Por Robert Agar
Uma compreensão sólida das melhores práticas de modelagem de dados pode ajudar a garantir que as empresas orientadas a dados obtenham o máximo valor de seus projetos de modelagem de dados.
A modelagem de dados é uma técnica importante que ajuda as empresas orientadas a dados a lidar com os desafios de gerenciar recursos de dados de maneira eficaz.
Quando executada de forma eficiente, a modelagem de dados pode fornecer benefícios de negócios tangíveis , permitindo que as organizações lidem com ativos de big data de maneira produtiva.
A modelagem de dados é usada extensivamente na criação de banco de dados e para fornecer a base para iniciativas de governança de dados . A qualidade dos modelos de dados usados em várias atividades tem um enorme impacto no produto final. Modelos mal construídos não ajudarão a cumprir os objetivos para os quais foram desenvolvidos.
O que torna um bom modelo de dados?
Bons modelos de dados compartilham várias características que os diferenciam daqueles que fornecem menos valor para seus criadores. Garantir que seus modelos de dados estejam em conformidade com um conjunto de padrões irá percorrer um longo caminho para o desenvolvimento de artefatos úteis que promovem os objetivos de negócios da empresa.
A seguir estão as 8 melhores práticas de modelagem de dados que entram na criação de bons modelos de dados …
As 8 melhores práticas para modelagem de dados
- Obter uma compreensão clara dos requisitos de negócios e dos resultados esperados é uma primeira etapa obrigatória ao criar modelos de dados. Sem esse conhecimento, é virtualmente impossível desenvolver modelos úteis.
- Use técnicas de visualização de dados para obter uma perspectiva diferente sobre os elementos de dados que serão incorporados ao modelo. Essa prática pode ajudar a reduzir a redundância e auxiliar no desenvolvimento de modelos mais consistentes.
- Comece com modelos simples e extensíveis. Minimizar a complexidade nos estágios iniciais de desenvolvimento permite que você se concentre na precisão do modelo. Depois que o modelo inicial é verificado, mais elementos de dados podem ser adicionados para estendê-lo.
- Defina os requisitos de negócios em termos de fatos, dimensões, filtros e ordem para criar modelos que possam responder às perguntas feitas pelos usuários finais.
- Restrinja a complexidade do modelo usando apenas os elementos de dados necessários para atender aos requisitos. A incorporação de dados estranhos em modelos pode levar ao desperdício e degradar o desempenho.
- Verifique cada estágio de desenvolvimento do modelo de dados antes de prosseguir com a próxima fase. Por exemplo, realizar testes para garantir que as chaves primárias adequadas foram escolhidas pode ajudar a reduzir a complexidade de relacionamentos muitos para muitos que contribuem para modelos de dados não gerenciáveis.
- Procure relações causais entre os elementos de dados que podem ser incorporados aos modelos de dados. A diferença entre a correlação de componentes de dados e a causa de seu comportamento são distinções importantes que precisam ser refletidas nos modelos associados.
- Permita que os modelos de dados evoluam para lidar com mudanças nas fontes de dados ou requisitos de negócios. Armazenar modelos em um repositório acessível e usar um dicionário de dados consistente facilita a criação de modelos que podem ser atualizados quando as circunstâncias exigirem.
Abordar a modelagem de dados com esses fatores em mente resultará em modelos mais eficazes que agregam valor aos negócios baseados em dados.
Usando as ferramentas certas de modelagem de dados
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Fonte: Idera
