modelo de dados

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Aula
03
Banco de Dados I - UNIGRAN
MODELO DE DADOS
Prezado(a) aluno(a), 
Nesta terceira aula iremos compreender alguns modelos de 
agrupamento de dados.
Ao iniciar o estudo desta e das demais aulas, sugerimos que adote, 
dentre outras técnicas de estudo, uma que é chamada de “interrogação 
elaborativa”... Esta técnica consiste em pensar justificativas para o fato de 
considerarmos os conteúdos que iremos estudar como verdadeiros. Para 
tanto, durante o estudo que ora se inicia sugerimos que se concentre em 
questionamentos iniciados em “por que?”, ao invés de “o que?”. Note que 
chegar às respostas irá requerer um esforço maior de seu cérebro, uma 
vez que ele precisará se concentrar em compreender, não apenas o fato em 
si, mas também as causas de determinado fato. Com isso, certamente sua 
aprendizagem será mais reflexiva e sedimentada! 
Lembre-se, ainda, de ler e refletir sobre os objetivos de 
aprendizagem e as Seções de Estudo da Aula 3. Afinal, você é o protagonista 
de sua aprendizagem! Contamos com a sua colaboração!
Bom trabalho!
Objetivos de aprendizagem
Ao término desta aula, você será capaz de:
• definir e conceituar um modelo de dados; 
• reconhecer e analisar algumas ferramentas para criar um modelo 
de dados. 
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Seções de estudo
• Seção 1 - Principais Objetos de um SGBD.
• Seção 2 - Modelos de Dados.
• Seção 3 - Modelagem Conceitual.
Seção 1 – Principais Objetos de um SGBD
Vamos iniciar os estudos desta aula com base em uma abordagem mais 
técnica, nesse sentido, vamos pensar em um banco de dados como uma coleção 
de registros salvos em um computador em um modo sistemático, de forma que um 
programa de computador possa consultá-lo para dar algumas respostas.
Geralmente, um registro está ligado a um conceito completo e é dividido 
em campos, ou atributos, dessa forma, dão valores a propriedades desses conceitos. 
É possível que alguns registros apontem diretamente ou referencialmente 
indiretamente outros registros, o que faz parte da caracterização do modelo 
adotado pelo banco de dados (ELMASRI, R.; NAVATHE, 2005).
O termo banco de dados precisa ser aplicado somente aos dados, porém, 
o termo Sistema Gerenciador de bancos de dados precisa ser aplicado ao software 
com a capacidade de influenciar os bancos de dados de forma geral. No entanto, 
é comum confundir os dois conceitos.
Para iniciar nossas refl exões, nesta primeira seção da Aula 3, vamos aprofundar 
nossos conhecimentos sobre os objeƟ vos do banco de dados, estes novos saberes 
irão substanciar a compreensão de como agrupar dados para facilitar o acesso a 
informações dentro do banco de dados.
Durante a leitura desta aula é importante que você tenha sempre materiais de 
pesquisa para eliminar eventuais dúvidas sobre o assunto discuƟ do.
Bons estudos! 
Para
Refl eƟ r
O esquema do banco de dados ou esquema relacional é a foma como 
são descritos os Ɵ pos de registros existentes em um banco de dados, 
além disso, quais são os campos de cada registro é conhecida como.
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1.1 Tabelas
Nas tabelas (Entidades) estão armazenados todos os dados de um Banco 
de Dados Relacional (BDR). Sobretudo, a tabela é uma simples estrutura formada 
por linhas e colunas, parecida com uma matriz.
O conjunto de linhas de uma tabela é chamado também de Registros 
ou Tuplas, e contém os dados de cada fornecedor cadastrado na tabela (figura 
a seguir). Os registros não precisam necessariamente conter dados em todas as 
colunas, os seus valores podem ser nulos.
Cada linha formada por uma lista ordenada de colunas representa 
um registro, ou tupla. Os registros não precisam conter 
informações em todas as colunas, podendo assumir valores 
nulos quando assim se fi zer necessário.
