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Design de banco de dados: mais do que apenas um ERD.
Postado: 2 de julho de 2018.
O projeto de banco de dados é o processo de produção de um modelo detalhado de um banco de dados. O início da modelagem de dados é compreender a área de negócios e a funcionalidade em desenvolvimento.
Antes da modelagem: fale com os empresários.
Este é um princípio fundamental na tecnologia da informação. Devemos lembrar que nós fornecemos um serviço e devemos oferecer valor ao negócio. Na modelagem de dados que significa resolver um problema de negócios do lado dos dados, de modo que os dados necessários estejam disponíveis de forma segura e segura.
Os modeladores de dados precisam conversar com os empresários. "O que é o domínio do negócio?" "Que informações precisam ser mantidas no banco de dados?" "Quais são os problemas a serem resolvidos?" "Quais são os problemas neste domínio?" De falar com os empresários, você tem a base para considerar os trade-offs entre desempenho, flexibilidade, segurança e outros requisitos não funcionais que podem afetar o modelo de dados.
Este trabalho ajuda a estabelecer as bases para a modelagem. Portanto, ele precisa ser feito antes da criação real do modelo de relacionamento da entidade, de modo que o modelo abordará as áreas de foco corretas.
Assuma o exemplo de uma aplicação financeira para uma empresa: você precisaria modelar clientes, fornecedores, faturas, pagamentos, contas, saldos, etc. Você precisa aprender sobre esses conceitos; Saiba mais sobre contabilidade. Você faz isso conversando com os empresários.
Onde a modelagem de dados se encaixa no ciclo de vida do desenvolvimento do sistema?
Isso tem sido muito discutido ao longo dos anos. Alguns desenvolvedores vêem o modelo de dados como um objeto orgânico que resulta de prototipagem e design. Os profissionais de dados tendem a adotar uma abordagem mais estratégica para identificar as necessidades empresariais de frente e modelá-las para atender às necessidades estratégicas da empresa. Em outras palavras, alguns desenvolvedores pensam que o modelo de dados deve evoluir em torno do código real, enquanto alguns modeladores de dados pensam que o código deve ser criado com base em um modelo de dados relativamente estático. Eu argumentaria que os modeladores de dados hoje em praticamente qualquer ambiente de desenvolvimento precisam adotar uma abordagem altamente colaborativa para modelagem de dados. O modelo de dados e o código influenciam-se mutuamente. Os desenvolvedores influenciam o trabalho do modelador de dados; O modelador de dados influencia o trabalho dos desenvolvedores.
Com a compreensão do modelador de dados sobre o domínio comercial, ele deve criar o modelo de dados e acompanhamento necessários quando forem necessárias alterações. De forma interativa, os modeladores podem trabalhar com as equipes de experiência e desenvolvimento do usuário. Se, por exemplo, os desenvolvedores descobrem que o modelo é muito normalizado para alto desempenho, ou que requer uma normalização adicional para algumas tabelas, o modelador de dados atualiza o modelo. As equipes devem considerar quais os comprimentos de campo exatos devem ser e podem até modificar campos com base em projetos de tela UX. As equipes podem trabalhar com exemplos de quais dados serão armazenados nas tabelas e como ele será usado pelo aplicativo.
Então, basicamente, modelistas e desenvolvedores devem "massagear" o modelo até que ele realmente suporte os requisitos comerciais e não funcionais do sistema. Este é um processo muito iterativo que pode continuar por vários meses, enquanto o código do aplicativo, interfaces de usuário e interfaces de aplicativos estão sendo desenvolvidos.
Voltando ao exemplo, você pode descobrir durante o desenvolvimento que não basta modelar uma moeda única, como euros ou dólares para faturas e pagamentos, mas que você precisa armazenar valores com a moeda associada e convertê-los em uma "base" moeda em que é realizada a contabilidade financeira da empresa (contabilidade). Portanto, você também precisará das informações de conversão de moeda associadas para as moedas e montantes e para armazenar a informação histórica da taxa de câmbio utilizada para converter moedas no passado.
Modelagem eficiente: reutilizar, reutilizar, reutilizar.
