precisa atender às demandas de cargas de trabalho de BI e AI. Sistemas de BI geralmente exigem dados altamente estruturados e normalizados para relatórios e dashboards consistentes, enquanto aplicações de AI muitas vezes precisam de conjuntos de dados flexíveis e ricos em atributos, capazes de lidar com dados estruturados e não estruturados. Um modelo de dados bem projetado preenche essa lacuna ao criar uma arquitetura unificada que atende a ambos os casos de uso sem comprometer o desempenho ou a integridade dos dados.

Engenharia de atributos e preparação de modelos: Modelos de dados em um ambiente de AI/BI devem ser projetados com engenharia de atributos em mente. Isso envolve estruturar os dados não apenas para as dimensões e medidas tradicionais de relatórios, mas também para criar atributos relevantes que os algoritmos de aprendizado de máquina possam usar. O modelo deve facilitar a criação de conjuntos de dados de treinamento, dar suporte à normalização de dados para algoritmos de ML e permitir a extração eficiente de características, mantendo a integridade referencial necessária para relatórios de negócios.

Integração de dados em tempo real e históricos: Aplicações de AI geralmente exigem processamento de dados em tempo real para análises preditivas e tomada de decisão automatizada, enquanto sistemas de BI precisam de dados históricos para análise de tendências e monitoramento de desempenho. Os modelos de dados devem ser projetados para lidar tanto com processamento em lote para relatórios históricos de BI quanto com processamento em streaming para previsões de AI em tempo real. Essa dupla capacidade garante que usuários de negócio possam acessar relatórios tradicionais enquanto cientistas de dados podem disponibilizar modelos que respondem a mudanças em tempo real.

Governança e linhagem em fluxos de trabalho de AI/BI: À medida que os dados percorrem tanto os pipelines de AI quanto os de BI, manter a governança de dados se torna cada vez mais complexo. Modelos de dados devem incorporar rastreamento de linhagem de dados robusto, que mostre como os dados se movem dos sistemas de origem, passando pelos processos de transformação, até os painéis de BI e o treinamento de modelos de AI. Essa transparência é essencial para garantir a qualidade dos dados e a conformidade regulatória, e para gerar confiança tanto em relatórios de negócios tradicionais quanto em insights impulsionados por AI.

Integrar capacidades de AI e BI em uma única plataforma exige modelos de dados mais adaptáveis e abrangentes do que as abordagens tradicionais. Esses modelos devem dar suporte a todo o espectro de necessidades analíticas, de relatórios descritivos à modelagem preditiva.

Modelagem de dados no Databricks

solução de data warehouse

Modelos de dados tradicionais usam um data warehouse, que é estruturado e otimizado para armazenar e consultar dados processados, limpos e organizados. Data warehouses normalmente lidam com dados estruturados e são projetados para garantir a integridade e a consistência dos dados. Uma abordagem amplamente usada é o esquema estrela. Esse padrão de design consiste em uma tabela fato central cercada por tabelas de dimensão, permitindo consultas e análises eficientes de dados transacionais. As principais características do esquema estrela incluem tabelas fato e tabelas de dimensão.

Os usuários podem implementar um esquema em estrela no Databricks SQL aproveitando algumas destas práticas recomendadas:

• Use tabelas gerenciadas do Delta Lake para as tabelas fato e dimensão
• Implemente chaves substitutas usando colunas Generated as Identity ou valores de hash
• Utilize Liquid Clustering com base em atributos filtrados com frequência para melhorar o desempenho de consultas
• Defina restrições apropriadas (por exemplo, chave primária, chave estrangeira) para garantir a integridade dos dados e otimizar consultas
• Aproveite recursos do Delta Lake como Time Travel para acesso a dados históricos
• Documente tabelas e colunas usando comentários e tags para aprimorar a governança de dados

Databricks SQL usa a arquitetura lakehouse de dados para acomodar uma variedade de dados estruturados e não estruturados. Isso fornece uma plataforma aberta e unificada para ingerir, transformar, consultar, visualizar e servir dados. O principal benefício é poder usar diferentes nuvens, diferentes plataformas e diferentes formatos.

