Modelagem de Dados

modelagem

A base de dados é um componente essencial em qualquer sistema de informação. Além disso, ela desempenha um papel fundamental ao armazenar, organizar e gerenciar os dados que impulsionam o funcionamento do sistema. Neste artigo, exploraremos a importância da modelagem de dados e como ela contribui para a eficiência e sucesso dos sistemas.

SSD 1TB Os 5 Melhores para O seu Computador em 2024-banner

A Evolução da Base de Dados

Ao longo do ciclo de vida de um sistema, a base de dados é construída gradualmente, à medida que o próprio sistema é desenvolvido. Esse processo está intrinsecamente ligado à criação do sistema de informação e é moldado para atender às necessidades específicas do contexto.

Armazenamento de Dados: Muito Além do Convencional

A diversidade de opções para armazenamento de dados é notável. Desde métodos mecanizados em meios magnéticos até abordagens manuais, a base de dados pode ser composta por uma variedade de formas e formatos. Isso inclui desde os convencionais arquivos de gaveta, cadernos e fichas até os modernos dispositivos como discos rígidos, disquetes e fitas.

O Papel Crucial dos Grandes Sistemas de Informação

Nos sistemas de informação de grande escala, o armazenamento de dados assume uma dimensão ainda mais crucial. A utilização de discos magnéticos e estruturas altamente organizadas permite que uma vasta quantidade de informações seja gerenciada de forma eficiente. Complexos bancos de dados, por exemplo, são um exemplo de como a estruturação adequada dos dados pode garantir segurança física e lógica, além de fornecer sistemas de gerenciamento personalizados.

A Modelagem de Dados como Estratégia

A modelagem de dados, abrangendo diferentes tipos de modelagem como conceitual, lógico e físico, é um processo essencial que vai além da simples criação de uma estrutura de armazenamento. Ela é uma estratégia que envolve compreender profundamente o fluxo de informações dentro de um sistema. Além disso, ao definir como os dados se relacionam, como são acessados e como podem ser atualizados, a modelagem de dados otimiza o desempenho do sistema como um todo.

Além dos bancos de dados relacionais, os Data Warehouses representam uma solução estratégica para o armazenamento de dados em larga escala, permitindo a análise e o processamento de grandes volumes de informações para suportar a tomada de decisão.

Vantagens de uma Modelagem de Dados Eficiente

Uma modelagem de dados bem executada oferece várias vantagens para um sistema de informação:

1. Eficiência Operacional: Com uma estrutura de dados bem projetada, as operações do sistema se tornam mais suaves e rápidas, resultando em maior eficiência e produtividade.

2. Tomada de Decisões Embasada: Dados bem organizados significam que as informações necessárias para tomar decisões estão sempre ao alcance, permitindo decisões embasadas em dados concretos.

3. Escalabilidade: Sistemas que passam por expansão podem enfrentar desafios. No entanto, uma modelagem de dados inteligente facilita a escalabilidade, garantindo que o crescimento do sistema seja gerenciável.

A base de dados é a espinha dorsal de qualquer sistema de informação moderno. Através de uma modelagem de dados eficiente, é possível não apenas armazenar informações, mas também otimizar a forma como elas são utilizadas para impulsionar a eficiência operacional e a tomada de decisões informadas. Portanto, investir em uma modelagem de dados bem planejada é essencial para garantir o sucesso de qualquer sistema de informação em um mundo cada vez mais orientado por dados.

Redundância de Dados: Um Obstáculo a Superar para Otimizar o Desempenho do Sistema de Informação

A Importância da Estruturação Eficiente de Dados na fase da modelagem de dados

Quando se trata do desempenho e da durabilidade de um sistema de informação, a correta estruturação dos dados é um elemento fundamental. No entanto, essa etapa, embora crucial, não é suficiente por si só. Dentre os diversos fatores que podem afetar negativamente o desempenho do sistema, destaca-se a presença de redundâncias na base de dados.

Compreendendo a Redundância de Dados

A redundância de dados ocorre quando a mesma informação é armazenada em múltiplos locais diferentes dentro da base de dados. Isso pode prejudicar significativamente a manipulação dos dados. Cada vez que uma alteração é feita em um dado específico, essa modificação deve ser replicada em todas as instâncias em que o dado se encontra. Além disso, a falha em realizar essa replicação pode resultar em problemas de controle e até mesmo em consequências imprevisíveis na modelagem de dados.

