Assim como ter uma base de dados de alta qualidade é importante para o sucesso no ramo das tecnologias digitais, a estrutura subjacente que conecta os ativos de dados da organização também é. Para que a inteligência artificial, a aprendizagem de máquina e outras aplicações comerciais digitais transformem a organização de P&D, é fundamental dar a largada com dados de alta qualidade e um modelo eficaz.
O modelo de dados determina como eles são organizados e armazenados e a sua relação. Com um modelo eficaz, os usuários da organização conseguem entender com facilidade como a empresa trabalha. Ele é a chave de quase toda solução empresarial de alto valor, sendo que seu maior valor se faz presente quando aplicado além dos limites de linhas individuais de negócios (LOBs, na sigla em inglês) ou de operações dentro de uma organização. Esse modelo de dados é um pilar estratégico para o gerenciamento de informações, do qual depende o sucesso futuro de projetos comerciais.
No entanto, os dados modernos agora são tão complexos e diversificados que a tarefa de criar um modelo não é nem um pouco simples. Para empresas de P&D isso pode ser bem delicado, já que os dados científicos são complexos por natureza e muitas vezes desconexos. Além disso, com o aumento exponencial da quantidade de dados produzidos, nunca foi tão importante criar um modelo de dados eficaz como a base para a implementação bem-sucedida de novas tecnologias digitais.
No último informe técnico, exploramos os problemas associados a esse cenário digital muito dinâmico e analisamos como preparar a base de dados levando isso em conta. Esta postagem no blog ilustra os benefícios da modelagem de dados, descreve as armadilhas comuns e ainda dá um exemplo de P&D do que seria um modelo de dados eficaz.
Como sua organização pode se beneficiar da modelagem de dados
Um modelo de dados fornecerá um mecanismo padrão para definir e analisar dados dentro da sua organização. Mas, ele é mais do que isso. Na realidade, um bom modelo de dados, junto com uma arquitetura de dados bem projetada, permite que qualquer membro da equipe de sua organização acesse e use informações com eficiência (que talvez nem ele soubesse que eram coletadas) para seu benefício estratégico.
Além disso, com um modelo eficiente de dados corporativos, é possível integrar sistemas de informações existentes da sua organização, já que muitas empresas grandes de P&D possuem dados em silos, espalhados por uma série de sistemas que não se comunicam. Ao modelar dados em cada um desses sistemas, você verá relações e redundâncias, corrigirá discrepâncias e integrará sistemas díspares para que possam trabalhar juntos. Esse modelo de dados corporativos integrado oferece informações contextualizadas, linhagem de dados e uma única versão da verdade em consultas e relatórios de dados.
Por fim, um modelo de dados bem pensado pode oferecer insights mais detalhados sobre sua área comercial, já que o processo de modelagem requer que sua equipe defina os dados que o alimentam. As relações e os dados representados em um modelo oferecem uma base sobre a qual construir um entendimento dos processos comerciais. Isso permite a integração e a combinação de dados externos com o equivalente interno da sua organização, enriquecendo o valor das análises e previsões que ajudarão seus negócios a superar desafios e agarrar oportunidades.
Dicas para evitar as armadilhas comuns da modelagem de dados
Primeiro, você precisa ter objetivos específicos. Se o caso de uso comercial para desenvolver o modelo não estiver bem definido, o modelo de dados não oferecerá seu valor máximo. Assim, pense com cuidado sobre o que você espera obter com o programa de modelagem de dados e foque em uma necessidade comercial ou melhoria de processo específica.
Assim que você chegar a um consenso, determine a melhor abordagem a realizar: de cima para baixo, de baixo para cima ou uma abordagem híbrida. Ligar os fatores certos à abordagem de modelagem de dados correta aumentará muito a chance de ter um modelo bem-sucedido. Selecione a abordagem de modelagem de dados com base no caso de uso comercial e na tecnologia subjacente, já que cada tipo de modelo tem seu próprio conjunto de pontos positivos e usos.
Ao projetar um modelo, busque deixá-lo o mais simples e mais realista possível. Evite conteúdo especulativo; um modelo de dados precisa atender completamente aos requisitos, mas sem exagerar demais. É muito importante para a modelagem de dados ter uma comunicação aberta e contínua entre todas as equipes e partes interessadas. Isso garantirá que todos os elementos de dados sejam incorporados e tenham o mesmo significado e interpretação em toda a organização.
Seu modelo de dados não deve ser planejado para resolver um único problema, mas uma variedade deles com uma visão mais holística de todos os elementos de dados no ecossistema. Com essa abordagem, um modelo de dados eficiente conseguirá resolver problemas bem definidos e outros ainda não descritos.
Por fim, perceba que seu modelo de dados é um sistema vivo que requer atualização e manutenção, como garantir que as mudanças aplicadas a qualquer nível do modelo de dados também se reflitam em outros níveis. Embora a maioria dos modelos de dados precise de pouquíssima manutenção, é fundamental ter um processo formal para manter o modelo atualizado.
Aplicações reais da modelagem de dados em P&D
Então, como o desenvolvimento de um modelo de dados funciona na prática? Para ilustrar, imagine uma empresa global de saúde animal que acabou de lançar uma linha de alimentos para animais de criação e de estimação. Para criar um modelo de dados, todos os elementos relevantes devem ser considerados, como conteúdo do texto, estruturas químicas, relações entre medicamento/alvo, nomes de taxonomia animal (reino, filo, gênero, etc.), valores financeiros, junto com esquemas, gráficos e tabelas e outros. Com esses conjuntos de dados multifacetados, é fácil entender a complexidade da modelagem.
Em casos complexos de P&D como esse, é importante ter um equilíbrio entre um modelo de dados que seja detalhado o suficiente para ser útil e um modelo simples para que seja entendido com facilidade. Outra consideração é que o modelo de dados deve ser flexível, já que os processos dinâmicos talvez precisem ser retrabalhados ao longo do tempo.
Levando em conta essas necessidades, um modelo de dados teórico para esse exemplo de nutrição animal poderia ser assim:
Esse modelo define elementos e relações de dados de um jeito padronizado para que os dados da organização sejam interconectados. É muito importante que o modelo inclua os dados comerciais e mestre para amparar processos e geração de relatórios corporativos e abrangentes. Se quiser conferir mais detalhes sobre esse exemplo de modelo, leia nosso relatório técnico.
Como preparar seus futuros desenvolvimentos digitais
A revolução digital está de vento em popa e a modelagem de dados está mais influente do que nunca. Assim, as organizações de P&D devem buscar aproveitar ao máximo o valor de seus ativos de dados, tornando a modelagem uma prioridade. Todo o trabalho árduo de configurar um modelo de dados acabará valendo a pena quando você tiver uma base robusta de dados para criar soluções que darão à sua organização uma vantagem competitiva.
Se você quer criar um hub de dados corporativos que classifica dados com precisão e gostaria de saber mais informações, baixe nosso relatório técnico sobre as oportunidades digitais do futuro. Nele, abordamos em mais detalhes a importância da modelagem de dados e o atual estado da digitalização na P&D.