Resumidamente, um registro é uma instância de uma tabela, ou 
entidade. O start da modelagem se dá a partir das ENTIDADES. 
Uma entidade é uma representação de um conjunto de 
informações sobre determinado conceito do sistema. Toda 
entidade possui ATRIBUTOS, que são as informações que 
referenciam a entidade. Para exemplifi car no sistema de 
controle de Biblioteca, partimos do conceito principal que 
é o empréstimo de obras por usuários da biblioteca. A partir 
deste conceito inicial, vamos ramifi cando e descobrindo 
novos conceitos. Podemos iniciar nosso raciocínio da seguinte 
forma: "Uma biblioteca possui Obras literárias que podem ser 
tomadas em empréstimos pelos usuários credenciados. Podemos 
rapidamente enxergar um cadastro de livros, um cadastro de 
usuários e um registro de empréstimos, certo? É essa visão 
que temos que ter ao modelarmos um banco, isto é, devemos 
detectar as informações que devemos armazenar. Para identifi car 
se aquele conceito pode ser uma entidade você deve apenas se 
perguntar: "Eu desejo armazenar quais informações sobre este 
conceito?" Se houver informações a serem armazenadas, você 
tem uma ENTIDADE (PIVETA, 2013, grifo nosso).
Nesse contexto, é importante observar que as colunas de uma tabela 
são ainda conhecidas como campos, visto que os campos têm características 
que definem o dado que será armazenado. Como exemplo um campo do tipo 
numérico, na qual serão somente armazenados números. Os SBD têm regras para 
consistir os dados que são armazenados (MACHADO; ABREU, 2009). 
Pode-se afirmar, portanto, que os campos precisam ser bem dimensionados 
na criação das tabelas. 
Vejamos melhor esse conceito analisando a tabela a seguir: 
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1.2 Índices
Os índices são estruturas que buscam melhorar o acesso aos dados em 
um banco de dados. Esses índices, bem como as tabelas, podem ser distinguidos 
por meio de várias estruturas de armazenamento, e sua forma de utilização não é 
uma fórmula exata que apresenta bons resultados automaticamente. É necessário 
saber quando e como utilizá-los.
O principal motivo para se construir um índice é aprimorar o desempenho 
nas consultas feitas no banco de dados. Outro motivo é reforçar a unicidade 
entre os registros armazenados em uma tabela do banco de dados (MACHADO; 
ABREU, 2009).
1.3 Visões
Uma visão em SQL é uma Tabela “virtual”, que não está armazenada 
fisicamente na base de dados. Esses mecanismos permitem aumentar a independência 
de dados e diminuir a complexidade das consultas, tendo uma visão particular de 
uma tabela, sem ter que utilizar todos os campos na sua consulta e visualização.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Os comandos de manipulação de dados são razoavelmente 
padronizados entre os produtos baseados em SQL, mas as caracterísƟ cas 
que englobam os índices são menos padronizadas, porém estão mais 
próximas da arquitetura İ sica do BD.
Figura 3.1 Tabela. 
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Seção 2 – Modelos de Dados
Um modelo de dados é uma definição abstrata dos objetos representados 
por esses dados, dos relacionamentos desses objetos entre si e de um conjunto 
de operadores e regras que os usuários finais utilizam para interagir com o BD 
(O’BRIEN, 2004). 
Como esses dados estarão dispostos não importa aos usuários finais, por 
isso é utilizado o termo “definição Abstrata”.
Esses modelos se subdividem em duas partes: os Modelos Lógicos 
Baseados em Objetos e Baseados em Registros.
2.1 Modelos Lógicos Baseados em Objetos
Os modelos lógicos baseados em objetos são utilizados na descrição de 
dados nos níveis conceituais e de visões. 
Estes tipos de modelos, podem se caracterizar pelo fato de oferecerem, 
de modo conveniente, capacidades de estruturação flexíveis e aderirem restrições 
de dados que serão explicitamente especificados (MACHADO; ABREU, 2009).