Os Riscos da Redundância na modelagem de dados

Quando um dado é encontrado em mais de um local na base de dados, caracteriza-se a redundância de dados. Durante o processo de definição e estruturação da base de dados, a prioridade é evitar a redundância a todo custo. Em alguns casos, devido a restrições de equipamentos durante a implementação do sistema, pode ser necessário aceitar uma quantidade mínima de redundância. Contudo, essa redundância deve ser mantida sob rígido controle.

O Uso Cauteloso da Redundância Controlada

A opção por uma redundância controlada deve ser considerada como último recurso. Somente quando houver absoluta garantia de que o desempenho do sistema será significativamente melhorado para a execução de transações específicas, sem comprometer a integridade do ciclo de negócios, é que essa redundância deve ser implementada. Caso contrário, a criação de redundâncias não é recomendada.

Priorizando Integridade sobre Velocidade

É preferível garantir a confiabilidade dos dados em detrimento da velocidade de resposta. Em situações em que uma transação possa demandar um tempo ligeiramente maior para fornecer uma resposta confiável, essa opção é mais vantajosa do que oferecer uma resposta rápida com dados não confiáveis.

O Desafio do Analista de Dados

Além disso, durante a fase de análise, na qual as restrições tecnológicas ainda não estão em foco, é vital que a base de dados seja projetada sem qualquer forma de redundância. Essa tarefa representa um grande desafio para o analista responsável pela estruturação dos dados, uma vez que a eliminação de redundâncias garante um sistema mais eficiente e confiável.

A eficiente estruturação de dados é essencial para o desempenho e a longevidade de sistemas de informação. A redundância de dados, embora possa ser inevitável em certos cenários, deve ser evitada sempre que possível. Priorizar a integridade dos dados sobre a velocidade de resposta é a chave para manter a confiabilidade do sistema. Portanto, a eliminação cuidadosa de redundâncias é um desafio que os analistas de dados enfrentam para otimizar o funcionamento dos sistemas modernos.

Banco de Dados: Fundamentos Essenciais para Armazenamento e Gestão de Informações

No mundo digital contemporâneo, o banco de dados desempenha um papel vital no armazenamento e gerenciamento de informações. A estrutura de um banco de dados relacional é meticulosamente projetada com tabelas interrelacionadas, utilizando técnicas avançadas para acomodar e gerenciar vastas quantidades de dados de forma eficiente. Além disso, um sistema gerenciador inerente supervisiona os acessos, garantindo assim a segurança tanto física quanto lógica dos dados. Neste artigo, exploraremos em detalhes os fundamentos do banco de dados, sua construção e sua importância no cenário atual.

Banco de Dados: Uma Visão Geral

Um banco de dados é um repositório de informações vital hospedado em um meio magnético. Ele se destaca por sua capacidade de abrigar uma ampla gama de dados, estruturados em tabelas interligadas. A maior virtude de um banco de dados é sua habilidade em administrar acessos com notável eficiência e segurança. O sistema de um banco de dados relacional, com sua tecnologia avançada, se destaca pela eficiência e eficácia no armazenamento e na gestão de dados, garantindo segurança e acessibilidade.

Construindo a Base: Etapas Fundamentais

Quais são os tipos de modelos envolvidos na criação de um banco de dados? O processo meticuloso inclui a definição do modelo conceitual de dados, modelo lógico de dados e modelo físico de dados, cada um desempenhando um papel crucial na estruturação final do banco de dados. Esses modelos desempenham papéis cruciais na moldagem da estrutura final do banco de dados. São eles: o modelo conceitual de dados, o modelo lógico de dados e o modelo físico de dados.

Modelo Conceitual de Dados

O primeiro passo nessa jornada é a concepção do modelo conceitual de dados. Este estágio envolve a representação do mundo real que circunda o sistema em questão. O modelo conceitual possibilita a execução eficaz e o controle do ciclo de negócios ao apresentar os dados de maneira organizada e livre de redundâncias. É crucial destacar que o modelo conceitual é desenvolvido na fase de análise e conta com a participação ativa dos usuários responsáveis pelas informações.

