MODELOS DE PADRÕES DE ARQUITETURA

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INTRODUÇÃO
Caro estudante,
Nesta aula, falaremos sobre os modelos de padrões de arquitetura de dados, ou seja, para se padronizar um
software para o dispositivo móvel escolhido pelo programador, não é uma das tarefas das mais fáceis, isso
porque especi�ca muitas fases ou etapas determinadas de acordo com a necessidade de cada projeto,
devidamente organizada. O foco principal é a satisfação do cliente que irá utilizar o sistema desenvolvido,
como objetivo das grandes empresas que desenvolvem esse tipo de aplicativo (móveis).
Seja uma empresa de pequeno, médio ou grande porte, ela deverá acompanhar as tendências de mercado
para poder escolher que plataforma, procedimentos e outros itens diversos irão compor os departamentos
que dependem dos sistemas totalmente interligados por redes e ou outro aplicativo, como a linguagem de
programação que será utilizada, para dar uma dinâmica a mais para essa empresa.
PADRÕES DE SISTEMAS
Caro, estudante!
Chegamos à nossa primeira seção, onde estaremos iniciando nossas pesquisas relacionadas a padrões de
sistemas. Podemos, então, nos indagar, qual o objetivo da padronização desses sistemas que estarão
compondo as principais plataformas de usabilidade de uma das subáreas da Engenharia de Software que é a
Arquitetura de Dados? Pressman (2011 apud Zenker et al., 2019) de�ne a importância de se aprofundar cada
vez mais nos conceitos de Arquitetura de Dados por três motivos importantes:
• Diversidade nas representações – comunicação de todas as partes que participam dos processos
computacionais.
• Decisões na fase inicial – impactação no desenvolvimento e término do projeto.
•  Modelo mental – como será estruturado o sistema e como trabalharão em conjunto os componentes que
compõem esse sistema.
Aula 1
MODELOS DE PADRÕES DE ARQUITETURA
Padrões de sistemas; Padrões de sistemas distribuídos; Padrões de sistemas mobile.
24 minutos
Ou seja, para o Arquiteto de Dados, �ca a incumbência de analisar os requisitos do projeto e veri�car se a
arquitetura e os padrões do sistema estão sendo �elmente seguidos para que o desenvolvimento do sistema
possa atingir os objetivos desejados na fase inicial.
Os padrões de sistemas, ou design patterns, são modelos, alternativas que auxiliam o desenvolvedor do
projeto a observar, monitorar e agir como soluções de problemas que possam ocorrer durante esse
desenvolvimento. Zenker et al. (2019) fala sobre a reutilização de determinadas soluções, �exibilidade em seu
formato mais fácil possível para as soluções que agregarão ao projeto do software.
O Quadro 1 a seguir mostra, segundo Zenker et al. (2019), os seguintes elementos que compõem um padrão
de sistemas:
Quadro 1 | Elementos de padrões de sistemas
1. Nome Necessário para apresentar o problema do projeto.
2. Objetivo Como irá atuar este padrão e qual será o modelo a ser aplicado.
3. Problema Mostra qual o momento a ser aplicado o padrão.
4. Contexto Uma forma de complementar o problema.
5. Solução Mostra como as classes e os objetos resolverão o problema se houver.
6.
Consequências
Vantagens e desvantagens de se utilizar o padrão no ato do desenvolvimento do
sistema.
Fonte: adaptado de Zenker et al. (2019, p. 71).
As vantagens de se utilizar padrões de projetos estão nas inúmeras vezes que esses padrões foram utilizados
por programadores que con�am no modelo, pois estes foram implementados e validados no
desenvolvimento de outros projetos, por isso, podemos con�ar no padrão e reutilizá-lo encaixando-o no
contexto dos requisitos da empresa que irá receber esse padrão. Os nomes podem ser estandardizados
(referência e con�abilidade); podem utilizar os padrões orientados a objetos; organizar e cuidar da
manutenção do projeto; ser individual ou trabalhar em grupo; diminuir o tamanho por intermédio da
implementação de heranças e refatorar o código tendo como base o padrão.
Caro estudante, chegamos ao �nal de nossa primeira seção, onde falamos de nossos padrões de sistemas,
seus tipos, características e exemplos.
VIDEOAULA: PADRÕES DE SISTEMAS
Este primeiro vídeo nos mostra a importância de conhecermos os padrões de sistemas, suas características,
desenvolvimentos, vantagens e elementos que compõem esses padrões. Com a padronização, os sistemas
tornam-se ainda mais con�áveis e adequados a cada tipo de segmento, graças a muitos fatores que
contribuem para essa melhoria, entre eles, poder atualizar os padrões já existentes no sistema.
PADRÕES DE SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Olá, estudante!
Iniciamos esta seção falando de padrões de sistemas distribuídos, ou seja, segundo Coulouris et al. (2013), é
um sistema composto de hardware e software que se comunicam e distribuem seus processos e mensagens
entre si, interligados pela rede de computadores de maneira que seus usuários possam estabelecer uma
comunicação útil no que chamamos de networking. Coulouris et al. (2013) continua seu raciocínio a�rmando
que os sistemas distribuídos geram as seguintes consequências ou implicações mostradas no Quadro 2 a
seguir:
Quadro 2 | Consequências geradas pelos sistemas distribuídos
1. Concorrência A execução concorrente é a norma, dois ou mais sistemas trabalham
simultaneamente em rede individualmente, mas compartilham arquivos e/ou páginas
Web, assim como recursos que os processos exigem de cada usuário.
2. Inexistência de
relógio global
Quando existe a necessidade de cooperação entre si dos computadores, estes trocam
mensagens em seus processos, existem limites com relação à sincronização de seus
relógios nesta rede de comunicação por não existir uma noção global do tempo
adequado, por isso da comunicação única por meio do envio de mensagens entre si.
4. Falhas
independentes
Qualquer sistema que esteja interligado entre si pode falhar individualmente, nos
sistemas distribuídos isola-se o problema ou computador em questão, porém o
sistema não para de funcionar por motivo dessa falha, pois cada componente falha
independentemente do outro.
Fonte: adaptado de Coulouris et al. (2013, p. 18).
A construção de sistemas distribuídos na visão de Coulouris et al. (2013) caracteriza-se pela heterogeneidade
dos componentes que estão interligados em rede. Para concluir, podemos citar os padrões que, segundo
Coulouris et al. (2013), estão listados da seguinte forma:
• Pipes e Filtros – são utilizados no núcleo da aplicação, porém, são utilizados na distribuição também.
• Microkernel – sua arquitetura é empregada em clientes servidores, sugere-se empregá-lo em sistemas
adaptáveis.
• ORB – (object request broker ou agente de requisição de objetos) conhecido pelos programadores como
“Broker” – utiliza componentes desacoplados para poder estruturar processos distribuídos, por intermédio de
invocações remotas.
Observe a Figura 1, que mostra a arquitetura básica de um ORB:
Videoaula: Padrões de sistemas
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
Figura 1 | Arquitetura do Broker
Fonte: adaptada de Aleksy et al. (2005, p. 89).
A Figura 1 acima mostra a arquitetura básica do Broker, onde podemos observar do lado do Cliente a ligação
com a interface de invocação dinâmica e com o Stub IDL, pelo lado do Servidor, que recebe a comunicação do
esqueleto IDL, esqueleto dinâmico e dos adaptadores de objeto.
Caro estudante, chegamos ao �m de mais uma seção, onde pudemos aprofundar nossos conhecimentos com
relação aos padrões de sistemas distribuídos, �ca o convite para a nossa próxima seção.
VIDEOAULA: PADRÕES DE SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Como complemento ao texto do bloco 2, �ca o convite para acessar nosso vídeo, onde observaremos e
analisaremos juntos os padrões de sistemas distribuídos, suas características e exemplos que con�guram e
servem de base para os sistemas distribuídos.
PADRÕES DE SISTEMAS MOBILE
Caro, estudante!