2.1.1 Modelo Entidade-Relacionamento (ER)
O ER tem referência em uma percepção de um mundoreal que possui 
uma coleção de objetos básicos conhecidos como entidades, e em relacionamentos 
entre estes objetos. 
Nesse sentido, Machado e Abreu (2009), nos ensinam que a entidade é 
um objeto que é distinguível por um conjunto específico de atributos. Podemos 
citar como exemplo, os atributos número e saldo que demonstram uma conta 
particular em um banco. 
O relacionamento é uma combinação entre várias entidades como por 
exemplo, um relacionamento conta-cliente, na qual relaciona um cliente a cada 
conta que ele têm no banco. 
Assim, a união de todas as entidades de uma mesma forma e o conjunto 
de relacionamentos da mesma forma são chamados de conjuntos de entidades e 
conjuntos de relacionamentos, respectivamente. 
Para melhor compreensão, observe:
Atenção!!!
O modelo de dados é a principal ferramenta no fornecimento de informações sobre 
a abstração realizada na parte de interesse específi co no mundo real.
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2.1.2 Modelo orientado a objetos
Tanto quanto o ER, o modelo orientado a objeto é relacionado a um 
conjunto de objetos. Este objeto tem valores armazenados em variáveis de 
instância dentro do objeto. Em contrapartida ao modelo orientado a registros, os 
valores são os mesmos objetos. 
Dessa forma, os objetos têm objetos para um nível arbitrário de 
encaixamento. Um objeto também contem trechos de código que operam sobre o 
objeto. Tais trechos de código são conhecidos como métodos. 
No Modelo orientado a objetos o código executável é parte integrante do 
modelo de dados: 
2.2. Modelos Lógicos Baseados em Registros
Os Modelos lógicos são baseados em registro usados nas classificações 
de dados em níveis conceitual e visual. Podendo ser comparados com os modelos 
de dados de acordo com os objetos, ambos são utilizados para especificar a 
estrutura lógica geral do banco de dados e para oferecer uma descrição de alto 
nível da programação.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Figura 3.2 Conjuntos de entidades e conjuntos de relacionamentos. 
Figura 3.3 Diagrama UML Cliente. 
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2.2.1 Modelo Hierárquico
No modelo hierárquico os dados são demonstrados como coleções de 
registros e ligações entre eles. Essas ligações seguem uma hierarquia, criando 
uma estrutura como a de uma árvore. 
Nesse sentido, os operadores fornecidos ao usuário são ponteiros que 
possibilitam seu deslocamento na árvore. Este modelo é mais indicado para 
apresentar estruturas hierárquicas como relacionamentos “um para um (1:1)” 
e “um para muitos (1:N)”, porém, demonstra alto nível de redundância de 
informações e ineficiência em estruturas com alto grau de complexidade. 
Assim, podemos exemplificar melhor na figura a seguir:
2.2.2 Modelo em Rede
No modelo em rede os dados são demonstrados como coleções de 
registros e ligações entre eles, porém, não há uma definida relação hierárquica. 
No entanto, esse tipo de registro pode ter uma variedade em quantidade de 
superiores e dependentes imediatos, assim, apresenta relacionamentos de “Muitos 
para muitos (N:M)”, porém mais direto a abordagem hierárquica, entretanto, seu 
esquema de definição pode se transformar extremamente complexo.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Os operadores oferecidos são ponteiros e possibilitam o deslocamento 
na rede.
Figura 3.4 Modelo hierárquico. 
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A figura a seguir é um exemplo de modelo de rede: 
2.2.3 Modelo Relacional
No modelo relacional devemos considerar que o mundo real é o único 
que demonstra, matematicamente, ser completo e consistente. Nos demais casos 
acontecem o contrário, a definição é feita para explicar o sistema de banco de 
dados já estabelecido (MACHADO; ABREU, 2009). 
Dessa forma, vários dos sistemas não-relacionais usam artifícios de 
programação como ponteiros para funcionar. No caso do relacional não se usa 
esses artifícios, porém, é funcional no âmbito teórico. 