O cerne da construção do modelo conceitual reside em retratar fielmente o ciclo de negócios que o sistema futuro irá supervisionar. Nesse estágio inicial, não se prioriza a implementação ou a performance do banco de dados. O objetivo principal é criar uma representação precisa do cenário operacional que o sistema abrangerá. Vale salientar que o modelo conceitual é projetado de maneira independente da arquitetura específica de banco de dados, permitindo sua implementação em diferentes contextos.

Modelo Lógico de Dados

Uma vez criado um modelo de dados lógico, este direciona e adapta o modelo conceitual para se alinhar com a arquitetura específica do banco de dados relacional escolhido, definindo a estrutura de como os dados serão armazenados e inter-relacionados. Este estágio é realizado durante a fase de projeto e está sob a responsabilidade da equipe de desenvolvimento. O modelo lógico não é voltado para os usuários finais, sendo sua função primordial atender aos requisitos técnicos do sistema.

Uma tarefa crucial no modelo lógico é definir quais dados serão armazenados de forma manual e quais serão inseridos eletronicamente. A equipe de desenvolvimento trabalha arduamente para criar uma estrutura que otimize o armazenamento e a recuperação de dados, garantindo a eficiência operacional do sistema.

Modelo Físico de Dados

O desenvolvimento do modelo de dados físico representa o estágio final, onde o foco é aplicado no projeto físico do banco de dados, considerando todas as restrições de hardware e software para otimizar o desempenho. Nesse ponto, o foco recai sobre o projeto físico do banco de dados, priorizando a performance do sistema futuro. Aqui, todas as restrições e limitações impostas pelo hardware e software do banco de dados são consideradas cuidadosamente.

O modelo físico de dados é o estágio onde todas as peças se encaixam para formar o sistema funcional. A equipe de desenvolvimento trabalha em sincronia com as características físicas do hardware e software do banco de dados, garantindo que a estrutura final seja otimizada para entregar um desempenho excepcional.

Em suma, um banco de dados é um pilar essencial na era digital moderna, capacitando organizações a armazenar e acessar informações de forma eficiente e segura. A construção desse banco de dados é uma jornada que envolve a criação de modelos conceituais, lógicos e físicos, cada um desempenhando um papel crucial na criação de um sistema robusto e eficaz. Como resultado, o banco de dados permanece como um recurso valioso para empresas e instituições que buscam gerenciar seus dados de maneira inteligente e orientada tecnicamente.

Otimização da Estrutura de Dados Vital para o Ciclo de Negócios

A Importância da Organização dos Dados Internos na modelagem de dados

A partir de agora, concentramos nossas atenções nos dados armazenados dentro do sistema. A maneira como esses dados são estruturados e distribuídos desempenha um papel crucial no bom funcionamento do sistema, bem como na facilidade de manutenções futuras. Durante a fase de análise, uma atividade se destaca como fator crítico para o sucesso em obter um desempenho exemplar para o futuro sistema de informações. Essa atividade é a construção do modelo conceitual de dados para o novo sistema.

A Evolução da Construção de Sistemas

Anteriormente, essa atividade era conduzida quase exclusivamente por profissionais especializados, como arquitetos de dados (DA’s) e administradores de banco de dados (DBA’s). No entanto, com a modernização das técnicas de desenvolvimento de sistemas, onde o dado é colocado no centro do processo, surgiram ferramentas CASE (Computer-Aided Software Engineering) avançadas. Essas ferramentas exigem que a estruturação dos dados seja uma etapa inicial. Além disso, a variedade de aplicativos e linguagens suportadas por bancos de dados, especialmente para microcomputadores, ampliou o cenário. Como resultado, as atividades relacionadas à estruturação dos dados deixaram de ser exclusividade de especialistas, tornando-se uma preocupação para todos os analistas de sistemas envolvidos no desenvolvimento e manutenção de sistemas de informações.

Desafios Atuais e a Amplitude do Conhecimento

Por outro lado, o crescimento global da área de tecnologia da informação, abrangendo não apenas hardware e software, mas também o avanço das técnicas de desenvolvimento, facilitou a criação de sistemas de informações integrados. Esses sistemas, por sua natureza complexa e expansiva, requerem bancos de dados poderosos para garantir sua viabilidade. Essas novas situações inevitavelmente demandam que o analista de sistemas compreenda a arte da estruturação de dados.