Chegamos à nossa última seção que se trata de padrões de sistemas mobile ou dispositivos móveis, surge
então nossas primeiras indagações sobre o tema: o que são sistemas mobile? Qual a necessidade,as
características e o porquê de se falar tanto nesse assunto? As respostas não são muito difíceis quando
olhamos ao nosso redor.
Videoaula: Padrões de sistemas distribuídos
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
No mercado emergente de dispositivos que são movidos a padrões de seus sistemas cada vez mais
complexos e desa�adores para os programadores de softwares móveis, as inúmeras marcas de smartphones
são exigidas em sua inteligência arti�cial, hardware e software a cada lançamento que as empresas atualizam
seus projetos, mas não se engane! Os softwares móveis vão além de celulares, atingem relógios, roupas,
veículos (terra, água, ar), por isso, �ca a dica para os programadores de softwares mobiles: investirem cada
vez mais em suas pesquisas considerando praticamente tudo o que se move e consequentemente se
consome ao redor do mundo.
Zenker et al. (2019) a�rmam que os padrões utilizados pelos engenheiros de softwares tornaram-se
desa�adores, devido ao grande número de plataformas móveis disponíveis no mercado, layout de tela ou,
muitas vezes, nem essa tela o dispositivo não possui. [...] deve-se considerar aspectos como as soluções de
segurança, as possibilidades de mudar de rede durante o uso do software e o uso adequado de bateria e de
dados.
Observe a Figura 2, que mostra os tipos de dispositivos móveis que utilizam padrões especí�cos para seu
desenvolvimento:
Figura 2 | Tipos de dispositivos móveis que utilizam softwares móveis
Fonte: elaborada pelo autor.
Na visão de Zenker et al. (2019), analise as considerações técnicas relacionadas aos padrões de
desenvolvimento de sistemas mobile no Quadro 3 a seguir:
Quadro 3 | Considerações técnicas no desenvolvimento mobile
1. Diversidade de
plataformas
Mesmo aplicativo, várias plataformas em sua execução, IOS e Android, por
exemplo.
2. Lojas de aplicativos Nos stories de cada aplicação, possuem requisitos e padrões para aceitar seus
dispositivos.
3. Ciclos Uso de metodologias ágeis devido ao ciclo cada vez mais curto.
4. Interface, interações e
contexto
Inúmeras telas, aumentam a possibilidade de sua interação, reconhecimento
de padrões especí�cos. Ex.: balançar o celular para acionar a câmera.
5. Limitações
computacionais e bateria
Devido à interação dos dispositivos móveis com outras aplicações, gera-se
sobrecarga em armazenamento e processamento. Durabilidade da bateria
ainda é um desa�o para muitos dispositivos.
6. Serviços externos,
privacidade e segurança
Com o avanço da utilização dos dispositivos em nuvem, reduz-se a carga do
processamento, porém eleva-se a vulnerabilidade com relação à segurança
das informações.
7. Testes Usabilidade, compatibilidade, desempenho, mobilidade, sincronismo são os
seis tipos de testes realizados nos dispositivos móveis em sua totalidade.
Fonte: adaptado de Zenker et al. (2019, p. 193-195).
Para �nalizar esta seção, analise a Figura 3, que nos mostra o ciclo de desenvolvimento de softwares para
dispositivos móveis de acordo com a padronização de Pressman e Maxim (2016 apud Zenker et al., 2019, p.
195).
Figura 3 | Ciclo padronizado de desenvolvimento de sistemas mobile
Fonte: Pressman e Maxim (2016 apud Zenker et al., 2019, p. 195).
Chegamos ao �nal de mais uma seção, onde pudemos visualizar o ciclo e a padronização no desenvolvimento
de softwares para dispositivos mobile.
VIDEOAULA: PADRÕES DE SISTEMAS MOBILE
Como complemento para o texto do bloco 3, vamos discutir juntos sobre os padrões dos sistemas de
desenvolvimento para dispositivos móveis, quais são os dispositivos móveis e suas características técnicas.
ESTUDO DE CASO
Três amigos resolveram montar uma startup de nome INOVA SOFTWARE, cujo foco seria desenvolver
aplicações em diversos segmentos de mercado. Os sócios A, B e C, depois de muito discutirem em sua
primeira reunião de pauta sobre o que, como, quando e para quem desenvolveriam seus sistemas, tiveram
Videoaula: Padrões de sistemas mobile
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
diversas indagações em suas enxurradas de ideias, vamos a elas:
•  Que tipo de sistemas vamos desenvolver?
•  Como vamos desenvolver?
•  A partir de quando e quanto irá durar cada sistema?
•  Quem serão nossos clientes?
Depois dessas indagações, você, que estava participando dessa reunião, levantou a mão, não titubeou e
questionou: por que vocês não utilizam a padronização de sistemas para cada projeto?
Os sócios olharam para você e perguntaram: poderia nos explicar melhor? E, aproveitando, gostaria de fazer
parte de nossa equipe?
Vamos à resposta deste estudo de caso. 
RESOLUÇÃO DO ESTUDO DE CASO
Como solução para este estudo de caso, os membros da startup resolveram adotar os padrões de projetos
para cada sistema desenvolvido pela INOVA SOFTWARE, pois agilizará o tempo, saberá para quem
comercializar e quanto irá custar cada projeto, visualizando uma solução dentro de um problema dos muitos
que encontramos no desenvolvimento de sistemas.
•  Que tipo de sistemas vamos desenvolver?
Para esta primeira dúvida, surgiu a ideia de desenvolver uma plataforma mobile padrão para os diversos tipos
de segmentos, adaptável para o mercado corporativo.
•  Como vamos desenvolver?
Levantar todos os requisitos necessários e padronizá-los em uma ferramenta de gerenciamento de projetos.
•  A partir de quando e quanto irá durar cada sistema?
De acordo com as premissas descritas na gestão do projeto, os cronogramas serão devidamente organizados
de acordo com a necessidade de entrega de cada projeto.
•  Quem serão nossos clientes?
Como a startup está no início, o foco será atingir os clientes de pequeno e médio porte para aquisição dos
sistemas, com isso, a startup ganhará maturidade para detectar as muitas falhas que surgiram ao longo dos
primeiros projetos, sobre os segmentos, a plataforma padrão, está pronto para atender o mercado e seus
diversos segmentos.
Quais as vantagens de se utilizar nosso sistema:
•  Facilitará a reutilização de projetos já validados.
•  Escolherá a melhor opção, evitando alternativas que possam comprometer o andamento do sistema.
•  Melhorará a documentação e manutenção.
•  Projetará de forma correta.
 Saiba mais
Acesse a seguinte obra para se aprofundar no tema:
ZENKER, A. et al. Arquitetura de sistemas. Porto Alegre: Grupo A, 2019. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595029767/. Acesso em: 2 out. 2021.
Resolução do Estudo de Caso
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
INTRODUÇÃO
Caro, estudante!
Estamos iniciando a Aula 6 com o intuito de levar até você o conceito, as características e os exemplos sobre
modelagem de dados. Empresas como Google e Yahoo são navegadores e captadores de dados que movem
uma imensidão de dados interligados via internet, envolvendo uma enorme cadeia de rede de computadores
que criam, transformam e inserem no mercado via rede milhares de produtos que são comercializados via e-
commerce.
Pode-se citar as redes sociais como o Facebook e Twitter, assim como outras empresas, entre elas: Uber,
TripAdivisor, Alibaba, Shopee, entre outras gigantes que criaram o modelo chamado de “orquestradores de
rede”, que são serviços de streaming. A modelagem de dados, seja ela modelos lógicos corporativos, modelos
de área de interesse ou modelos lógicos do repositório, tem a incumbência de desa�ar os grandes
pro�ssionais de tecnologia da informação a buscar cada vez mais informações, treinamentos e alternativas
entre os muitos softwares especializados em gerar e armazenar os milhões de dados do Big Data que circulam
pelos caminhos da informação.
MODELOS LÓGICOS CORPORATIVOS
Aula 2
MODELAGEM DE DADOS
Modelos lógicos corporativos; Modelos de área de interesse; Modelos lógicos do repositório.
25 minutos
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595029767/
Olá, estudante!
