Validação de Modelos de Dados

Este artigo apresenta o processo de validação de modelos de dados. Este processo é importante para a obtenção de modelos eficazes que tornem possível a manipulação de informação de qualidade.

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Este artigo trata do processo de validação de modelos de dados de ambientes transacionais. Este processo é a primeira atividade desenvolvida na gestão de dados e é fundamental para a obtenção de modelos eficazes, que possibilitem a manipulação de informação de qualidade. Serão discutidos itens como planejamento, execução e monitoramento das atividades de validação. O entendimento deste tópico é útil porque o processo de validação de modelos de dados disciplina a modelagem e a validação de modelos. O detalhamento do processo fornece os aspectos que precisam ser observados no planejamento, no mapeamento, na execução e monitoração, permitindo sua inserção em organizações que ainda não estabeleceram a gestão de dados.

As organizações normalmente começam sua aquisição de dados de maneira descentralizada através de diversos mecanismos como planilhas, arquivos de texto e sistemas, de acordo com a necessidade de informações de cada área. A origem nem sempre é a TI, pois os próprios setores têm iniciativas para atender suas necessidades. Este cenário de armazenamento heterogêneo gera vários problemas que começam a impactar o negócio conforme a empresa vai crescendo e adquirindo maturidade nos seus processos. Com dados contrastantes entre as áreas de negócio, multiplicidade de definições e dificuldade de localização, a produtividade operacional é afetada e a tomada de decisão dificultada. Diante deste cenário, a organização desperta para a visão de que o dado é um recurso estratégico e vê a necessidade da gestão dos mesmos.

Para a gestão de dados eficaz, é preciso uma abordagem mais ampla, com uma visão integrada, que permita seu uso efetivo como um recurso compartilhado e com qualidade, tornando-os confiáveis, acessíveis, íntegros e consistentes.

Segundo o guia DAMA-DMBOK (ver seção Links), a simples descoberta da importância e a utilidade da análise e modelagem de dados podem transformar uma organização. Ambos, negócios e TI, começam a considerar o impacto em dados quando há mudanças no sistema, por vezes, percebendo que já possuem informações e funcionalidades semelhantes em outro aplicativo.

Geralmente, a primeira área direcionada ao cuidado dos dados em uma organização que estabelece uma estrutura para desenvolvimento de sistemas é a área de administração de banco de dados. Esta área prioriza a gestão dos bancos com uma visão física e acaba não atendendo à necessidade de uma gestão eficaz.

Com o amadurecimento da organização, o dado é visto como um ativo muito importante. Constata-se que a mesma informação é necessária para diferentes áreas de negócio, em diversas perspectivas, para finalidades distintas. Este cenário motiva a necessidade de uma visão única. Todos estes aspectos são motivadores para a criação de uma área específica para a gestão de dados.

É importante destacar que para esta formalização acontecer, é necessário um forte patrocínio da alta gestão da organização, com o reconhecimento da necessidade, considerando os benefícios que serão oferecidos. A metodologia COBIT (Control Objetives for Information and Related Technology) contempla o gerenciamento eficaz da informação e prevê, no processo “Definir a Arquitetura da Informação”, a implantação e manutenção de um modelo de arquitetura da informação na organização.

Atualmente, com a maturidade da gestão dos dados, encontramos diversas definições sobre a área que realiza esta atividade. Existem autores que inclusive afirmam que a qualificação “administrador de dados (AD)” está em desuso. Nesta nova visão são qualificações comuns à de arquitetos de dados, analistas de dados e gestores de dados.

O processo de validação de modelos de dados normalmente é a primeira atividade desenvolvida na gestão. É ideal o envolvimento do responsável pela modelagem, no início do desenvolvimento, permitindo a compreensão do negócio, a delimitação do escopo e entendimento dos requisitos. Os requisitos relacionados devem embasar a modelagem possibilitando a obtenção de um modelo fiel ao negócio. Também se espera que o modelador seja um especialista nesta atividade e não o analista de sistemas, que acumula atividades de diversas naturezas. Porém, esta não é a realidade na maioria das organizações.

Assumiremos uma estrutura organizacional apoiada na realidade mais comum nas organizações. Uma área de administração de dados centralizada, que assume as atividades relacionadas à gestão com uma equipe reduzida, onde suas atribuições estão focadas na gestão e validação de modelos do ambiente transacional. Neste contexto, assumiremos que o modelador é o analista de sistemas. O administrador de dados não recebe informações específicas dos requisitos e só é envolvido em um projeto quando é demandada a validação do modelo. A documentação utilizada para apoiar a validação são os metadados do modelo, restrita às descrições e propriedades dos elementos propostos. " [...] continue lendo...

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