Avaliações em Modelos de Dados – Principais dúvidas e mitos sobre esta atividade

Você precisa estar logado para dar um feedback. Clique aqui para efetuar o login
Para efetuar o download você precisa estar logado. Clique aqui para efetuar o login
Confirmar voto
0
 (3)  (0)

Neste artigo Bergson Lopes responde algumas dúvidas e esclarece alguns mitos sobre a atividade de avaliação de modelos de dados relacionais.

Introdução

Durante meus treinamentos, costumo observar várias questões sobre o processo de avaliação de modelos de dados. Este artigo propõe derrubar alguns mitos e responder algumas questões sobre esta atividade de grande importância dentro dos processos de gestão de dados adotados pelas organizações.

 

Questão 1 – A avaliação de modelos de dados é uma atividade subjetiva?

Geralmente não, principalmente se a empresa possui uma área de Gestão de Dados madura, com responsabilidades e papéis definidos, processos bem desenhados e critérios de qualidade das estruturas de dados estáveis e amplamente divulgados para todos os envolvidos. Além disso, a comunicação entre as pessoas que avaliam os modelos de dados também é muito importante, pois novas situações devem ser registradas em uma base de conhecimento.

 

Questão 2 – Mesmo assim, alguns analistas ainda insistem nesta teoria. Por quê?

Na prática, alguns analistas reclamam que é uma atividade subjetiva porque tiveram seus modelos de dados reprovados por um AD. Se os modelos de dados fossem aprovados ninguém reclamaria. De qualquer forma, cabe ao Gestor Estratégico de Dados, avaliar a incidência deste tipo de questionamento e verificar se a equipe vem cometendo excessos ou negligenciando os critérios de qualidade definidos em sua metodologia.

 

Questão 3 – Quem deve avaliar os modelos de dados?

De forma geral, quem constrói o modelo de dados não é a pessoa mais indicada para avaliar o mesmo. Esta regra é adotada por toda organização que tem processos de avaliações definidos. O papel de quem avalia depende muito da forma de atuação de cada empresa. O modelo mais comum prega que o Analista de Sistemas é o responsável pela criação do modelo de dados, apoiado por um AD que posteriormente irá avaliar este artefato.

Outro modelo bastante utilizado é a criação do modelo feita por um AD de projeto e a avaliação executada por um AD central. Há ainda outros modelos como a construção e avaliação executadas pela própria equipe de Gestão de Dados. Neste caso, vale ressaltar, que a avaliação e construção devem ser feitas por diferentes profissionais. Avaliações feitas por profissionais não ADs são incomuns e geralmente ineficazes.

 

Questão 4 - Avaliar modelo de dados garante a qualidade deste artefato?

Sozinha a avaliação de modelo de dados não garante a qualidade do artefato. Ela apenas identifica anomalias encontradas no processo de construção do modelo. Qualidade não é isso!

Entendo que a avaliação do modelo de dados é uma pequena parte dentro de um amplo processo de modelagem. Se abstrairmos este processo dentro de um ciclo PDCA, teremos as seguintes etapas:

1 - Plan (Planejamento) = Levantamento dos requisitos de informação e regras de negócio do modelo. Cabe ao AD apoiar o Analista de Requisitos no levantamento destas informações e identificação das fontes de dados já existentes na empresa. Cabe ao Gestor Estratégico de Dados verificar se as necessidades de informação estão contempladas na arquitetura de dados da empresa e tomar ações necessárias para manter este sincronismo.

2 - Do (Execução) = Modelagem de Dados. Cabe ao AD apoiar o modelador nesta atividade para evitar possíveis erros identificados na fase de controle.

3 - Check (Controle) = É a inspeção do modelo de dados. Cabe ao AD efetuar esta atividade baseado nos critérios de qualidade definidos na metodologia da empresa. Vale ressaltar, que quanto maior o apoio dado pelo AD e Gestor Estratégico de Dados nas atividades de Planejamento e Execução, menor será o esforço e incidência de erros nesta fase.

4 - Act (Ação Corretiva) = Ações tomadas para a melhoria contínua do processo. Cabe ao AD registrar todos os resultados e/ou erros obtidos na fase de controle para manter uma base de registros históricos para tomada de decisão. Cabe ao Gestor Estratégico de Dados avaliar os registros, definir e implementar ações de melhoria visando melhorar a qualidade do processo e também dos modelos de dados produzidos.

Portanto, a qualidade de um modelo é obtida através de quatro etapas e não somente na etapa de avaliação.

 

Questão 5 – Contratos de fábricas/equipes para avaliação de modelos é uma boa prática adotada pelo mercado?

Definitivamente não! Aliás, neste caso, o termo “fábrica” não me soa bem, pois software é um processo empírico e não um processo industrial. Este modelo está muito ligado à forma antiga de administrar dados, onde equipes de Administração de Dados concentravam grande parte de seus esforços somente nesta atividade. Hoje em dia, não faz mais sentido avaliar um modelo de dados sem ter pelo ao menos um contato prévio de apoio na modelagem. Atuar desta forma é jogar dinheiro fora, pois o índice de retrabalho é muito alto. Só quem ganha é a prestadora do serviço. Quero deixar claro que não sou contra a terceirização de serviços de Gestão de Dados, apenas não vejo ganhos na contratação de uma atividade específica de controle de qualidade das estruturas de dados.

 

Questão 6 – Em tempos de desenvolvimento ágil, existe espaço para a avaliação de modelos?

Sim! Na prática a demanda de avaliações até aumenta, pois o software é construído em pequenas etapas de tempo fixo. Vale ressaltar que desenvolvimento ágil não é sinônimo de bagunça, muito pelo contrário, as mudanças de requisitos são bem vindas e os conceitos de inspeção, adaptação e melhoria contínua do software são muito fortes.

Para atender as equipes de forma satisfatória, o Gestor Estratégico de Dados deve prever um SLA curto e investir bastante na capacitação dos membros das equipes que constroem os modelos de dados. As atividades de apoio, feitas antes da entrega dos modelos para avaliação, não devem ser esquecidas, pois elas dão agilidade nas avaliações e diminuem a incidência de erros e reprovações. Seguindo estes passos, não há como a equipe de Gestão de Dados ser um gargalo no processo de desenvolvimento ágil, pelo contrário, ela será reconhecida como um importante agente no desenvolvimento das equipes e melhoria continua do processo.

Além disso, cada vez mais, as organizações brasileiras vêm tomando consciência da importância dos dados como ativos das organizações, para isto, eles devem ser bem gerenciados. Desta forma, muitas organizações no Brasil estão criando ou até mesmo reformulando suas funções de Gestão de Dados.

 

 

 

Visite meu website: www.bergsonlopes.com.br


 
Você precisa estar logado para dar um feedback. Clique aqui para efetuar o login
Receba nossas novidades
Ficou com alguma dúvida?