Seja bem-vindo! O objetivo desta seção, assim como as outras seguintes, é conceituar, caracterizar e
exempli�car a modelagemde dados. Nesta seção em especi�co trataremos dos modelos lógicos corporativos.
Mas o que se pode esperar desse assunto? Vamos começar por compreender o modelo lógico que em relação
à informação é sua representação, não sendo um banco de dados ou armazenador dessa informação, mas
sim a modelagem dos dados dessa informação, como o nome diz: é modelagem lógica dessa implementação,
intangível, diferentemente da modelagem física, pois está em constante mudança de acordo com as
mudanças e atualizações dos softwares de mercado.
No caso dos modelos lógicos corporativos, na visão de Sordi (2019, p. 68), “na especi�cação de processos, é
comum termos associações de entidades, atributos e relacionamentos, explicitando o conteúdo para diversos
objetos envoltos na modelagem do sistema de informação.” Observe o a seguir, o autor conclui que esses
modelos de entidades e relacionamentos (MER) podem ser desenvolvidos:
• Ao realizar uma atividade, retrata os processos de criação, sua leitura, atualiza e exclui os dados.
• Retrata entre duas entidades o seu conteúdo de dados.
Vamos a algumas a�rmações sobre esse MER, segundo a�rma Sordi (2019):
• Considera-se o compartilhamento de extratos do MER mais abrangentes.
• Pode-se ocorrer em nível maior ou menor a identi�cação e o desenvolvimento de entidades, seus atributos e
relacionamentos.
• Assegurar e manter a coerência e integridade do MER corporativo perante os outros modelos de
relacionamentos e entidades é premissa básica para os programadores.
Vamos observar a Figura 1 a seguir, que mostra o compartilhamento e a integridade do modelo de dados
corporativos.
Figura 1 | Compartilhamento e integridade do modelo de dados corporativos
Fonte: Sordi (2019, p. 69).
A Figura 1 mostra que é possível ter um modelo de dados íntegro somente com a sequência dos subextratos,
evidencia o controle central e corporativo das entidades, seus dados e possíveis relacionamentos que possam
acontecer. Acompanhe algumas vantagens da modelagem lógica corporativa segundo Sordi (2019):
• Compreender através de novas descobertas seu próprio negócio, padronizar toda documentação que será a
fonte de dados desse sistema.
• Estar em conformidade com as regulamentações, tornando-as rigorosas e e�cazes do início ao �m da
modelagem de dados.
• Facilidade no entendimento das informações entre departamentos, assim como funções diferentes, mas que
compartilham dessa mesma informação, suas funções e responsabilidades.
• Melhoria dos negócios através da capacitação dessa modelagem lógica corporativa.
Essas são algumas das vantagens da modelagem lógica corporativa, mas, na visão de Sordi (2019), �que
atento aos prazos, falta de um planejamento prévio, alterações repentinas no escopo de qualquer parte da
modelagem, falta de gerenciamento dos riscos, não comunicação entre funções são algumas das
desvantagens que podem acontecer ao se trabalhar com modelos lógicos corporativos.
Chegamos ao �nal de nossa primeira seção, que tratou de conhecermos o modelo de dados corporativos, seu
conceito, suas características e exemplo. Fica aqui o convite para o acesso ao vídeo onde discutiremos e
complementaremos esta seção.
VIDEOAULA: MODELOS LÓGICOS CORPORATIVOS
Chegou nosso primeiro vídeo sobre a Seção 1, irei conceituar e mostrar as características e o exemplo do
modelo de dados corporativos, sua importância com relação ao controle central e corporativo das entidades,
dos dados e dos relacionamentos.
MODELOS DE ÁREA DE INTERESSE
Olá, estudante!
Seja bem-vindo a mais uma seção sobre modelagem de dados, estarei mostrando a você o conceito, as
características e um exemplo prático sobre os modelos de área de interesse, que, segundo Werlich (2018),
representa o topo mais alto dos modelos de dados ou informações de uma empresa com relação à
arquitetura de dados. Seu objetivo é listar as áreas de maior interesse que fazem o trabalho em coletivo, ou
seja, os departamentos responsáveis por armazenar e disponibilizar essa informação, seja interna ou externa,
quando se trata da informação dessas ações.
A Figura 2 mostra o mapa mental de uma empresa do ramo cervejeiro que movimenta bilhões no segmento
empresarial e nos mostra o exemplo da modelagem de área de interesse desta seção:
Figura 2 | Mapa mental de empresa
Videoaula: Modelos lógicos corporativos
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
Fonte: elaborada pelo autor.
A Figura 2 mostra a importância de se compreender as principais áreas de interesse da empresa, pois esses
departamentos com relação à informação são ligados, são discutidos entre si, suas ações, seus acertos e suas
falhas criteriosamente, assim, podendo ser modi�cado se necessário for. Segundo Werlich (2018), essas áreas
são responsáveis por orientar e organizar o escopo dessa empresa e determina as prioridades e a construção
dos outros modelos que fazem parte da organização como um todo, ou seja, está em concordância por todos
os gestores da empresa, além de dar suporte aos outros itens que compõem o sucesso da organização, como
a modelagem de dados corporativa da primeira seção, as estratégias e a governança desses dados.
Um ponto a ser discutido são as falhas que possivelmente possam acontecer nos modelos de áreas de
interesse, na visão de Werlich (2018), os cargos e as funções que são responsáveis por orientar e organizar a
empresa podem acarretar insucessos, como:
• Falta de planejamento com relação às responsabilidades de cada função e processo.
• Não respeitar os cronogramas.
• Colocar em prática a frase: “quem manda sou eu”.
• Falta de suporte às áreas necessitadas.
São algumas das falhas que podem acontecer quando se participa diretamente da gestão de áreas de
interesse das corporações. Indaga-se, nesse momento: quem seria responsável por modelar essas áreas de
interesse? Essa responsabilidade �ca a cargo das lideranças de dados ligadas aos negócios, os programadores
ou estrategistas de dados, unidos aos arquitetos de dados que podem ser do corpo organizacional ou
terceirizados pela empresa em questão.
Chegamos ao �nal de mais uma seção, onde pudemos, juntos, praticar a leitura e aprender um pouco mais
sobre os modelos de área de interesse, seu conceito, suas características e um exemplo prático, utilizando um
mapa mental de um dos principais segmentos do Brasil e do mundo. Fica o convite para você acessar nosso
vídeo, no qual complementamos as informações desta seção.
VIDEOAULA: MODELOS DE ÁREA DE INTERESSE
Neste segundo vídeo, estaremos complementando alguns detalhes sobre modelos de área de interesse, um
processo importantíssimo para a evolução de departamentos cruciais que utilizam a gestão da informação
para vencer os desa�os do mercado mundial, ou seja, discutir procedimentos, ações e falhas que possam
prejudicar o andamento da informação. Acesse, assista e tire suas dúvidas pesquisando cada vez mais sobre o
assunto.
MODELOS LÓGICOS DOS REPOSITÓRIOS
Olá, estudante!
Estamos chegando a mais uma seção desta aula, o intuito é levar até você uma abordagem sobre modelos
lógicos de repositórios, conceito, características e exemplos práticos para ampliar seus conhecimentos sobre
esse assunto que está em pauta pelas muitas reuniões, ações, monitoramentos e processos que envolvem a
informação, sua origem e armazenamento. Então, por onde começamos, professor?
Na era da informação, vivenciamos o big data e sua avalanche de informação que partem de uma
determinada origem, seguem um �uxo e chegam até seu dono, ou local de armazenamento dessa
informação. São os grandes repositórios de dados, datalakes (dados represados) ou data warehouse (esse
será nosso exemplo mais à frente desta seção), servidores físicos, responsáveis por armazenar todos os dados
pertinentes à empresa, que recebe esses dados e que não são descartados pelos antivírus ou �rewalls que
excluem toda informação maliciosa que queira in�ltrar-se de maneira ilegal nesses reservatórios de dados.