Como podemos ver na figura a seguir no modelo relacional de dados o 
usuário tem os dados apresentados como tabelas:
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Figura 3.5 Modelo de rede. 
Figura 3.6 Modelo Relacional. 
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Veja, a seguir, a evolução dos Modelos de Dados:
Seção 3 – Modelagem Conceitual
Para que possamos extrair a realidade dos fatos em um negócio, devemos 
observá-los e fazer com que eles sejam modelados. Nesse sentido, é necessário, 
então, registrá-los, para que possamos retratar esses fatos em futuras decisões e 
ações. Esse registro é feito por meio da criação de um modelo!
Ademais, é lógico que os fatos acontecem a todo o momento dentro de 
uma empresa e, normalmente, ficam registrados em documentos formais, como: 
fichas, memorandos, requerimentos, leis etc. Em geral, na criação e utilização 
de tais documentos não há preocupação quanto à utilização, no futuro, de um 
ambiente automatizado.
O analista, durante a modelagem conceitual dos dados, deve se 
concentrar na observação dos fatos relevantes que ocorrem na 
realidade, com a fi nalidade de construir um sistema que possa 
automatizar as necessidades de informação da mesma. Neste 
momento, os documentos que registram estes fatos só devem 
ser utilizados como apoio ao entendimento, e não como base 
para o desenvolvimento do sistema de informações, ou seja, não 
devemos ter a preocupação em simular o ambiente atual, seja ele 
manual ou automatizado (MACHADO; ABREU, 2009).
Note que o analista deve se preocupar em retratar as necessidades 
de informação que as pessoas (que agem sobre esta realidade) devem ter para 
alcançar os objetivos dessa mesma realidade.
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Figura 3.7 Evolução dos modelos de dados. 
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Segundo Machado e Abreu (2009), para formalizarmos as necessidades 
de informação de uma realidade é necessário utilizar um modelo, ou seja, algo 
que nos aponte como as informações estão relacionadas (fatos). Assim, com base 
no modelo elaborado, os analistas podem se relacionar com os usuários validando 
seus objetivos e metas, possibilitando a elaboração de um sistema de informações 
cada vez mais próximo da realidade do usuário.
3.1 Minimundo
O minimundo é uma parte da realidade, reconhecida pelo analista, na 
qual a função gerencial tem grande interesse em observar. 
Desse modo, a complexidade de se gerenciar até mesmo um minimundo, 
pode fazer com que o analista subdivida-o em partes menores, que são as visões.
3.2 Projeto Conceitual
Representa e/ou descreve a realidade do ambiente do problema, 
constituindo em uma visão global dos principais dados e relacionamentos de um 
minimundo, independente de como será programado.
3.3 Projeto Lógico
Inicia-se com base em um modelo conceitual, de acordo com três 
abordagens atualmente possíveis: Relacional, Hierárquica e Rede. 
FONTE: MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de banco de dados: uma 
visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
Figura 3.8 Projeto de um banco de dados. 
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Nesse sentido, o modelo lógico determina as estruturasque estarão no 
banco de dados, segundo as possibilidades possíveis de correspondentes pela 
abordagem, porém, não considerando ainda nenhuma característica específica de 
um SGBD, totalizando um esquema lógico de dados com base na ótica de uma 
das abordagens já mencionadas anteriormente (MACHADO; ABREU, 2009).
3.4 Projeto Físico
O projeto físico é parte do modelo lógico e demonstra as estruturas físicas 
do armazenamento de dados, como: tabelas, tamanho dos campos, índices, tipo de 
relacionamento, tipo de preenchimento desses campos, nomenclaturas projetadas com 
base em requisitos de processamento e uso mais econômico dos recursos computacionais.
3.5 Banco de dados x Realidade 
Retomando, como vimos no decorrer desta disciplina, o BD é visto como 
uma coleção de dados registrados que apresentam o estado de alguns aspectos de 
interesse do mundo real (MACHADO; ABREU, 2009). 