Aproveitando ERD e linhagem de dados para uma modelagem de dados eficaz

A modelagem de dados moderna exige mais do que entender tabelas individuais e suas estruturas. Também exige uma visão abrangente de como as entidades de dados se relacionam entre si e de como a informação flui pela sua organização. Diagramas de Entidade-Relacionamento (ERDs) e linhagem de dados oferecem essa visão completa, permitindo que arquitetos de dados tomem decisões bem informadas ao projetar novos modelos de dados ou otimizar os existentes.

ERDs para arquitetura visual de dados: ERDs funcionam como o plano visual da sua arquitetura de dados, ilustrando os relacionamentos de chave primária e chave estrangeira entre tabelas em um formato gráfico intuitivo. Esses diagramas ajudam modeladores de dados a entender o panorama de dados existente antes de projetarem novas estruturas, garantindo que os novos modelos se alinhem aos relacionamentos estabelecidos e mantenham a integridade referencial. Ao visualizar como as entidades se conectam, ERDs revelam padrões de uso dos dados, identificam áreas potenciais de otimização e ajudam a evitar a criação de estruturas de dados redundantes ou conflitantes.

Linhagem de dados como base da modelagem: A linhagem de dados acompanha a jornada dos dados desde a origem, passando por várias transformações até o destino final, oferecendo visibilidade sobre como os dados fluem pelo sistema. Essas informações são valiosas ao projetar modelos de dados, pois revelam quais fontes de dados alimentam tabelas específicas, como os dados são transformados ao longo do processo e quais sistemas posteriores dependem de determinadas estruturas de dados. Entender essas dependências permite que os modeladores tomem decisões embasadas sobre mudanças no esquema, identifiquem oportunidades de consolidação e garantam que novos modelos apoiem os fluxos de trabalho analíticos existentes.

Unity Catalog: Gerenciamento centralizado de metadados: O Databricks Unity Catalog é um repositório completo de metadados que captura e mantém automaticamente tanto os relacionamentos de ERD quanto as informações de linhagem de dados. Pelo Catalog Explorer, os usuários podem acessar facilmente ERDs de qualquer tabela com restrições de chave estrangeira, visualizando relacionamentos rapidamente e entendendo como as entidades de dados se conectam em toda a sua arquitetura de lakehouse. Essa abordagem centralizada de gerenciamento de metadados garante que as decisões de modelagem de dados se baseiem em informações completas e atualizadas sobre as estruturas e dependências de dados existentes.

Decisões mais informadas na modelagem de dados: Ao combinar a visualização de ERD com um rastreamento completo da linhagem de dados, as organizações podem abordar a modelagem de dados com uma compreensão completa do seu ecossistema de dados existente. Esse conhecimento permite que os modeladores projetem esquemas que aproveitam os relacionamentos existentes, evitem duplicação desnecessária e garantam que novos modelos se integrem perfeitamente aos fluxos de dados estabelecidos. O resultado é uma arquitetura de dados mais coesa e fácil de manter, que atende às necessidades analíticas atuais e ao crescimento futuro.

Essa abordagem integrada de modelagem de dados, apoiada pelos recursos de gerenciamento de metadados do Unity Catalog, transforma a modelagem de dados de uma atividade isolada em uma iniciativa estratégica que considera todo o ecossistema de dados.

Aproveitando a Databricks Data Intelligence Platform

O Databricks SQL é o data warehouse inteligente construído sobre a Databricks Data Intelligence Platform. Isso representa uma mudança de paradigma no armazenamento de dados para a arquitetura de data lakehouse, ao combinar os melhores elementos dos data warehouses tradicionais com a flexibilidade e a escalabilidade da arquitetura de nuvem moderna, além de adicionar o poder da inteligência artificial. Ele amplia os recursos da Databricks Data Intelligence Platform ao facilitar a transformação e a análise de dados para uma ampla gama de usuários, de analistas de BI e arquitetos de dados a engenheiros de dados.

Com base em um lakehouse bem arquitetado, usuários do Databricks SQL podem:

• Curar dados e oferecer dados confiáveis como produto (DaaP)
• Elimine silos de dados e minimize a movimentação de dados
• Democratize a criação de valor com uma experiência de autoatendimento
• Adote uma estratégia de governança de dados em toda a organização
• Incentive o uso de interfaces abertas e formatos abertos
• Crie para escalar e otimize desempenho e custos