A seguir, no Quadro 1, vamos ver ostipos de repositórios de dados que são responsáveis por armazenar e
disponibilizar os dados para os diversos departamentos envolvidos direta ou indiretamente da empresa
responsável por esse repositório, com o auxílio de Werlich (2018):
Quadro 1 | Tipos de repositórios de dados
1. Data
warehouse
Armazém de dados com capacidade de armazenamento de diversos tipos de dados, físicos
ou lógicos, portabilidade com diversos sistemas de mercado, usados para relatórios de
diversos tipos.
Videoaula: Modelos de área de interesse
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
2. Data mart Armazém de dados, um pouco menor que o data warehouse, funciona como uma seção
deste, direciona suas ações para departamentos especí�cos, como �nanças e marketing.
Por seu tamanho, seu acesso e devolução da informação são mais rápidos.
3.
Metadados
Armazém de dados para dados reais, indicam de onde vêm esses dados, sua coleta de
qualquer tipo ou formato, seu suporte ajuda os gestores em atualizações ou mudanças no
âmbito administrativo devido aos detalhes que se pode gerar.
4. Cubo de
dados
Armazém de dados em formato de tabelas ou como tabelas em listas de dados em
diversas dimensões ou multidimensões (acima de 3 em sua maioria), responsável pelo
tempo sequenciado das informações (imagem por exemplo). Gerencia tendências e
desempenhos de diversos setores.
5. Datalakes Armazém de dados, conhecido como represas de dados, ou lago de dados do tipo:
estruturado, semiestruturado e não estruturado, sendo formatado em sua forma bruta.
Ajuda os grandes gestores em tarefas como relatórios, visualizadores análises de diversas
formas.
Fonte: adaptado Werlich (2018, p. 44).
Segundo Sordi (2019), modelos lógicos são estruturas inseridas em um tipo de banco de dados, conforme
modelagem utilizada, onde mapeiam-se os modelos de entidades e relacionamentos (MERs), transformam-se
os dados em tabelas para o armazenamento das informações, formam-se os relacionamentos, onde são
estabelecidos as regras e os tipos dessas informações para cada tabela.
Chegamos ao �m de mais uma seção desta aula, onde tivemos o intuito de mostrar a você o modelo lógico de
repositório, conceitos, características e exemplos de diversos tipos desses grandes armazenadores e
gerenciadores de dados.
VIDEOAULA: MODELOS LÓGICOS DOS REPOSITÓRIOS
Chegamos ao nosso vídeo de complemento para a Seção 3, onde abordaremos os modelos lógicos dos
repositórios. É o momento de complementarmos juntos os aprendizados sobre o conceito, as características e
os exemplos de repositórios, onde poderemos pesquisar as diferenças e a capacidade de cada um.
ESTUDO DE CASO
Uma empresa do ramo de vendas de roupas está atualizando seu data warehouse e em um dos muitos
Modelos de Entidades e Relacionamentos precisa passar por uma atualização, sabendo que esse tipo de
armazenamento é um tipo de modelagem multidimensional, que sumariza e reestrutura os dados
Videoaula: Modelos lógicos dos repositórios
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
apresentando visões que suportam análises dos valores desses dados. Você que trabalha no setor de TI, em
conversa com os colegas da matriz de sua empresa, ouviu atentamente os insights que foram chegando via
chat e rascunhando chegaram a uma certa enxurrada de ideias, vamos a elas:
Para a entidade principal: Vendas e para os campos – código do produto; código da loja; código de vendas;
código do dia; quantidade de vendas e valor de vendas.
Para os relacionamentos: Loja 1 e para os campos – código da loja; Tempo e para os campos – código do dia e
código do mês; Vendedor e para os campos – código do vendedor, nome; Produto e para os campos – código
do produto e descrição.
Pronto! Use um software que você possa desenvolver um protótipo para modelagem de entidade e
relacionamentos e faça o modelo do tipo multidimensional utilizado para data warehouse. Use sua pesquisa
no material para resolver e rascunhar este estudo de caso, lembrando que não precisa ser de�nitivo, pois é
somente um protótipo para discussão de possíveis melhorias. Uma dica é utilizar uma ferramenta on-line para
realizar esta tarefa, o Lucidchart.
RESOLUÇÃO DO ESTUDO DE CASO
Como resposta para o estudo de caso, foi utilizada a ferramenta on-line gratuita para criar diagramas UML ou
modelo de entidade e relacionamento, o Lucidchart. Vamos ao resultado do diagrama, mostrado na Figura 3 a
seguir:
Figura 3 | Esboço do diagrama do modelo de entidade e relacionamento do estudo de caso
Fonte: adaptada de Machado (2004, p. 18) no Lucidchart.
Resolução do Estudo de Caso
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
 Saiba mais
Para saber mais sobre ferramentas de modelagem que possam lhe ajudar em suas pesquisas e
desenvolvimento de novos modelos lógicos, estruturais e demais modelos que lhe serão úteis durante o
ciclo de sua vida pro�ssional e pessoal, acesse o site:
Disponível em:  https://lucid.app/users/login#/login?folder_id=home&browser=icon. Acesso em: 15 dez.
2021.
Nesse link você terá acesso gratuito a muitas ferramentas de desenvolvimento e aprendizagem.
INTRODUÇÃO
Olá, estudante!
Seja bem-vindo!
Estamos iniciando mais uma aula de Arquitetura de Dados, com ênfase em armazenamento de dados.  Em
especi�co, temos três seções: a primeira, tratamos do “Armazenamento em SQL”, a segunda,
“Armazenamento em Azure” e a terceira e última, “Armazenamento em nuvem”, concluindo com nosso estudo
de caso.
Imagine você abrindo seu primeiro negócio, bem simples, tudo anotado em cadernetas, ainda temos a
matéria-prima, o produto concluído e o controle de estoque do produto terminado ou comprado pronto. Mas
seu negócio prospera, você, então, migra para ferramentas como o Excel ou outro tipo de aplicativo, a partir
desse momento, descobre-se que os dois processos de anotações e armazenamento não conseguem ter a
mesma dinâmica, qual a solução? Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados, comprados (licença) ou até de
livre acesso ou o que chamamos de freeware (programa, aplicativo, disponibilizado para uso gratuito.
ARMAZENAMENTO COM SQL
Aula 3
ARMAZENAMENTO DE DADOS
Armazenamento com SQL; Armazenamento com Azure; Armazenamento em nuvem.
28 minutos
https://lucid.app/users/login#/login?folder_id=home&browser=icon
Chegamos à nossa primeira seção com ênfase em armazenamento de dados, o objetivo é mostrar o conceito,
as características e os exemplos práticos de armazenamento com SQL, vamos à primeira indagação: o que
quer dizer a sigla SQL? E para que serve, professor? No mercado, existem diversas marcas registradas, outras
não (open source ou código aberto, de livre acesso), seja qual for a marca: MariaDB; Oracle; Microsoft SQL
Server, PostgreSQL.
São grandes marcas de respeito, que fazem parte do mercado de armazenamento e gerenciamento de dados,
e não poderíamos deixar de fora dessa lista o MySQL, que também é um sistema de gerenciamento de dados
que utiliza a linguagem para bancos de dados relacionais ou SQL, daí o nome MySQL, que une o
gerenciamento de dados mais a linguagem de banco de dados. Vamos conhecer um pouco mais sobre essa
linguagem que é utilizada para banco de dados.
Segundo Pichetti, Vida e Cortes (2021, p. 94), SQL (Structured Query Language - Linguagem de consulta
estruturada), usada para executar comando em bancos de dados relacionais, isto é, baseado em tabelas, é
uma linguagem abrangente, pois possui instruções para de�nição, consulta, atualização e eliminação de
dados. Por esse motivo, na visão de Pichetti, Vida e Cortes (2021, p. 94), observe no Quadro 1 as de�nições
para esse tipo de linguagem:
Quadro 1 | Diversos tipos da linguagem SQL
1. DDL Linguagem de de�nição de dados (DDL, do inglês data de�nition language)
2. DML Linguagem de manipulação de dados (DML, do inglês data manipulation language)
3. DCL Linguagem de controle de dados (DCL, do inglês data control language)
4. DTL Linguagem de controle de transações (DTL, do inglês data transaction language)Fonte: Pichetti, Vida e Cortes (2021, p. 94).