Para tanto, o tempo todo o conteúdo do BD demonstra uma visão atual 
do estado do mundo real. Com isso, toda modificação em algum item do banco de 
dados reflete em uma mudança que acontece atualmente na realidade.
Retomando a conversa inicial
• Seção 1 – Principais Objetos de um SGBD
Estudamos, inicialmente, uma abordagem mais técnica, vimos que um 
banco de dados é como uma coleção de registros salvos em um computador em 
um modo sistemático, de forma que um programa de computador possa consultá-
lo para dar algumas respostas. Esses registros podem ser feitos de três formas, 
como: tabelas, índices e visões.
• Seção 2 – Modelos de Dados
Na segunda seção, vimos que o modelo de dados é uma definição abstrata 
dos objetos representados por esses dados, dos relacionamentos desses objetos 
Antes de encerrar a Aula 3 é importante que retomemos os 
conteúdos estudados!
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entre si e de um conjunto de operadores e regras que os usuários finais utilizam 
para interagir com o banco de dados. 
Como esses dados estarão dispostos não importa aos usuários finais, por isso 
é utilizado o termo “definição Abstrata”. Esses modelos podem ser Modelos Lógicos 
Baseados em Objetos (Modelo Entidade-Relacionamento (ER), Modelo Entidade-
Relacionamento (ER) e Modelo orientado a objetos) e Modelos Lógicos Baseados em 
Registros (Modelo Hierárquico, Modelo em Rede e Modelo Relacional).
• Seção 3 – Modelagem Conceitual
Na terceira seção, vimos que a modelagem é utilizada para podermos 
extrair a realidade dos fatos em um negócio, devemos observá-los e fazer com que 
eles sejam modelados. Faz-se, então, necessário registrá-los, para que possamos 
retratar esses fatos em futuras decisões e ações. 
Ademais, esse registro é feito por meio da criação de um modelo, o qual 
deve conter Minimundo, Projeto Conceitual, Projeto Lógico, Projeto Físico e 
Banco de dados. 
Sugestões de leituras, sites e vídeos
Leituras
CARVALHO, I. C. L.; KANISKI, A. L. A sociedade do conhecimento e o acesso 
à informação: para que e para quem? Revista Ciência da Informação, Brasília, v. 
29, n. 3, p. 33-39, set./dez. 2000.
CASTELLS, M. A Sociedade em Rede: a era informação − economia, sociedade 
e cultura. Paz e Terra, 2007.
CERRI, M. L. ERP: Um estudo dobre estratégias de implantação. Dissertação 
(Mestrado) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 
São Paulo, 2004.
CRUZ, T. Sistemas de informações gerenciais: tecnologia de informação e a 
empresa do século XXI. São Paulo: Atlas, 1995.
DAVENPORT, T. H. Ecologia da informação: por que só a tecnologia não basta 
para o sucesso na era da informação. São Paulo: Futura, 1998. 
Nossa! Fizemos uma caminhada interessante nesta aula, não acham? Adquirimos 
conhecimentos essenciais para a nossa formação. Para fundamentar e melhorar ainda 
mais a nossa construção de conhecimentos é importante que realize as aƟ vidades 
propostas no ambiente virtual, interaja com seus colegas de curso e com seu tutor e 
que consulte as sugestões de leituras, sites, fi lmes e vídeos disponibilizados a seguir!
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ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistema de Banco de Dados. Tradução de 
Marília Guimarães Pinheiro et al. São Paulo: Pearson Education, 2005.
EPSTEIN, I. Teoria da Informação. São Paulo: Ática S.A., 1986.
FERREIRA, S. M. S. P. Redes eletrônicas e necessidades de informação: 
abordagem do sense-making para estudo de comportamento de usuários do 
Instituto de Física da USP. 1995. Tese (Doutorado em Ciências da Comunicação) 
- Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo, São Paulo, 1995.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo: Atlas, 1987.
LE COADIC, Y-F. A ciência da informação. Brasília: Briquet de Lemos, 1996.
