Willian Rodrigues do Nascimento

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É sabido que os dispositivos periféricos (como as impressoras da empresa em questão) geralmente armazenam dados em formatos não estruturados ou semi-estruturados, chamados de NoSQL (Not Only SQL)1, como arquivos de texto, imagens, vídeos, log de eventos, entre outros. Esses dados não possuem uma estrutura pré-definida, tornando-os mais difíceis de serem gerenciados e analisados. Em outros casos, os dispositivos periféricos podem armazenar dados em formatos semi-estruturados, como arquivos .XML, que possuem uma estrutura lógica definida, mas não necessariamente seguem padrões normalizados. Por essas razões, é comum que os dados coletados a partir de dispositivos periféricos sejam integrados a sistemas de banco de dados transacionais2 ou de Data Warehouse (DW) para serem analisados e gerenciados de forma eficiente posteriormente.
	Uma vez integrados, uma possível solução para a implantação de um modelo de arquitetura de dados que atenda às necessidades da empresa exportadora de grãos seria a implementação dos seguintes artefatos e ferramentas:
1. Data Warehouse (DW): O Data Warehouse seria o centro de armazenamento e integração de todos os dados relacionados às impressões, incluindo informações sobre o volume de impressões, dados de movimentação logística e informações financeiras. Isso permitiria uma visão consolidada e integrada dos dados, o que seria importante para a tomada de decisão.
2. Sistema de gerenciamento de impressões: Um sistema de gerenciamento de impressões (como Data Marts) seria desenvolvido para acompanhar as impressões diárias e automatizar a geração de relatórios. Isso facilitaria a gestão das impressões e ajudaria a reduzir erros e desperdícios.
3. ETL (Extração, Transformação e Carga de Dados): Seria desenvolvido um processo de ETL para integrar as informações de diferentes sistemas e fontes de dados, como o sistema de gerenciamento de impressões, o sistema financeiro e o sistema de movimentação logística.
4. Business Intelligence (BI): Seria utilizado uma solução de Business Intelligence para visualizar e analisar os dados armazenados no Data Warehouse, permitindo que os gestores tenham acesso a informações relevantes e consolidadas em tempo real.
5. Segurança de dados: Seria implementado um conjunto de medidas de segurança para garantir a privacidade e integridade dos dados armazenados, incluindo backup regulares e acesso restrito a informações sensíveis.
Este modelo de arquitetura de dados permitiria uma gestão mais eficiente e integrada dos dados da empresa, possibilitando aos gestores acesso a informações consolidadas e confiáveis para a tomada de decisões mais assertivas. Além disso, essa solução também permitiria a automação de diversos processos, o que reduziria o esforço manual e a possibilidade de erros.
Para a implantação de um modelo de arquitetura de dados adequado para a resolução do problema descrito na empresa exportadora de grãos, pode-se seguir os seguintes passos:
1. Coleta e análise de dados: Primeiramente, é necessário coletar informações sobre o fluxo de impressões e os dados relacionados à movimentação logística do terminal. Essa coleta pode ser feita através de questionários, entrevistas com gestores e colaboradores e análise de registros de impressão existentes.
2. Modelagem de dados: A partir da análise dos dados coletados, é importante modelar a estrutura dos dados e identificar as entidades e relações entre elas. Isso pode ser feito utilizando notação de modelagem de dados, como a notação Entidade-Relacionamento (ER).
3. Desenho de solução: Com a modelagem de dados realizada, é possível desenhar a solução de arquitetura de dados, definindo a estrutura de banco de dados, sistemas de gerenciamento de informações e outros artefatos necessários para a solução.
4. Implementação: Após o desenho da solução, é possível implementá-la utilizando tecnologias e ferramentas adequadas, tais como banco de dados relacionais, ferramentas de Business Intelligence (BI), ferramentas de gerenciamento de processos de negócios (BPM) e sistemas de gestão de impressão.
5. Testes e validação: Antes de colocar a solução em produção, é importante realizar testes para verificar se a solução está funcionando corretamente e se atende às necessidades da empresa.
6. Implantação em produção: Quando a solução for aprovada após os testes, pode ser implantada em produção e utilizada para melhorar a gestão de impressões e a tomada de decisão na empresa exportadora de grãos.
7. Monitoramento e manutenção: Por fim, é importante monitorar o uso da solução e realizar manutenções periódicas para garantir a continuidade do funcionamento e a evolução da solução de acordo com as necessidades da empresa.
FIGURA 1: Aplicando o ciclo BPM3 (Performance Management Strategies) na implantação de um modelo de arquitetura de dados. Fonte: W. Eckerson, "Performance Management Strategies: How to Create and Deploy Performance Management Strategies." TDWI Best Practices Report, 2009.
Referências:
1 SCHIRIGATTI, Me. Jackson Luis, “Roteiro de Estudos: Arquitetura de Dados Estruturados e Não Estruturados”, FMU: https://ambienteacademico.com.br/mod/url/view.php?id=751295
2 INMON, William H., "Building the Data Warehouse", 4ª Ed. Wiley Publishing, Inc., 2005. p. 166, 348 e 349.
3 IMHOFF, Claudia, "Business Intelligence: A Managerial Approach", 2ª Ed. Prentice Hall, (July 28, 2010) p. 86.