Desmistificando a modelagem conceitual de dados

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Veja neste artigo a desmistificação da modelagem conceitual de dados.

 

A Modelagem de Dados, apresentada por Peter Chen na década de 70, foi um marco no desenvolvimento de sistemas de informação; pela mudança de paradigma – da orientação ao processo para ao negócio – e por introduzir a capacidade de reutilização do dado. Denominada de Modelagem Entidade-Relacionamento ou MER, essa técnica é empregada na descrição do mundo real, em termos dos objetos de interesse – entidades – e suas características – inter-relacionamentos e atributos –, com alto nível de abstração.

 

O levantamento e a documentação gerados pelo processo de modelagem explicitam as necessidades informacionais de um negócio e, desta forma, possibilita a estruturação adequada das bases de dados de uma organização com vistas no compartilhamento desses dados entre seus vários sistemas de informação – doravante sistemas – que, construídos dentro dessa realidade, caracterizam-se pela elevada estabilidade e flexibilidade de manutenção.

 

Embora esse conhecimento seja notório, não é incomum defrontar-se no mercado com organizações, de segmentos e tamanhos distintos, que se valem da modelagem de dados de forma fragmentada, desvelando o desconhecimento dos seus benefícios e, mais grave, dos impactos negativos da sua não utilização.

 

Bases de dados mal concebidas – incompatíveis à realidade e flexibilidade exigidas pelo negócio – vêm fazendo organizações experimentarem baixo retorno dos seus sistemas cuja criticidade estratégica pode, inclusive, levar a perda de oportunidades de negócio. Em um mercado impregnado pela forte competição e restrição dos gastos, esse “descuido” deve ser evitado.

 

Os propósitos da Modelagem de Dados

 

Em grande parte dos casos, a modelagem de dados é associada a uma atividade meramente descritiva, ou seja, produto da mera observação de uma realidade e transcrição para uma linguagem gráfica e escrita. Representa, então, uma documentação enfadonha, burocrática – no sentido negativo da palavra – e que pouco contribui para dirimir o cenário de mercado supracitado. Logo, dispensável do cronograma de qualquer sistema.

 

Essa percepção, reflexo de uma visão obtusa, dissimula os verdadeiros propósitos da modelagem de dados. De certo esta técnica possui uma porção descritiva. Contudo, essa somente tem efeito após um intenso trabalho de caracterização, totalmente isento do apelo tecnológico, dos objetos de dados significativos que fluem dentro do contexto do negócio estudado.

 

As principais contribuições no uso da técnica de modelagem de dados são:

 

§  Facilita a compreensão do negócio, além de detectar inconsistências e lacunas do suporte prestado pelos sistemas aos processos do negócio;

§  Estabelece um consenso sobre os conceitos dos objetos do negócio e na terminologia aplicada aos mesmos;

§  Auxilia na determinação do escopo de um sistema e de seus pontos de interface a outros sistemas;

§  Auxilia na previsão de esforço – prazo e custo – com base no modelo de dados;

§  Serve como importante veículo de comunicação junto às pessoas – técnicas e não técnicas – devido a sua estruturação de fácil leitura e compreensão;

§  Auxilia na manutenção dos sistemas de informação.

 

Desenvolvendo a capacidade de modelar

 

Alcançar os propósitos da modelagem conceitual de dados requer dos profissionais o desenvolvimento de certas competências cuja visão de conteúdo e do processo de aprendizagem adequados são cercados de certa discussão e distorção.

 

Ao contrário do senso do mercado, as características de um bom modelador não estão fundamentadas na capacidade de programação ou no domínio de um SGBD comercial, mas na sua capacidade de pensamento abstrato, de tradução e inter-relacionamento de múltiplos conceitos de um negócio, de comunicação clara e investigação aguçada.

 

De maneira análoga, o processo de aprendizagem é perpassado pela ansiedade ou pressão do mesmo mercado que conduzem os profissionais a um “atalho” em que o desenvolvimento ocorre na vivência direta junto ao trabalho. Mesmo que essa atitude ocorra após a consulta de alguma literatura do assunto, a falta de um alicerce pode acarretar na frustração dos profissionais e da organização em vista dos fracos resultados alcançados, levando-os a desqualificar a técnica.

 

O atendimento a cursos – graduação, extensão, especialização, entre outros –, certamente, é um bom início. Nesses, verifica-se um ambiente adequado para aplicação do conteúdo programático sobre casos de estudo e, ainda, discutir a riqueza do caminho trilhado até a solução junto aos demais participantes e do corpo docente experimentado.

 

Porém, não obstante a dificuldade, o ideal seria um processo de coaching na qual um profissional com sólida educação formal e larga vivência prática, no papel de coacher, orientaria seus aprendizes, empregando os recursos de aprendizagem mais adequados a cada passo evolutivo.

 

Conclusão

 

Atualmente, além da MER, outras opções estão disponíveis para a aplicação na modelagem de dados, entre elas a UML e a Object Role Modeling. Independente da preferência, o ato da modelagem conceitual é uma competência que pode alavancar o retorno dos sistemas, contribuindo ativamente como um dos elementos que pode proporcionar vantagem competitiva para uma organização.

 

Seu desenvolvimento, porém, necessita ser planejado, valendo-se de múltiplos recursos que aliem conhecimento prático e teórico, de forma que o retorno esteja à altura do investimento realizado.

 
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