Ser eficiente na modelagem de dados requer um modelador de dados para criar projetos reutilizáveis ​​e repetíveis. Os modeladores devem ser muito cautelosos para não reinventar a roda. Normalmente, existem inúmeras oportunidades para reutilizar porções de modelos existentes em vários sistemas e projetos. Além disso, isso proporciona benefícios no processo de desenvolvimento, pois um modelo de dados reutilizado pode permitir uma reutilização similar no código, o que potencialmente elimina esforços significativos de desenvolvimento. A reutilização de modelos de dados industriais existentes e padrões de design de dados pode ser a base para um catálogo corporativo de componentes de dados.
Acompanhamento: Design Formal.
Então, na verdade, construir um modelo de dados físicos e um ERD do banco de dados são simplesmente efeitos colaterais de um processo maior em torno dos projetos de desenvolvimento e da abordagem estratégica de dados empresariais. No entanto, adequadamente catalogação e controle de projetos formais podem facilitar e aumentar o potencial de reutilização. Depois de criar um modelo para um projeto individual, os modeladores de dados podem começar a pensar em criar extensões e se estender a projetos de dados reutilizáveis. Quais informações e atributos adicionais podem ser necessários no futuro além do que o projeto atual exigiu? Como as futuras iterações deste modelo de dados se parecem?
Após a implementação e durante o uso operacional, é provável que novos requisitos sejam descobertos, o que pode ter impacto no modelo de dados. Novamente, o modelador de dados pode tentar prever alguns desses requisitos futuros durante a concepção e implementação, mas quando os modeladores de dados se mantêm atualizados sobre o negócio, podem descobrir os novos requisitos que precisarão ser atendidos no futuro. Um exemplo recente são as numerosas mudanças que ocorreram na área de pagamentos com a Área de Pagamento Único Europeu (SEPA). As regras da SEPA obrigaram os novos requisitos às empresas a armazenar informações sobre pagamentos, como o formato de número de conta bancária internacional (IBAN) para contas de clientes e fornecedores, e os códigos identificados pelo banco (BIC) são necessários para pagamentos e débitos rápidos, eficientes e baratos em a zona do euro.
A modelagem de dados é mais do que um ERD.
O modelo de relacionamento de entidade (modelo E-R) identifica uma necessidade comercial e se concentra nos dados necessários para resolver problemas relacionados ao negócio. Quando as empresas usam o modelo E-R como um guia no desenho de dados, ele ajuda a abordar preocupações relacionadas à organização e relacionamento de dados, particularmente usando as relações de dados para encontrar a informação desejada. O ERD permite que a empresa compreenda quais dados e informações são necessários para operar e gerenciar o negócio.
Alguns modeladores de dados vêem o ERD como sua única contribuição para um projeto de desenvolvimento. Passam muitas horas a tornar o modelo de dados uma obra de arte. Alguns arquitetos de dados gastam pouco ou nenhum esforço além das caixas e linhas. Embora o ERD seja uma parte importante do trabalho de um modelador de dados, outras atividades, como manter atualizado sobre o negócio, gerenciar metadados e governança de dados adequada, têm um impacto na abordagem de dados estratégicos da empresa.
A quantidade de dados a serem manuseados está aumentando constantemente. As empresas têm a necessidade de dividir, combinar e analisar os dados em seus sistemas diferentes. Dados estruturados e desestruturados provenientes de várias fontes substituíram a fonte de dados mestre única tradicional. Se o modelador de dados se tornar um arquiteto de dados, esses tipos de problemas devem ser gerenciados e vão muito além das linhas e caixas simples do ERD.
Metadados é importante para entender como os dados devem ser armazenados no data warehouse de uma empresa. Os modeladores de dados devem considerar como os dados podem ser extraídos do aplicativo que eles estão trabalhando para que ele possa ser integrado em um data warehouse e permitir uma perspectiva ampla da empresa. Os metadados devem ser estruturados dentro de um ERD para auxiliar no armazenamento de dados. Os metadados fornecem detalhes sobre os dados armazenados no data warehouse.
A governança de dados analisa o gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados em toda a empresa. A governança de dados deve incluir procedimentos bem definidos e planejamento de execução. Governança de dados define os proprietários de ativos de dados em toda a empresa. As políticas de governança de dados especificam a responsabilidade pelos dados, incluindo precisão, acessibilidade, consistência, integridade e atualização.
Conclusão.
O projeto de banco de dados é o processo de produção de um modelo detalhado de um banco de dados. Para ser eficiente, um modelador de dados deve se concentrar na "grande imagem" mesmo ao resolver tarefas específicas de modelagem de dados dentro de um projeto.
Mensagem de email.
Erros de validação de formulários.
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