Os Estágios da Transformação dos Dados

Os modelos lógicos e físicos são adaptações do modelo conceitual de dados, moldando-o para a arquitetura específica do banco de dados a ser utilizado (seja relacional, hierárquico ou em rede). Essas adaptações visam alinhar o sistema à tecnologia de instalação escolhida.

A Importância da Estruturação dos Dados

A estruturação dos dados dentro de um sistema não deve ser subestimada. Ela afeta tanto o desempenho imediato quanto a sustentabilidade a longo prazo. Além disso, uma estrutura de dados bem elaborada traz os seguintes benefícios:

Desempenho Aprimorado

Uma estruturação cuidadosa dos dados resulta em consultas mais rápidas e eficientes. Os dados organizados de maneira lógica e otimizada permitem que as operações do sistema sejam executadas de maneira mais suave e responsiva.

Facilidade de Manutenção

Com uma estrutura coerente, as manutenções futuras se tornam menos dispendiosas e complexas. A capacidade de localizar rapidamente informações e fazer ajustes necessários reduz os riscos de interrupções significativas.

Expansibilidade Simplificada

Sistemas bem estruturados podem acomodar melhor a expansão e a incorporação de novos recursos. A flexibilidade inerente a uma estrutura sólida torna mais fácil a adição de funcionalidades sem comprometer a integridade dos dados existentes.

A estruturação adequada dos dados é um pilar fundamental para o sucesso de qualquer sistema de informação. Com a evolução das técnicas de desenvolvimento e a crescente complexidade dos sistemas, o conhecimento em estruturação de dados tornou-se essencial para os analistas de sistemas modernos. Além disso, a colaboração entre especialistas em SEO e desenvolvedores pode elevar ainda mais a eficácia da estruturação de dados, impulsionando a visibilidade online e a experiência do usuário. Portanto, ao considerar a construção ou aprimoramento de um sistema, a atenção à estrutura de dados deve ser uma prioridade.

O Papel Vital do Modelo Conceitual de Dados para Sistemas de Informação Eficientes

Quando se trata de sistemas de informação eficientes e bem-sucedidos, o Modelo Conceitual de Dados desempenha um papel fundamental. Este modelo representa uma estrutura que abrange todos os dados cruciais para o funcionamento adequado do sistema de informação. Esses dados são cuidadosamente classificados, organizados com base em sua funcionalidade específica e interconectados de maneira coesa. Tudo isso é realizado para capturar de maneira precisa o ciclo de negócios que está intrinsecamente ligado ao sistema.

A Importância do Modelo Conceitual de Dados

Na fase de análise do desenvolvimento, é criado o Modelo Conceitual de Dados. É crucial ressaltar que esse modelo é independente da tecnologia que será utilizada para implementação, bem como independe do nível de automatização planejado para o futuro sistema – independentemente de ser quase totalmente automatizado ou envolver processos manuais. Além disso, o tipo de banco de dados que será empregado também não influencia na construção do Modelo Conceitual de Dados. Este modelo é uma representação estruturada que engloba todos os dados de interesse para o sistema. Ele serve como base essencial para a configuração da futura base de dados.

A Evolução para o Modelo Lógico de Dados

A partir do Modelo Conceitual de Dados, é possível derivar o Modelo Lógico de Dados. Este último modelo é direcionado para a fase de implementação do sistema, já abrangendo detalhes mais específicos.

Flexibilidade e Abstração

Entretanto, é importante compreender que o Modelo Conceitual de Dados não é uma solução estritamente rígida. Sua construção requer uma dose significativa de abstração, intuição e experiência por parte dos profissionais envolvidos. É possível criar mais de uma proposta de Modelo Conceitual de Dados que atenda de maneira igualmente satisfatória aos mesmos requisitos.

Introduzindo o Termo “Modelo de Dados”

Neste ponto, por uma questão de simplificação, passaremos a referir-nos ao Modelo Conceitual de Dados como “Modelo de Dados”. Essa alteração visa facilitar a comunicação e o entendimento do conceito.

