Desenvolvimento de dados

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Desenvolvimento de dados
O desenvolvimento de dados está relacionado com as soluções utilizadas na empresa para maximizar o valor das diferentes fontes de informação. Por definição, desenvolvimento de dados inclui as atividades de projetar, implementar e manter soluções que atendam às necessidades de dados da empresa.
Pode-se destacar como objetivos do desenvolvimento de dados: identificar e definir os requisitos de dados; projetar estruturas de dados e outras soluções para atender esses requisitos; implementar e manter os diferentes componentes das soluções; garantir conformidade de solução com a arquitetura de dados; garantir integridade, segurança, usabilidade e manutenção dos dados.
No papel de desenvolvimento de dados, as entradas são as arquiteturas de dados, da aplicação, técnica e de processos, enquanto as saídas são requisitos de dados, modelos de dados conceituais, modelos lógicos e físicos e de dados, bem como os metadados e o modelo do banco de dados.
As atividades de desenvolvimento de dados são parte integrante do ciclo de desenvolvimento de software. São pontos importantes de observações a modelagem, quanto ao modelo lógico e físico; o banco de dados, quanto ao projeto e implementação; e os produtos, quanto a consulta aos dados e o consumo.
A modelagem de dados é a atividade para analisar e projetar os requisitos de dados, adequando-os às estruturas de dados que suportem a operação. Já os requisitos, podem ser obtidos através das necessidades, que podem originar um sistema ou ser a demanda por dados de sistemas previamente existentes.
Os requisitos podem ser encontrados em diferentes documentos dentro da empresa, como as necessidades de desenvolvimento de software relatadas por e-mails ou conversas; os processos da empresa; as necessidades de regulamentação; e análises esporádicas da base de dados. Nesse processo, é importante atentar-se para a segurança, o impacto no modelo de dados, o desenvolvimento em si e o retorno da solução para o usuário.
É importante identificar como um requisito de dado pode ser atendido e quais opções para atendê-lo. Seja por desenvolvimento do modelo ou utilização dos dados presentes no modelo.
Quando a criação de um modelo está vinculada à criação do banco de dados, é importante observar os impactos que podem ser derivados da localização do servidor, sua redundância, e as capacidades de processamento e memória; taxa de crescimento esperado do modelo; tipo de armazenamento e esquema do banco de dados; tempo de armazenamento para descarte ou arquivamento dos dados; tempo de backup; e o conjunto de tecnologias e conhecimentos necessários para operar, de modo a simplificar contratações ou se antecipar às buscas de mercado.
Quando o atendimento de um requisito se dá pela utilização de dados do modelo, é importante observar em quanto tempo a consulta deve ser implementada; quanto tempo a consulta pode levar para retornar e satisfazer a necessidade do usuário; se existe algum horário do dia a consulta se tornará indisponível; o tamanho de dados esperado para a consulta; e como será gerado o retorno da consulta, por portal, PDF ou relatório impresso.
A implementação de soluções consiste nas atividades de gestão de dados para suportar a construção dos sistemas, os testes e a entrega da solução. São elas: gestão de mudanças e implementação do modelo; criação dos dados de teste e procedimentos de segurança; desenvolvimento da migração e programas de conversão; validação da qualidade de dados; criação e entrega do treinamento aos usuários; e documentação da construção da solução.
Por fim, a implementação deve observar os requisitos de integridade, segurança e usabilidade dos dados armazenados ou servidos por meio de consultas. Em integridade, deve-se observar se o banco comporta as modificações necessárias, se o processo de redundância garante a integridade dos dados, sempre verificando se todas as mudanças foram autorizadas e aprovadas. Em segurança, deve-se verificar se o acesso é controlado por credenciais, se as credenciais limitam as informações sensíveis e se todas as mudanças que foram feitas no modelo para atender a um requisito foram documentadas e registradas para auditoria. Em usabilidade, deve-se observar se a documentação foi preparada com a taxonomia vigente, se algum treinamento será dado junto com a disponibilização da ferramenta e se os primeiros dias de uso serão acompanhados por equipe técnica preparada.
 
 
Atividade extra:
Vídeo no Youtube, “Modelagem de dados – Modelo conceitual, lógico e físico”:
https://www.youtube.com/watch?v=8CkMX2qXgdY
 
 
Referência Bibliográfica:
· Data Management Body of Knowledge, Dama International, Data Management Association, 2017.
· Barbieri, Carlos. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Brazil, Altas Books, 2019.
· Rêgo, Bergson. Simplificando a Governança de Dados: governe os dados de forma objetiva e inovadora. Brasport, 2020.