Dentre as diversas atividades de um ciclo de desenvolvimento de um sistema de informação, existe a etapa onde é feito o Projeto de Modelagem de Dados. Esta parte do ciclo envolve uma série de aplicações teóricas e práticas, visando construir um modelo de dados consistente, o que é de grande importância para o bom resultado final da solução. Quando vamos desenvolver aplicações que irão armazenar dados é importante conhecer os conceitos básicos sobre modelagem de dados. Independente da complexidade do sistema de informação, uma modelagem de dados coesa irá com certeza tornar seu sistema mais fácil de manter.
Iremos fornecer os conceitos básicos sobre modelagem de dados, porém este assunto é muito amplo e com certeza você o encontrará em centenas de livros, por isto estarei sendo o mais conciso e objetivo para que a aplicabilidade seja imediata.
A modelagem de dados é uma forma de representar o ambiente e o processo que está sendo alvo da sistematização, documentando e normalizando os mesmos.
O processo de construção do Projeto de Modelagem de Dados pode ser dividido isso em 3 etapas: Criando o Modelo Conceitual, criando o Modelo Lógico e por último o Modelo Físico.
1. Modelo Conceitual
É o momento de estudo do(s) processo(s) de negócio(s), o mesmo deve ser feito com o usuário final visto que o objetivo nesta etapa é discutir os aspectos do negócio, é nesta etapa também que o analista deve capturar a documentação envolvida nos processos de trabalho ex: formulários, planilhas, etc, deve estudar a legislação (quando pertinente). O DER (Diagrama de Entidade e Relacionamento) deve ser construído e validado com o cliente, pois nesta etapa o diagrama é de fácil entendimento.
2. Modelo Lógico
Neste momento o analista ter definido a tecnologia que será utilizada, ou seja, se irá usar banco de dados relacional, hierárquico, orientado a objeto, nosql, etc). No nosso caso iremos supor que foi escolhido um sistema gerenciador de banco de dados relacional. É nesta fase que irá desenhar a representação do negócio em formato de entidades e seus atributos, criar as entidades associativas, normalizar até a 3ª forma normal (3FN), fazer a adequação de padrões de nomenclatura e tipos de dados de acordo com a tecnologia escolhida.
3. Modelo Físico
Aqui os limites estabelecidos pela tecnologia são colocados em pratica, no nosso caso iremos supor que foi escolhido um sistema gerenciador de banco de dados relacional. É neste momento que são criadas as tabelas, suas colunas, pode haver a criação de procedimentos e funções.
Definições
Normalização
Atividade que consistem em eliminar as anomalias ou dados redundantes e desnecessários de serem armazenados. É composta de cinco formas normais, sendo que as três primeiras apresentadas aqui são aplicáveis na maioria dos casos e as considero as mais importantes.
Entidade
Uma entidade pode ser definida como qualquer coisa do mundo real , abstrata ou concreta , na qual se deseja guardar informações. (Tabela , File, etc..). Exemplos de entidades : Pessoa, Atividade, Planejamento de Atividades , Contrato, Relação Contratual, etc.
Atributo
Um atributo é tudo o que se pode relacionar como propriedade da entidade. (coluna , campo , etc,..). Exemplos de atributos : Código do Contratado (Entidade Relação Contratual) , Nome da Atividade (Entidade Atividade).
Dicionário de dados
O dicionário de dados é o documento descritivo de todos os objetos do seu projeto de Modelagem de Dados, o mesmo é responsável pela unificação de conceitos e é a partir dele qualquer pessoa deve conseguir compreender os relacionamentos entre os objetos, seus tipos de dados, suas restrições, etc.
PRIMEIRA FORMA NORMAL (1FN)
Uma relação está na 1FN se somente todos os domínios básicos contiverem somente valores atômicos.
SEGUNDA FORMA NORMAL (2FN)
Uma relação R está na 2FN se e somente se ela estiver na primeira forma normal e se todos os atributos não chave forem totalmente dependentes da chave primária.
TERCEIRA FORMA NORMAL (3FN)
Uma relação R está na 3FN se somente estiver na 2FN e todos os atributos não chave forem dependentes não transitivos da chave primária.
Conclusão
O assunto é extenso e para alguns pode parecer de difícil compreensão, mas o importante é estudar muito e quando possível praticar, isso com certeza tornará o entendimento mais fácil.
Veja em breve, nosso post "Um projeto de modelagem de dados" nele aplicamos os conceitos mencionados aqui.