Quanto aos tipos de dados utilizados na linguagem SQL, segundo Abraham (2020) podem ser: char, varchar,
int, smallint, numeric, real, double precisious e �oat. Acompanhe um exemplo de Abraham (2021, p. 38), que
mostra o comando create table (criando uma tabela):
Figura 1 | Comando create table
Fonte: Abraham (2020, p. 38).
Já para as estruturas básicas com relação às consultas SQL na visão de Abraham (2020), podem-se citar as
consultas para uma única relação e sobre múltiplas relações. Para as operações básicas adicionais: operação
renomeação; de string; Especi�cação de atributo na cláusula select; operação de classi�cação na exibição de
tuplas, predicados na cláusula Where. Para as operações de conjunto temos: união; intersecção; exclusão.
Com relação aos valores, Abraham (2020) cita: valores nulos, já para as funções: funções agregadas que
podem ser básicas; agrupamento, cláusula having e valores nulos e booleanos. Para as subconsolidadas, tem-
se as aninhadas (membros de conjunto, comparação de conjunto, teste de relações vazias, teste de ausência
de tuplas duplicadas, subconjuntos de cláusulas from, cláusula with, escalares, escalares sem uma cláusula
from) e chegamos ao �nal com a modi�cação do banco de dados (exclusão, inserção, atualizações) (ABRAHAM,
2020).
Chegamos ao �nal de mais uma seção da unidade 2, �ca o convite para acessar sua biblioteca e sanar cada
dúvida relacionada aos exemplos acima descritos, clique e acesse o material que está na plataforma de seu
curso pelo link:
Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786556900186/. Acessando esse link, você
poderá pesquisar ainda mais sobre essa linguagem incrível que é a SQL.
VIDEOAULA: ARMAZENAMENTO COM SQL
Para a Seção 1, visualizaremos e discutiremos juntos os conceitos sobre a linguagem SQL, seus tipos de
linguagem, suas ações na programação como suporte para banco de dados, �que atento aos exemplos, às
características na criação de uma tabela e quais os softwares podemos utilizar na criação dessas tabelas.
ARMAZENAMENTO COM AZURE
Chegamos ao Bloco 2, o assunto em pauta é o Azure, plataforma criada pela Microsoft onde concentra sua
base, seu conceito e suas características na computação em nuvem. Professor, mas o que é armazenamento
em nuvem? Vamos a um breve relato.
Computação em nuvem, segundo a Microsoft (2021), que será discutido na próxima seção, é muito importante
devido à sua responsabilidade de armazenamento, segurança e distribuição de dezenas de ações que são
transformadas em negócios. Essas metodologias são utilizadas por Google e Amazon, Microsoft e Cisco, entre
outras gigantes que deixaram de utilizar em sua maioria de ações os métodos tradicionais e investiram
milhões de dólares em infraestrutura, programação e principalmente pro�ssionais que �zeram a diferença
nesse tipo de empreendimento. Mas e o Azure? Onde entra essa tecnologia?
Na visão da Microsoft (2021), essa é uma plataforma paga, ou seja, se preferir ter esse tipo de serviço em
nuvem, você ou sua empresa terão de comercializá-la junto à empresa Microsoft, nascida em meados do ano
de 2008, mais precisamente no mês de outubro no evento de nome “Professional Developers Conference”
(Conferência de Desenvolvedores Pro�ssionais). Em 2010 ganhou seu primeiro nome, batizada de Windows
Azure, porém em 2014 foi modi�cado para Microsoft Azure. Como é seu funcionamento?
Videoaula: Armazenamento com SQL
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786556900186/
Na visão da Microsoft (2021), faz-se a proteção aos clientes e às organizações com a segurança em várias
camadas nos data centers, na infraestrutura e nas operações. Com um investimento de mais de US$ 1 bilhão
em pesquisa e desenvolvimento e o monitoramento de 3.500 especialistas em segurança para proteger os
dados. Isso nos mostra a importância de se pesquisar ainda mais sobre essa plataforma. Observe e conheça
um pouco mais sobre essa ferramenta desenvolvida pela Microsoft no Quadro 2 a seguir:
Quadro 2 | Funcionalidades e características do Azure
1.
Funcionalidade
Milhares de máquinas disponíveis em grandes centros de processamentos e
armazenamento, você tem a combinação de seu software, que direciona a computação
em grelha, que direciona a computação e que oferece uma escalabilidade para as
aplicações.
2. Recursos Pode oferecer aplicações distribuídas, integra com soluções locais, além de poder
armazenar e administrar recursos de computação.
3. Distribuição O início de sua distribuição ocorreu em meados de 2010 do mês de março, com uma
abrangência por diversos países.
4. Serviços
oferecidos
Calculadores; gestão de dados; redes de negócios; desenvolvedores de serviços em TI;
identidade e acesso, entre outros.
Fonte: Microsoft (2021).
Vamos a alguns recursos do Azure, segundo a Microsoft (2021):
•  Pode-se utilizar um centro de início rápido para a escolha do projeto desejado e iniciá-lo como
prototipagem.
•  Criação de máquinas virtuais ou VMs com base em tutoriais da marca.
•  Possibilidade de criação de aplicativos web: criação, implementação e gerenciamento.
•  Usabilidade do banco de dados SQL Azure.
•  Oportunidade de utilização do DevOps Azure ou planejar e colaborar no compartilhamento de códigos,
acompanhando os trabalhos e envio de softwares.
•  Os clientes poderão usar os serviços cognitivos do Azure, incorporando inteligência arti�cial nos aplicativos
criados.
•  Tutoriais e�cientes que direcionam para con�guração de sua área de trabalho virtual do Azure, áreas
remotas onde funcionam os aplicativos e dispositivos da empresa.
E então, estudante, gostou? 
Chegamos ao �nal de nossa segunda seção sobre armazenamento de dados com ênfase na ferramenta Azure
da Microsoft, �ca o convite para você acessar o vídeo que será o complemento de diversas informações
tratadas nesta seção.
VIDEOAULA: ARMAZENAMENTO COM AZURE
Neste vídeo, estaremos juntos analisando a história, as características e as ferramentas que compõem o
funcionamento e armazenamento com Azure, essa ferramenta criada pela Microsoft para amenizar e
dinamizar os desa�os encontrados nos serviços em nuvem. Analise as �guras que exempli�cam as
características e funcionalidades, assim como os recursos do Azure.
ARMAZENAMENTO EM NUVEM
Estamos iniciando nossa terceira e última seção sobre armazenamento de dados, e não poderia faltar o
armazenamento em nuvem.
Segundo Abraham (2020), tradicionalmente as empresas iniciaram seus trabalhos de armazenamento de
dados por intermédio de servidores físicos, a vantagem era a de ter o controle do armazenamento onde
muitos e por muito tempo utilizam os discos magnéticos para backups. Os discos eram guardados em salas
protegidas de invasores da informação, o que realmente foi caindo em desuso ou obsoletaram esse tipo de
armazenamento pelo alto custo de manutenção, infraestrutura, salas de servidores, onde acontecem
inúmeras falhas por inúmeros fatores, como aquecimento, invasão física, CPUs travando ou falhando, sem
contar no aumento de demanda que, muitas vezes, essa infraestrutura não suportava esse aumento
repentino (ABRAHAM, 2020).
Surgiu então o armazenamento em nuvem, por volta de 1997, segundo Abraham (2020), onde Ramnath
Chellappa, em uma de suas palestras como professor, apresentou o conceito sobre computação na internet
(serviços e armazenamento), o símbolo “nuvem” referia-se ao que está no ar ou na internet, porém o
precursor do armazenamento em nuvem foi John MacCarthy, que em 1957 começou a esboçar conceitos
sobre Cloud Computing ou Computação em Nuvem.
Na visão de Abraham existem algumas formas de usabilidade da computação em nuvem ou Cloud Computing
ou modelos, vamos analisá-los: infraestrutura-como-um-serviço, plataforma-como-um-serviço e software-
como-um-serviço. Observe a Figura 2 a seguir:
Figura 2 | Modelos de computação em nuvem
Videoaula: Armazenamento com AzurePara visualizar o objeto, acesse seu material digital.
