Quem trabalha com projetos de Business Intelligence sabe que a modelagem de dados não pode ser negligenciada. Desde o início, estruturar as informações corretamente faz toda diferença nos resultados que serão entregues.

É comum ver empresas enfrentando gargalos e relatórios confusos simplesmente por não terem um modelo de informação bem definido. Um bom projeto começa ao desenhar entidades, relações e fluxos que espelham o cenário real do negócio.

Saiba mais!

O que é modelagem nos projetos de BI?

Modelar dados em BI consiste em transformar diferentes fontes de informação em uma estrutura clara, lógica e padronizada, facilitando o acesso e a análise. O processo envolve identificar entidades relevantes, definir como elas se relacionam e antecipar perguntas que os usuários finais vão querer responder.

Cada projeto de BI passa normalmente pelas seguintes etapas:

  • Levantamento de requisitos junto aos usuários;
  • Mapeamento das fontes de informação;
  • Desenho do modelo lógico e físico;
  • Implementação do modelo em bancos de dados;
  • Validação e ajustes conforme os resultados.

Esses passos garantem que nada importante fique de fora e que lacunas sejam identificadas logo no início.

Impacto direto na análise e visualização

Uma estrutura coerente simplifica a criação de dashboards, relatórios e indicadores personalizados. Com os dados organizados, é mais rápido reunir insights, correlacionar métricas e acompanhar resultados ao longo do tempo.

Além disso, a confiança nos relatórios produzidos é muito maior, estimulando a adoção de uma cultura orientada por dados. Isso se traduz em vantagens competitivas e decisões mais embasadas no cotidiano empresarial.

Modelos relacionais e dimensionais: qual a diferença?

Os dois principais tipos de organização do banco de dados em BI são os modelos relacionais e os dimensionais. O relacional utiliza tabelas interligadas que representam entidades do negócio, como clientes, produtos e vendas, com relações definidas entre elas. 

Já o dimensional quebra a informação em fatos e dimensões para facilitar a construção de análises históricas e cruzamentos entre diferentes perspectivas do negócio.

  • Relacional: mais adequado para sistemas operacionais, onde transações rápidas e integridade dos dados são prioridade.
  • Dimensional: ideal para análise, usando estruturas como estrela (star schema) e floco de neve (snowflake), deixando a extração de indicadores mais eficiente e intuitiva.

Escolher o modelo certo depende dos objetivos do projeto e das necessidades dos usuários. Projetos maduros muitas vezes combinam elementos dos dois tipos para obter o melhor resultado.

A modelagem de dados bem planejada garante resultados confiáveis, relatórios acessíveis e dashboards relevantes nos projetos de Business Intelligence. Quando o modelo é construído levando em conta os objetivos do negócio, análises se tornam mais assertivas e o crescimento organizacional é fortalecido. 

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Perguntas frequentes sobre modelagem

O que é modelagem de dados em BI?

Modelagem de dados em BI significa estruturar e organizar informações de diversas origens em padrões lógicos, facilitando consultas, análises e geração de novos conhecimentos a partir dos dados coletados.

Como a modelagem afeta os resultados de BI?

Estruturas bem desenhadas permitem extrair insights de maneira mais rápida, precisa e confiável, eliminando dúvidas e inconsistências que inviabilizam o uso pleno dos dados para tomada de decisão.

Quais são os principais tipos de modelagem?

Os modelos relacionais (voltados para processos transacionais) e dimensionais (focados em análises e relatórios) são os dois tipos mais usados, sendo que é comum combinar características dos dois conforme a necessidade.

Vale a pena investir em um bom modelo?

Sim. Um modelo bem desenhado evita retrabalho, reduz erros e garante que os relatórios reflitam a realidade do negócio, valorizando o investimento realizado em BI.

Como começar a modelar dados para BI?

O recomendado é iniciar pelo levantamento das perguntas-chave do negócio, depois mapear todas as fontes de dados, desenhar as relações e validar as estruturas junto aos usuários antes de seguir para a implementação técnica.

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.