11 conceitos para aprender Modelagem de Dados

Aprenda a criar modelos que estruturam e organizam grandes volumes de dados.

Todos os conceitos de Modelagem de Dados

Chaves Primárias e Estrangeiras

Chaves Primárias e Estrangeiras são elementos centrais em bancos de dados relacionais que definem a integridade referencial entre tabelas.

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Diagramas Entidade-Relacionamento

Diagramas ER representam visualmente a estrutura de dados, mostrando entidades, atributos e relacionamentos de forma clara e organizada.

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Mapeamento Objeto-Relacional

O mapeamento objeto-relacional é uma técnica que facilita a interação entre sistemas orientados a objetos e bancos de dados relacionais, permitindo que os dados sejam manipulados como objetos.

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Modelagem Dimensional

A modelagem dimensional organiza dados em dimensões e fatos, facilitando consultas e análises em data warehouses.

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Modelagem Estrela e Floco de Neve

Modelagem Estrela e Floco de Neve são abordagens para organizar dados em data warehouses, otimizando consultas e análises.

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Modelo Relacional

O Modelo Relacional é uma abordagem fundamental para organizar dados em bancos de dados.

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Modelo de Dados Físico

O modelo de dados físico descreve como os dados serão armazenados no banco de dados, incluindo tabelas, índices e restrições.

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Modelo de Dados Hierárquico

O modelo de dados hierárquico organiza informações em um formato de árvore, onde cada registro tem apenas um registro pai e zero ou mais registros filhos.

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Modelo de Dados Lógico

O modelo de dados lógico descreve como os dados serão organizados dentro do sistema, especificando relações, chaves e estruturas sem considerar aspectos físicos.

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Modelo de Dados em Grafos

O modelo de dados em grafos organiza informações baseando-se em vértices e arestas, representando entidades e suas relações de forma intuitiva.

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Normalização de Dados

Normalização de Dados é o processo de organizar dados em um banco de dados para reduzir redundâncias e melhorar a integridade dos dados.

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Os diagramas de modelagem de dados surgiram na década de 1970 e continuam sendo uma prática fundamental na tecnologia da informação.

A modelagem de dados é o processo de estruturar informações para facilitar o armazenamento, a recuperação e a análise. Ela é essencial para sistemas de bancos de dados, onde diagramas como ER (entidade-relacionamento) ajudam a projetar como os dados serão organizados. Por exemplo, uma empresa pode modelar seus dados para rastrear vendas, clientes e produtos de maneira integrada.

Além de organizar dados, a modelagem ajuda a garantir consistência e evitar redundâncias. Técnicas como normalização são amplamente aplicadas para otimizar a eficiência e evitar duplicação de informações em sistemas complexos.

A modelagem também é um passo crítico na construção de pipelines de dados para aprendizado de máquina. Estruturar informações adequadamente garante que os algoritmos tenham os insumos certos para gerar previsões confiáveis.

Com a explosão de dados no mundo corporativo, a modelagem de dados se tornou uma habilidade indispensável. Ela permite que empresas de todos os portes aproveitem melhor suas informações e tomem decisões estratégicas com base em dados organizados.

A modelagem de dados é a base para criar sistemas eficientes e análises estratégicas, facilitando a tomada de decisões.