Fonte: Abraham (2021, p. 559).
Vamos entender esses modelos, um pouco mais sob o olhar de Abraham (2021):
•  Infraestrutura-como-um-serviço: oferece provedores ou abstração de uma ou mais MV (máquinas virtuais),
simuladas pelo software em diversas formas e características.
•  Modelo de plataforma-como-um-serviço: pode implantar e gerenciar plataformas como armazenadores de
dados, banco de dados e também servidores de aplicação, comandados pelo software de aplicação.
•  Software-como-um-serviço: o intuito é fornecer o software de aplicação como serviço, os provedores de
serviços cuidam da implementação, das atualizações e a�ns.
Segundo Abraham (2021), temos os prós e contras de se utilizar esse tipo de metodologia. Observe no Quadro
3 a seguir:
Quadro 3 | Prós e contras em utilizar a computação em nuvem
Vantagens Desvantagens
1. Diminuição da equipe de suporte. 1. Aceitar que seus dados sejam armazenados por
outra empresa.
2. Permite a acessibilidade de novas empresas,
devido ao baixo custo de investimento.
2. Se o fornecedor sofrer uma invasão, os dados
poderão �car expostos.
3. Recursos como computação e armazenamento
são adicionados à medida que a empresa cresce.
3. O cliente não possui controle sobre a segurança
da informação do fornecedor.
Vantagens Desvantagens
4. Os clusters são grandes, o que permite aumentar
a alocação de dados de acordo com a demanda.
4. O risco aumenta se o cliente optar por armazenar
os dados em outro país.
Fonte: adaptado de Abraham (2020, p. 562).
Sejam vantagens ou desvantagens, o que devemos entender e procurar se interagir é com a ideia de que é
irreversível a computação em nuvem, armazenamento e usabilidade da informação. Grandes empresas
comprovam isso a cada dia, Amazon, Google, Yahoo, Microsoft, IBM são exemplos de investimento nesse
segmento, corporações que aumentam sua rentabilidade e con�abilidade de seus produtos, mesmo com
descon�ança dos serviços e armazenamento em nuvem, defeitos técnicos, socioeconômico ou jurídico irão
acontecer, porém grandes pro�ssionais estão se destacando gradativamente para mudar esse quadro, que é
a con�abilidade da informação.
VIDEOAULA: ARMAZENAMENTO EM NUVEM
Chegamos ao nosso terceiro vídeo, que tratará do assunto armazenamento de dados com ênfase em
armazenamento em nuvem, que surgiu em meados dos anos 1950 e até hoje faz nossos administradores
digitais buscarem cada vez mais a compreensão e o dinamismo sobre essa nova tendência.
ESTUDO DE CASO
Olá, estudante!
Chegamos ao nosso estudo de caso sobre armazenamento de dados, um problema comum para empresas
que aumentam gradativamente sua entrada, seu monitoramento, seu gerenciamento e sua disponibilização
de dados.
Uma empresa de alocação de carros, responsável por alocar, monitorar e receber a devolução do auto
alocado, vem passando por di�culdades em seu controle de clientes, vamos ao caso. Nascida em 2018, a
empresa Quatro Rodas, Você Motorizado, começou com uma frota de 30 carros, consequentemente, 30
alocadores em potencial. Com o crescimento dos negócios de vendas autônomas, Uber e outros segmentos
começaram a procurar a empresa para utilizar cada vez mais os recursos de locação de autos. Com isso, a
empresa foi adquirindo insumos e aumentando seu poder de locação, hoje, em 2021, com 150 autos para
locação, a empresa que organizada seus clientes, fornecedores, arquivos e tudo mais em um servidor bem
antigo, desatualizado, começou a dar muitos problemas com a manutenção constante do servidor, perda de
discos magnéticos com backups anteriores, entre outros.
O que a empresa poderia fazer para sanar esses problemas de armazenamento de dados? O que você faria?
Videoaula: Título do Bloco
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
RESOLUÇÃO DO ESTUDO DE CASO
Em uma das reuniões de pauta da diretoria, um dos sócios teve a ideia de adquirir uma licença do Azure
Microsoft para gerenciar em nuvem os dados da empresa. Depois de instalado e rodando ou em usabilidade
pela equipe administrativa que acompanha as movimentações dos processos, chegaram ao consenso de que
a aquisição dessa ferramenta trouxe as seguintes vantagens:
•  Diminuição do quadro de funcionários para operacionalização do monitoramento e armazenamento de
dados da empresa.
•  Criação de aplicativos interativos com os itens que compõem o segmento da empresa.
•  Aumento na capacidade de armazenamento de dados.
•  Os novos funcionários que são contratados podem contar com os tutoriais da Azure Microsoft para
treinamentos.
•  Simulação de novas operações realizadas na máquina virtual do Azure.
•  Troca de informações sobre o segmento e a utilização da plataforma com outros clientes.
Ou seja, a empresa conseguiu o gerenciamento de seus clientes, fornecedores, colaboradores e
principalmente o controle de locação de sua frota, que cresceu e alavancou os negócios e o crescimento da
empresa.
 Saiba mais
Este é o momento de aprofundarmos nossos conhecimentos sobre armazenamento de dados, quer
saber mais sobre o Microsoft Azure? Acesse o vídeo a seguir:
TUTORIAL Criando uma conta no Microsoft Azure e utilizando os créditos gratuitos. [S. l.: s. n.], [s. d.]. 1
vídeo (4 min.). Publicado pelo canal William S. Rodriguez. Disponível em: https://youtu.be/tAixhiHmphA.
Acesso em: 15 dez. 2021.
Bons estudos!
Resolução do Estudo de Caso
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
https://youtu.be/tAixhiHmphA
INTRODUÇÃO
Olá, estudante!
Chegamos a mais uma aula do seu cronograma estudantil, mais especi�camente, gerenciamento de dados, ou
seja, recebê-los de uma determinada origem, veri�car se são relevantes para seu uso e armazená-los em um
determinado repositório. Porém, essa relevância está pautada em muitos itens, entre eles os dados de
referência, conformidade com os regulamentos, tratamento e gerenciamento desses dados, então, faz-se
necessária a seguinte indagação: a empresa realiza ou atualiza esses itens com responsabilidade e de forma
correta?
Iniciamos falando dos dados, em especí�co do gerenciamento com dados mestres, que se encaixa em uma
das classi�cações de como gerenciá-los, que por codi�cação e padronização recebem dos dados referenciais
toda estrutura ou base (códigos, cep, custo...), chegando aos dados transacionais. Passaremos pelo
gerenciamento de dados heterogêneos e concluiremos com o tema data stewards, que são os responsáveis
pelos diversos dados e sua organização.
GERENCIAMENTO COM DADOS MESTRES
Olá, estudante!
Vamos falar do gerenciamento de dados por referência, em especi�co, “dados mestre”, veremos que gerenciar
a informação não é somente recebê-la de uma forma bruta, ou seja, não saber o que fazer com essa
informação. Podemos citar as redes sociais onde milhões ou quase bilhões de pessoas acessam
constantemente diversos ambientes do mundo todo, sem saber de sua origem, se é verídica, simplesmente
visualizam, curtem, comentam, sem um �m de governança, ou sem um sentido organizado. Muitos
pro�ssionais chamam esse tipo de informação de lixos eletrônicos, que não levam à nada e que �cam como
repositórios nesses ambientes.
Desde as primeiras aparições dos dados eletrônicos, em meados de 1948, segundo Barbieri (2020), desde os
transistores, assim como os bits criados na mesma época, nascia ali a grande união, parceria que mudaria
para sempre os rumos da informação, onde na sua caminhada foram revolucionando esses dados,
agrupando-os e migrando-os daquelas primeiras máquinas para nossos robustos gerenciadores de banco de
Aula 4
GERENCIAMENTO DE DADOS DE REFERÊNCIA
Gerenciamento com dados mestres; Gerenciamento com dados heterogêneos; Data Stewards.
