Chega de ciclos de modelagem lentos e isolados
A modelagem de dados sempre foi fundamental. As exigências em relação a ela têm crescido. Plataformas em nuvem, iniciativas de IA e equipes multifuncionais de dados estão todas utilizando os mesmos modelos, ao mesmo tempo e com uma velocidade sem precedentes. As ferramentas de modelagem precisam acompanhar esse ritmo, oferecendo às equipes uma maneira de projetar, alinhar e gerenciar definições de dados na mesma velocidade com que a pilha de dados moderna evolui.
À medida que as organizações adotam mais plataformas em nuvem, ferramentas de BI e sistemas de IA, cada nova camada pode introduzir sua própria versão de “cliente” ou “receita”. A modelagem não se resume mais apenas ao projeto de esquemas — trata-se de manter uma camada de definição compartilhada e governada na qual todas as ferramentas a jusante possam se basear. Isso requer um ambiente de modelagem desenvolvido para a escala e o ritmo da pilha de tecnologias atual.
Arquitetos, engenheiros de análise, gestores de dados e partes interessadas da área de negócios precisam, agora, ter voz ativa no processo de modelagem. A disciplina não mudou — mas o modelo de participação sim. As equipes precisam de um ambiente compartilhado e nativo do navegador, onde o significado comercial e a estrutura técnica possam ser definidos em conjunto, em tempo real, sem precisar aguardar transferências de tarefas ou trocas de versões.
Os data warehouses na nuvem, os projetos dbt e os pipelines evoluem continuamente, e os modelos que os regem precisam evoluir com a mesma rapidez. A oportunidade está em tratar os modelos como artefatos vivos e interconectados — diretamente vinculados às plataformas que descrevem, com assistência de IA para acelerar a iteração e governança integrada para manter tudo alinhado à medida que as mudanças ocorrem.
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Perguntas frequentes
O Quest Data Modeler foi projetado para organizações orientadas a dados que operam em ambientes com prioridade na nuvem ou híbridos — especialmente aquelas que utilizam o Microsoft Fabric, o Databricks ou o Snowflake em conjunto com ferramentas modernas como o dbt. Ele atende a toda a gama de profissionais envolvidos na modelagem de dados atualmente: arquitetos de dados que padronizam estruturas e governança, engenheiros de análise e de dados que criam pipelines confiáveis, analistas de negócios e administradores que precisam compreender e confiar nos dados, além de líderes em IA e ciência de dados que exigem bases de dados bem definidas para resultados confiáveis dos modelos. Se suas equipes estão enfrentando dificuldades com definições inconsistentes, entrega lenta de análises ou uma lacuna crescente entre o significado comercial e a implementação técnica, o Quest Data Modeler foi feito para você.
A maioria das ferramentas de modelagem nativas da nuvem foi desenvolvida do zero e carece da profundidade necessária para programas de modelagem em escala empresarial. O Quest Data Modeler se diferencia em três aspectos importantes. Primeiro, ele oferece um repositório centralizado de modelos empresariais com funções reais de check-in/check-out, resolução de conflitos e histórico de versões — uma infraestrutura de governança que os novos participantes do mercado de nuvem não oferecem. Em segundo lugar, conta com o respaldo de mais de 30 anos de tradição em modelagem da erwin, oferecendo profundidade comprovada no ciclo de vida da modelagem física em uma experiência SaaS nativa do navegador. Em terceiro lugar, é um componente nativo da Quest Trusted Data Management Platform, permitindo que as organizações estendam a modelagem para governança, catálogo e qualidade de dados por meio de uma plataforma unificada quando estiverem prontas. O resultado é uma disciplina de modelagem de nível empresarial que se adapta à forma como as equipes de dados modernas trabalham.
Você não precisa escolher entre a modernização para a nuvem e a proteção do trabalho de modelagem que construiu ao longo dos anos. O Quest Data Modeler oferece uma coexistência híbrida e um caminho de migração que nenhum concorrente nativo da nuvem consegue igualar. Você pode continuar usando o erwin Desktop onde for mais adequado, migrar ativos para o Quest Data Modeler quando estiver pronto e operar os dois ambientes em paralelo sob um modelo de governança unificado. Isso significa que seus modelos existentes, padrões de nomenclatura e fluxos de trabalho de governança acompanham você — e sua equipe pode fazer a transição para a modelagem nativa da nuvem no ritmo que melhor se adapta aos seus negócios.
O Quest Data Modeler foi desenvolvido para ser um componente integrado da pilha de dados moderna, e não um silo isolado. Ele oferece suporte à integração nativa com as principais plataformas de dados em nuvem — incluindo Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake e PostgreSQL — e se conecta diretamente às ferramentas nas quais as equipes de dados já confiam, como dbt e Git. O suporte à API REST facilita a integração do Quest Data Modeler aos seus pipelines de CI/CD, ferramentas de catálogo e governança e fluxos de trabalho mais amplos de produtos de dados. O objetivo é simples: sua camada de modelagem deve reforçar o restante da sua pilha, e não entrar em conflito com ela.
Sim. O Quest Data Modeler é um componente nativo da Quest Trusted Data Management Platform (QTDMP), uma solução unificada que abrange modelagem de dados, governança, catálogo e qualidade de dados. Você pode adotar o Quest Data Modeler como a melhor ferramenta de modelagem autônoma da categoria ou utilizá-lo como a espinha dorsal de modelagem de uma estratégia abrangente de Data Management por meio da QTDMP. Essa flexibilidade significa que você pode começar pelo ponto que fizer mais sentido para sua organização e expandir para recursos adjacentes à medida que suas necessidades evoluírem — sem precisar trocar de ferramentas, fornecedores ou arquitetura de integração ao longo do caminho.