Refletindo a Realidade

O Modelo de Dados desempenha um papel fundamental como meio formal de representar os dados de um sistema de informação. Além disso, ele retrata a realidade do ambiente em que o sistema está inserido, assim como o ciclo de negócios que é controlado por esse sistema. Dado que o Modelo de Dados reflete o ciclo de negócios e a realidade subjacente, é crucial que ele seja compreensível para os usuários. Esse entendimento é particularmente importante para aqueles que estão familiarizados com modelos ou que possuam uma aptidão mínima para decifrar a simbologia utilizada na análise de sistemas, como por exemplo um Diagrama de Fluxo de Dados (DFD). Esse cenário é comum na média administração das empresas, onde a maioria dos gestores possui essa familiaridade.

Ao concluir, o Modelo Conceitual de Dados, agora referido como Modelo de Dados, desempenha um papel central na construção de sistemas de informação eficazes e adaptados à realidade dos negócios. Sua capacidade de representar de maneira precisa a complexidade dos dados e dos processos de negócios é crucial para garantir o sucesso e a eficiência desses sistemas.

Componentes do Modelo de Dados: Explorando Objetos e Atributos

No Modelo de Dados são partes essenciais: objetos, atributos e relacionamentos. Vamos analisar em detalhes esses componentes para entender como eles moldam a estrutura dos sistemas de informação.

Entendendo os Objetos no Modelo de Dados

O que é um Objeto?

As entidades, representadas como objetos no modelo de dados, podem ser tangíveis ou abstratas e são fundamentais para armazenar informações relevantes dentro do sistema de informação. Esses objetos são cruciais, pois servem como recipientes para armazenar informações relevantes. Aqui estão alguns exemplos de objetos:

  • FUNCIONÁRIO
  • CLIENTE
  • MERCADORIA
  • CONTRATO
  • DEPARTAMENTO
  • EMPRESA
  • NOTA FISCAL
  • PAGAMENTO
  • SOLICITAÇÃO DE COMPRA
  • ALUNO

Cada objeto é único e pode ser definido por suas ocorrências individuais, também conhecidas como instâncias ou tuplas. Por exemplo, considerando o objeto ALUNO, cada aluno, como “Melcebíades Paranhos da Silva”, representa uma instância desse objeto. Cada instância é uma representação única de uma ocorrência do mundo real, e todas as instâncias do mesmo objeto compartilham características e regras semelhantes.

Individualização e Representação

A individualização de um objeto ocorre através de suas instâncias. Por exemplo, o objeto ALUNO possui várias instâncias, cada uma representando um aluno específico. Essa representação é crucial para espelhar a realidade do sistema. Em uma situação hipotética com uma escola de 3.200 alunos, o objeto ALUNO terá precisamente 3.200 instâncias, cada uma retratando um aluno único.

A Importância dos Atributos

Explorando os Atributos

Atributos são propriedades ou características essenciais de um objeto que o sistema precisa compreender. Cada atributo contém dados específicos que são armazenados no sistema e estão associados a um objeto. Vamos considerar exemplos de atributos do objeto FUNCIONÁRIO:

  • cd_matrícula_funcionário
  • dt_nascimento_funcionário
  • dt_admissão_funcionário
  • nm_funcionário

Compreendendo os Atributos

É importante notar que um atributo, como “nm_funcionário”, é composto por dados, como “José Antonio”, “Marcela Maria”, “Regina Renata” e “Alcides Roberto”. Embora o conteúdo de um atributo possa variar, o próprio atributo é uma entidade estável dentro do sistema. Isso significa que mesmo que os conteúdos mudem, o atributo em si permanece constante.

Construindo uma Representação Visual

Para representar eficazmente o Modelo de Dados, é necessário adotar algumas convenções visuais. Um objeto pode ser comparado a uma tabela, onde cada linha da tabela representa uma instância (ou tupla), e cada coluna é um atributo. Vamos utilizar o objeto FUNCIONÁRIO como exemplo:

cd_matrícula_funcionáriodt_nascimento_funcionáriodt_admissão_funcionárionm_funcionário
0011985-03-152021-01-10José Antonio
0021990-08-222021-05-05Marcela Maria
0031982-11-302020-11-18Regina Renata
0041978-06-102020-02-28Alcides Roberto

Nesse exemplo, cada linha representa uma instância do objeto FUNCIONÁRIO, enquanto as colunas representam atributos específicos.