26 minutos
dados, fazendo-os passarem em nossos dias por muitas linguagens de programações, plataformas e sistemas
operacionais, além de muitos cursos que ajudam os pro�ssionais a se prepararem para os novos desa�os da
informação.
Sobre o “gerenciamento com dados mestre”,na visão de Barbieri (2020) pode-se entender como informações
que são decisivas para as tomadas de decisão de uma empresa que tem como característica poder ser
armazenados em diversos tipos de sistemas para inúmeras situações, são dados cruciais que ajudam o núcleo
ou os departamentos para a tomada de decisões (macrovisão de negócios). Esse gerenciamento se dá por
saber de onde vieram (origem) esses dados, compara-os com situações parecidas que possam dar
embasamento para que a equipe de gerenciamento não cometa os mesmos erros. Vamos saber de onde
podemos extrair os dados mestre, ou seja, quatro itens importantes (categorias) oriundas de grandes
empresas. Vamos acompanhar o Quadro 1 na visão de Barbieri (2020):
Quadro 1 | Divisão das categorias de dados mestre oriundos de dados organizacionais
1. Pessoas (usuários) Clientes diretos e indiretos, funcionários, fornecedores de insumos.
2. Local Cidades envolvidas e seus estados, seus endereços, tanto a matriz quanto a �lial e
centros de distribuição dessa empresa.
3. Objetos e ações Produtos �nais, insumos e serviços prestados.
4. Processos
organizações
Mapa organizacional, vendas internas ou externas departamentais, custos,
planejamentos sobre as contas da empresa.
Fonte: adaptado de Barbieri (2020, p. 18).
Os dados mestre são conhecidos, segundo Barbieri (2020), como uma das classi�cações dos “Dados”, sendo
eles estruturados ou não. Observe a Figura 1:
Figura 1 | Estrutura dos dados, ações dos dados mestre
Fonte: Barbieri (2020, p. 18).
Como se pode observar na Figura 1, os dados mestres recebem as informações dos dados de referência, ou
codi�cação padrão que se transformam em dados transacionais, são considerados os dados de fundação de
uma empresa por serem estáveis, vamos exempli�car: “Cliente compra um veículo em uma concessionaria
especí�ca”, note que temos três itens que são considerados mestres: cliente, concessionária e veículo –
ligados ou relacionados à compra (dado transacional).
Chegamos ao �nal desta seção, na qual pudemos analisar informações importantes sobre dados mestre, seu
conceito, características e usabilidade, �ca o convite do autor para que você acesse nosso primeiro vídeo, que
será o complemento de algumas informações sobre esta seção.
VIDEOAULA: GERENCIAMENTO COM DADOS MESTRES
Neste primeiro vídeo trataremos de algumas informações complementares sobre dados mestre que foram
abordadas na Seção 1, em que fala do conceito, das características e do exemplo de dados mestre, não deixe
de acessar e enviar suas dúvidas e/ou considerações sobre o assunto.
GERENCIAMENTO COM DADOS HETEROGÊNEOS
Olá, estudante!
Chegamos à segunda seção falando de gerenciamento com dados heterogêneos, ou seja, dados chegam de
diferentes origens e extensões e por diversos bancos de dados e sistemas operacionais, porém interligados
entre si. Avançamos muito em conhecimentos de novas linguagens, metodologias, estruturas físicas e/ou em
nuvem, mas esbarramos no desa�o da heterogeneidade, pois o �uxo de dados aumentou devido a novas
tendências, marcas e investidores do mercado virtual que apostam em plataformas cada vez mais exigentes.
Vamos então compreender um pouco mais sobre o gerenciamento com dados heterogêneos ou
distintamente diferentes em um mesmo sistema computacional.
Segundo Moraes (2018), a heterogeneidade dos dados permite que diferentes modelos, diversos fabricantes e
insumos totalmente diferentes se interliguem para mostrar ao usuário uma forma canalizada de informação.
Vamos a algumas peculiaridades do gerenciamento com dados heterogêneos:
•  Possui conotação técnica e teórica.
•  Gerenciados e realizada sua distribuição para diferentes tipos, sejam eles: formatos e várias extensões de
codi�cação.
•  Comprovação de melhoria devido a novas tendências que estão sendo testadas com o desenvolvimento de
novas arquiteturas de adaptações.
Já as desvantagens, segundo Barbieri (2020), também podem ser de ordem representativa, vamos a elas:
Videoaula: Gerenciamento com dados mestres
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
•  Para volumes maiores de dados, torna-se necessário saber lidar com técnicas de integração de dados,
como: combinar protocolos, gerenciar �uxo de dados e escolher interfaces técnicas como drivers.
Os quadros a seguir mostram um exemplo de distribuição de dados heterogêneos:
Quadro 2.1 | Distribuição de dados heterogêneos
Cidade Temperatura (º) Umidade do Ar Nebulosidade Medição do vento
Andirá 22 40 baixa fraco
Bandeirantes 15 51 alta moderado
Barra do Jacaré 26 59 média moderado
Itamaracá 30 30 baixa forte
Fonte: adaptado de Moraes (2018).
Quadro 2.2 | Distribuição de dados heterogêneos
Cidade U.F População Z. rural Comércio
Andirá PR 23000 baixa alto
Bandeirantes PR 45000 alta médio
Barra do Jacaré PR 11000 média médio
Itamaracá PR 25000 baixa alto
Fonte: adaptado de Moraes (2018).
Na visão de Barbieri (2020), no exemplo de distribuição heterogênea dos dados, o sítio (a) e o sítio (b) contêm,
respectivamente, dados relativos às condições meteorológicas e à demogra�a das mesmas cidades. Nesse
caso, o campo "Cidade" é um identi�cador que relaciona (a) com (b) e vice-versa. Para gerenciar informações
de diferentes tipos, ou banco de dados do tipo heterogêneos, requer desse sistema vários softwares
adicionais, para assim fazer a leitura e as ações relacionadas a essas informações de diferentes tipos,
chamada de Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Heterogêneos, que tem como sigla SGBDH.
Chegamos ao �nal de mais uma seção, onde pudemos pesquisar sobre o gerenciamento com dados
heterogêneos, seu conceito, suas características e exemplos, �ca aqui o convite para você acessar o vídeo de
complemento desta seção.
VIDEOAULA: GERENCIAMENTO COM DADOS HETEROGÊNEOS
Chegamos ao nosso Vídeo 2, que mostra um complemento sobre a Seção 2, que trata de gerenciamento com
dados heterogêneos, estruturas que permitem manipulações de diversos tipos de informações de seus dados
primitivos, mesmo que sejam diferentes. Acesse, identi�que-se com o assunto, sempre anote suas dúvidas
para possíveis pesquisas complementares.
DATA STEWARDS
Olá, estudante!
Chegamos a nossa terceira seção, que trata especi�camente de um assunto muito importante que são os
“Data Stewards” que traduzindo nos remete a “Administradores de Dados”, ou seja, pro�ssionais formados em
ambientes de tecnologia da informação que possam atuar em diversas áreas departamentais comprometidas
com o recebimento, o armazenamento e a distribuição da informação.
A revolução e a necessidade em formar grandes pro�ssionais para preenchimento de vagas em diversos
departamentos que foram se especi�cando cada vez mais, levaram muitas instituições de ensino a oferecer
cada vez mais cursos especí�cos para atender as necessidades dos sistemas corporativos que investem
pesado no ramo da informação e ou desenvolvem a informação por intermédio da criação e terceirização de
muitos dos softwares que são comprados e utilizados pelas empresas competitivas de mercado. Sistemas de
Informação; Ciência da Computação; Engenharia de Dados e Engenharia da Computação. Agora, segundo
Barbieri (2020), vamos acompanhar no Quadro 3 algumas informações sobre os gerenciadores de dados:
Quadro 3 | Termos relacionados ao gerenciamento de dados
1. Domínio de
dados
Grupo ou conjunto de dados que são a base de uma determinada tratativa, baseia-
se em sistemas.