LÉVY, P. As tecnologias da inteligência. Rio de Janeiro: Editora 34, 1993.
MACHADO, Felipe Nery Rodrigues; ABREU, Mauricio Pereira. Projeto de 
banco de dados: uma visão prática. 16 ed. São Paulo: Érica, 2009.
MATTOS, J. R.; GUIMARÃES, L. S. Gestão da tecnologia da informação: uma 
abordagem prática. São Paulo: Saraiva, 2005.
MCGARRY, K. J. Da documentação à informação: um contexto em evolução. 
Lisboa: Editorial Presença; Associação Portuguesa de Bibliotecários, Arquivistas 
e Documentalistas, 1984.
MCGARRY, K. J. O contexto dinâmico da informação: uma análise introdutória. 
Brasília: Briquet de Lemos, 1999. 
MCGEE. J; PRUSAK, L. Gerenciamento estratégico da informação: aumente 
a competitividade e a efi ciência de sua empresa utilizando a informação como 
ferramenta estratégica. Rio de Janeiro: Campus, 1994.
MIRANDA, R. C. da R. O uso da informação na formulação de ações estratégicas 
pelas empresas. Revista Ciência da Informação, Brasília, v.28, n.3, 1999/set./dez. 
p. 284-290.
MORESI, E. A. D. Delineando o valor do sistema de informação de uma 
organização. Revista Ciência da Informação. Brasília, v. 29, n. 1, 2000/jan/abr. 
p. 14-24.
O’BRIEN, J. A. Sistemas de informação e as decisões gerenciais na era da 
Internet. 4ª. Tiragem. São Paulo: Saraiva, 2004.
OLIVEIRA, A. O Valor da Informação. In: Dossier Informação. Revista Pequena 
e Média Empresa, n.12. 3ª. série. 1994.
PAIM, I. NEMHY, R. M. Q; GUIMARÃES, C. G. Problematização do conceito 
“Qualidade” da informação. Perspectiva Ciência da Informação. v. 1, n. 1, p. 
111-119, jan./jun. 1996.
PATTON, M. Q. Qualitative Research and Evaluation Methods. London: Sage 
Publications, 2002.
POLIZELLI , D, L; OSAKI, A. M. Sociedade da informação: os desafi os da era 
da colaboração e da gestão do conhecimento. São Paulo: Saraiva, 2008.
55
Banco de Dados I - UNIGRAN
REZENDE, D. A; ABREU. A. F. de. Tecnologia da Informação: Aplicada a 
Sistemas de Informação Empresariais. 3. Ed. São Paulo: Atlas, 2003.
SARACEVIC, Tefko. Information Science. Journal of the American Society for 
Information Science, v. 50, n. 12, 1999.
SHANNON, C. E; WEAVER, W. The mathematical theory of communication.
Urbana: University of Illinois, 1949.
ZEMAN, J. Signifi cado fi losófi co da noção de informação. In: O conceito de 
informação na Ciência Contemporânea. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1970. 
Sites
• CARVALHO, A. C. P. L. F. de. Redes neurais artifi ciais, tutorial introdutório. 
Documento on-line. Disponível em: <www.icmsc.sc.usp.br/~andre/neural1.
html>. Acesso em: 26 set. 2013.
• PIVETA, E. M. Disciplina de Banco de Dados – Parte V. Disponível em: <www.
icmsc.sc.usp.br/~andre/neural1.html>. Acesso em: 26 set. 2013.
• SETZER, V. W. Dado, informação, conhecimento e competência. Disponível 
em: <http://www.dgz.org.br/dez99/Art_01.htm>. Acesso em: 26 set. 2013.
Vídeos
• YOU TUBE. Aula 01: Modelagem de Dados: Introdução e Conceitos. Disponível 
em: <https://www.youtube.com/watch?v=V7uB_TIPYtk >. Acesso em: 26 set. 2013.
• ______. Modelagem de Dados: fi nalidade da modelagem a nível conceitual, lógico 
e físico. Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=jKGk3TRlxwE >. 
Acesso em: 26 set. 2013.
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