O funcionário PéricIes Bravo é uma ocorrência do mundo real para o objeto FUNCIONÁRIO, ele é uma instância deste objeto. Suas características, suas propriedades estão descritas como conteúdos dos atributos do objeto, ou seja, ele tem o número de matrícula 501, e foi admitido na empresa em 07/11/1980.

modelo de dados - objeto funcionario

SUMÁRIO

  • O DADO É ARMAZENADO NA BASE DE DADOS.
  • NA BASE DE DADOS O ARMAZENAMENTO PODE SER MANUAL OU AUTOMÁTICO.
  • BANCO DE DADOS FAZ PARTE DA BASE DE DADOS.
  • NA CONSTRUÇÃO DE UM BANCO DE DADOS SÃO DESENVOLVIDOS TRÊS MODELOS: CONCEITUAL, LÓGICO E FÍSICO.
  • O MODELO CONCEITUAL DE DADOS É CONSTRUÍDO INDEPENDENTE DA TECNOLOGIA.
  • O MODELO CONCEITUAL DE DADOS É CONSTRUÍDO DURANTE A FASE DE ANÁLISE.
  • NÃO PODE HAVER REDUNDÂNCIA DE DADOS NO MODELO CONCEITUAL DE DADOS.
  • O MODELO DE DADOS É O MEIO FORMAL DE REPRESENTAR OS DADOS DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO.
  • O MODELO DE DADOS TEM QUE REPRESENTAR A REALIDADE ENVOLVIDA COM O CICLO DE NEGÓCIO.
  • O MODELO DE DADOS É FORMADO POR TRÊS COMPONENTES: OBJETOS, ATRIBUTOS E RELACIONAMENTOS.
  • OBJETO É A CATEGORIA DE “COISAS” CONCRETAS OU ABSTRATAS DO MUNDO REAL, SOBRE A QUAL HÁ INTERESSE EM GUARDAR INFORMAÇÃO.
  • O OBJETO É INDIVIDUALIZADO ATRAVÉS DE SUAS OCORRÊNCIAS, AS INSTÂNCIAS OU TUPLAS.
  • A INSTÂNCIA É UMA OCORRÊNCIA DO MUNDO REAL.
  • ATRIBUTO É UMA PROPRIEDADE, UMA CARACTERÍSTICA DE UM OBJETO QUE O SISTEMA NECESSITA CONHECER.

Conclusão

Neste artigo, exploramos os componentes essenciais do Modelo de Dados: objetos e atributos. Compreendemos como os objetos servem como contêineres para informações do mundo real, e como os atributos são propriedades vitais que definem esses objetos. Essa compreensão é fundamental para criar sistemas de informação robustos e precisos. No próximo módulo, discutiremos o terceiro componente importante: os relacionamentos.

Perguntas Frequentes

O que exatamente é modelagem de dados?

É a arte e ciência de organizar e estruturar dados para que possam ser armazenados e acessados de forma eficaz.

Por que a modelagem de dados é tão crucial?

Ela garante que as informações sejam armazenadas de forma organizada, tornando a busca e o acesso a elas mais rápidos e precisos.

Modelagem de dados e modelagem de banco de dados são a mesma coisa?

São conceitos relacionados, mas não iguais. A modelagem de banco de dados é um subconjunto da modelagem de dados, focada especificamente em como os bancos de dados são estruturados.

Como começo a aprender modelagem de dados?

Existem muitos cursos online, livros e tutoriais. Comece pelo básico, entenda os conceitos fundamentais e, depois, pratique com projetos reais!

Modelagem de dados se aplica apenas à tecnologia?

Principalmente, sim. Mas o pensamento estruturado que ela ensina pode ser aplicado em diversas áreas da vida!

SSD-M2-Os-5-Melhores-para-Turbinar-Seu-Computador-em-2024-banner
Prof. Eduardo H Gomes
Prof. Eduardo H Gomes

Mestre em Engenharia da Informação, Especialista em Engenharia da Computação, Cientista da Computação, Professor de Inteligência Artificial no IFSP, 18 anos de docência no Ensino Superior. Apaixonado por Surf, Paraglider, Mergulho livre, Tecnologia, SEO, Banco de Dados e Desenvolvimento Web.

Alexa echo dot Os 5 Melhores Modelos da Amazon em 2024
Monitor 240Hz Os 4 Melhores para Desempenho em Jogos