2. Data owner Dono ou mantenedor dos dados, responsável pela tomada de decisão.
3. Business data
steward
Pro�ssional responsável que dá o suporte ao data owner, conhecem as regras, os
conteúdos, a qualidade da informação.
4. Technical data
steward
Pro�ssionais que garantem a disponibilização dos dados, atualizam e/ou fazem a
correção se necessário for, antes do uso dessa informação.
5. Governança de
dados
Procedimentos, regras que fazem das políticas idealizadas em grupos, utilizam
ferramentas para gestão dos dados.
Fonte: adaptado de Barbieri(2020).
Videoaula: Gerenciamento com dados heterogêneos
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
Para tornar-se um data steward segundo Moraes (2018), um administrador de dados é responsável por
gerenciar e distribuir dados com segurança para a empresa que trabalha ou presta serviços terceirizados,
especi�camente se for con�dencial e não puder ser divulgada para outros departamentos. Monitora a
entrada, o armazenamento e a distribuição dos dados para ferramentas como o data warehouse, analisa os
dados, transformados em informação, independentemente de sua extensão e/ou origem, propondo
segurança contra possíveis ataques cibernéticos, participa diretamente da infraestrutura organizacional da
informação da empresa, atualizações e mudanças de sistemas operacionais, implantação de novos
programas, assim como help desk ou central de ajuda, a postos para auxiliar, monitorar e treinar
colaboradores com problemas no desempenho de seus departamentos, tratando-se da manipulação dessa
informação. Na visão de Barbieri (2020), esse pro�ssional deve ter os seguintes conhecimentos:
• Governança de dados.
• Arquitetura de dados.
• Projeto e modelagem de dados.
• Armazenamento e operação de dados.
• Integração e interoperabilidade de dados.
• Gestão de conteúdos e de documentos.
• Gestão de dados mestres e referentes.
• Gestão de data warehouse.
• Gestão de qualidade de dados.
Observe que esses itens compõem as ações que um administrador de dados possui, não necessariamente em
sua totalidade, mas mostra um desa�o enorme para esse pro�ssional, pois as empresas ao redor do mundo
não param de funcionar para você se formar, e sim buscar no mercado pessoas com o intuito de
pro�ssionalismo pelo menos em alguns desses itens citados e com o tempo o pro�ssional vai se moldando
nas necessidades dessa empresa.
Chegamos ao �nal de nossa última seção desta aula, �ca o convite para você acessar nosso vídeo a seguir que
estará complementando esta seção.
VIDEOAULA: DATA STEWARDS
Chegamos ao nosso terceiro vídeo desta aula, que complementa a Seção 3 em especí�co, uma introdução
sobre data steward, conceito, características, participação de mercado e especi�cações sobre esse grande
pro�ssional que respira tecnologia da informação.
Videoaula: Data Stewards
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
ESTUDO DE CASO
Este estudo de caso trata-se de uma empresa de nível médio do ramo esportivo, seu mantenedor formado em
administração e educação física resolveu investir em uma loja de departamentos esportivos, porém, apesar
das vendas estarem melhorando gradativamente, não despontavam alguns produtos, como: tênis de corrida,
relógios, entre outros.
O que poderia ser feito para esses produtos serem alavancados para a melhoria de suas vendas? Qual a
melhor estratégia a ser desenvolvida? Para essa estratégia, você contrataria uma equipe? E de que forma
seria? A aquisição de aplicativos ou softwares de gestão seria relevante? Qual seria o veículo de comunicação
para essa tarefa?
RESOLUÇÃO DO ESTUDO DE CASO
Vamos para a solução deste estudo de caso.
O primeiro passo foi contratar uma empresa para cuidar da governança de dados dessa empresa, ou seja, um
grupo, liderados por um administrador de dados que �cou responsável por coletar, monitorar e analisar os
dados de origem que começaram a chegar.
O segundo passo foi criar um aplicativo para ser utilizado de forma gratuita, ou seja, a partir de sua primeira
compra na loja, seja �sicamente ou on-line pelo site da empresa, teria acesso a um aplicativo instalado em um
relógio bem simples de material bom que aguente treinos esportivos de pequena, media ou alta intensidade.
O terceiro passo foi divulgar o aplicativo + relógio para recebimento em casa, porém o atleta obrigatoriamente
deve fornecer uma avaliação, sobre seu IMC e outros dados sobre seus exercícios físicos e performance com
os produtos comprados na loja esportiva.
O quarto passo foi a empresa gerir e administrar todos os dados de cada pessoa, cliente e fazer uma
devolutiva por pro�ssionais da área sobre sua performance e dicas de melhoria para o item desempenho.
Vamos aos resultados:
• Foi necessária a aquisição de novos equipamentos para melhoria da arquitetura de dados, tornou-se um
ambiente heterogêneo.
• A empresa passou a divulgar os resultados sem expor os clientes sobre o programa de desenvolvimento e
melhoria de desempenho, o networking foi imediato.
• Com os dados dos clientes, a empresa adquiriu em seu pacote de melhorias virtuais, softwares para fazerem
a análise de dados via mineração de dados.
• A empresa passou a melhorar a aquisição de materiais esportivos para suprir as necessidades dos
atletas/clientes.
Gostou de nosso estudo de caso?
Resolução do Estudo de Caso
Para visualizar o objeto, acesse seu material digital.
 Saiba mais
Em nosso Saiba mais duas dicas para seu aprofundamento em pesquisa bibliográ�ca para aumentar seu
conhecimento didático pedagógico.
1ª Dica:
FÁVERO, L. P. Análise de dados. 1. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595153226/c�/6/10!/4/2/28@0:49.6. Acesso em:
16 dez. 2021.
2ª Dica:
BARBIERI, C. Governança de Dados. Rio de Janeiro: Editora Alta Books, 2020. 9788550815435. Disponível
em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788550815435/. Acesso em: 3 out. 2021.
Boas pesquisas.
Aula 1
ALEKSY, Markus. et. Al. Implementing distributed sistem with Java and Corba. Berlim: Springer, 2005. 343p.
COULOURIS, G. et al. Sistemas Distribuídos. Porto Alegre: Grupo A, 2013. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788582600542/. Acesso em: 2 out. 2021.
ZENKER, A. et al. Arquitetura de sistemas. Porto Alegre: Grupo A, 2019. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595029767/. Acesso em: 2 out. 2021.
Aula 2
MACHADO, F. N. R. Projeto de Data Warehouse. São Paulo: Érica, 2004.
SORDI, J. O. D. Modelagem de dados - estudos de casos abrangentes da concepção lógica à
implementação. São Paulo: Saraiva, 2019. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788536532370/. Acesso em: 6 out. 2021.
WERLICH, C. Modelagem de dados. Londrina: Editora e Distribuidora Educacional S.A., 2018. 216 p.
REFERÊNCIAS
7 minutos
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595153226/cfi/6/10!/4/2/28@0:49.6
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788550815435/
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788582600542/
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595029767/
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788536532370/
Aula 3
ABRAHAM, S. Sistema de Banco de Dados. São Paulo: Grupo GEN, 2020. 9788595157552. Disponível em:
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MICROSOFT. Resolver os desa�os de hoje com um aliado na nuvem. [s. d.]. Disponível em:
https://azure.microsoft.com/pt-br/overview/why-azure/. Acesso em: 5 out. 2021.
PICHETTI, R. F.; VIDA, E. da. S.; CORTES, V. S. M. P. Banco de Dados. Porto Alegre: Grupo A, 2021.
9786556900186. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786556900186/. Acesso
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Aula 4
BARBIERI, C. Governança Dados. Rio de Janeiro: Editora Alta Books, 2020. 9788550815435. Disponível em:
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788550815435/. Acesso em: 3 out. 2021.
MORAIS, I. S. de. Governança de tecnologia da informação [recurso eletrônico] / Izabelly Soares de Morais,
Glauber Rogerio Barbieri Gonçalves; [revisão técnica: Jeferson Faleiro Leon]. Porto Alegre: Sagah, 2018.
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595157552/
https://azure.microsoft.com/pt-br/overview/why-azure/
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786556900186/
https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788550815435/