Os modelos de dados conceituais são artefatos de Arquitetura de Dados
de extrema importância para a compreensão de requisitos de negócio e o
desenvolvimento de sistemas de informação. Este artigo será útil em todas as
situações em que uma perspectiva de dados de alto nível for relevante para a documentação
e comunicação dos conceitos de negócio envolvidos em um projeto de TI.
Modelos de dados constituem artefatos centrais de arquitetura de dados. De maneira simples, podem ser definidos como representações gráficas dos requisitos de informação relevantes a uma determinada área de assunto: o negócio de uma empresa como um todo, uma fatia do negócio, o escopo de um sistema de informação, etc.
Representando o negócio sob a perspectiva dos dados, são utilizados em todas as fases de um projeto de TI, complementando a perspectiva “funcional” dos modelos de processos.
Artefatos de dados tendem a ser mais estáveis do que artefatos de processos, mas também evoluem, sofrendo alterações à medida que os requisitos de negócio mudam.
Os componentes básicos de um modelo de dados são entidades, atributos e relacionamentos. É importante frisar que um modelo de dados não se resume aos objetos gráficos que compõem o diagrama do modelo, mas também à documentação adjacente.
Idealmente, o processo de modelagem de dados deve ser implementado através de uma abordagem de detalhamento sucessivo, com pelo menos três camadas ou níveis de abstração, partindo-se do nível mais abrangente para o mais detalhado (Figura 1).
Figura 1. As três camadas da modelagem de dados: conceitual, lógica e física.
Em resumo, modelos de dados conceituais são diagramas de alto nível que representam os conceitos de dados (exemplos adiante) que suportam o negócio de uma empresa, uma área de negócio ou, por exemplo, um sistema de informações. Em projetos de TI, o objetivo principal de um modelo de dados conceitual é fornecer uma visão geral dos requisitos de informação envolvidos no projeto.
Modelos de dados lógicos decompõem os conceitos de negócio em entidades, atributos e relacionamentos atômicos, aplicando regras de normalização para evitar redundâncias e garantir a integridade dos dados.
Embora sejam focados em requisitos funcionais e, portanto, independentes de implementações físicas, são utilizados como pontos de partida para a construção de modelos de dados físicos, que espelham bancos de dados.
Por sua vez, modelos de dados físicos representam os objetos de um banco de dados em uma plataforma ou tecnologia específica. Neste tipo de modelo, as entidades, atributos e relacionamentos correspondem a tabelas, colunas e constraints.
Sendo orientado a performance, um modelo de dados físico pode modificar ou combinar objetos lógicos e também conter objetos esp ...
