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Modelagem de Dados para Sistemas de Informação

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06/12/2011
21:45:00
Documento de uso exclusivo da unidade, não possui valor legal.
CCT0070 - MODELAGEM DE DADOSDisciplina:
Matéria:
4 - GRADUAÇÃO TECNOLÓGICA
Curso(s): 35 - SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
4334 - GESTÃO DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
4340 - ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS
Tipo Curso:
Campo: 0
Prática: 44
44Teórica:
Carga Horária Total
Versão Plano de Disciplina: 1 Vigência: 3/2/2011 Até o momento
1.Contextualização:
Cada vez mais, a necessidade de um adequado uso da tecnologia da informação tem sido
preocupação das organizações nesse início de século XXI, sobretudo quanto à gestão do
acervo de informações.
As principais preocupações são:
- Os sistemas de informação têm que suportar, além de processos transacionais e operacionais,
também processos analíticos e voltados para inteligência de negócios;
- Os sistemas de informações atuais têm a necessidade de expor os dados corporativos, e dar
acesso às transações que os manipulam, diretamente para clientes ou fornecedores da
empresa em aplicações na Internet.
- Os investimentos em tecnologia e serviços para TI são elevadíssimos e as organizações
esperam obter com isso um importante resultado que é o de elevar a qualidade dos serviços e
produtos oferecidos com os mais baixos custos possíveis, para se manter competitivo.
Dentro deste contexto a modelagem de dados assume uma importância fundamental, por ser
durante o projeto de banco de dados definidas as informações a serem armazenadas, visando
atender as atuais e futuras do negócio, com um alto nível de abstração da realidade.
A compreensão dos princípios de modelagem , a utilização de mecanismo de abstração e o
domínio de técnicas de notação, são ferramentas essenciais a qualquer profissional de TI na
gerencia e execução de funções ligadas ao desenvolvimento de aplicações, pois não se
concebe, no panorama atual, que um sistema computadorizado possa prescindir da utilização
de banco de dados em suporte às suas atividades.
2.Ementa:
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Sistemas de Banco de Dados, Projeto de Banco de Dados, Modelagem Conceitual de Dados,
Derivação do Modelo Lógico. 
3.Objetivos Gerais:
- Desenvolver projetos de banco de banco de dados para atender os requisitos de 
informações de sistema informatizados.
- Empregar as técnicas de modelagem de dados 
4.Objetivos Específicos:
- Citar os conceitos fundamentais de Sistemas de Banco de Dados;
- Descrever a arquitetura e os níveis de um sistema de gerenciamento de banco de dados;
- Explicar os tipos de modelos de dados existentes focando no modelo relacional; 
- Empregar os conceitos fundamentais de projeto de banco de dados;
- Elaborar modelos conceituais dados;
- Elaborar modelos lógicos de dados;
 
5.Conteúdos:
UNIDADE 1 – Sistemas de Banco de Dados 
1.1 - Histórico
1.2 – Vantagens e desvantagens 
1.3 - Comparativo entre SGBD e Sistema de Arquivo tradicional
1.4 – Arquitetura Básica de um sistema de banco de dados
1.4.1 - Os três níveis de arquitetura (externo, conceitual, interno);
1.4.2 - Aplicações que utilizam Banco de Dados;
1.4.3 - Usuários de Banco de Dados (comuns, avançados, administrador) e
suas responsabilidades ;
1.4.4 – Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados;
1.4.5 – Base de Dados – ( dados e metadados)
1.5 - Arquitetura cliente servidor, 3 camadas e n camadas.
1.6 - Tipos de Modelos de Dados (Relacional, Orientado a Objetos e Objeto Relacional)
 
UNIDADE 2 – Projeto de Banco de Dados 
2.1 – Objetivos do Projeto de Banco de Dados;
2.2 – Definição de Modelo;
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2.3 – Processo de Modelagem;
2.4 - Modelo Conceitual de Dados
2.5 – Modelo Lógico de Dados
2.6 – Modelo Físico de Dados
 
UNIDADE3: Modelagem Conceitual de 
3.1 – A Abordagem Entidade-Relacionamento (E-R)
3.2 - Notações para modelagem conceitual (Peter Chen, Pé de Galinha, IDEF1X etc.)
3.3 - Conceitos Básicos do Modelo E-R
3.4 – Entidades
3.4.1 – Identificação das Entidades
3.4.2 – Modelagem de Entidades 
3.4.3 – Entidades Fortes e Fracas
3.5 – Atributos 
3.5.1 – O Papel dos Atributos
3.5.2 – Tipos de Atributos
3.5.3 – Modelagem dos Atributos
3.6 – Relacionamentos
3.6.1 – Identificação dos Relacionamentos
3.6.2 – Cardinalidade
3.6.3 – Modelagem dos Relacionamentos
3.7 – Elementos de Caracterização Semânticas Adicionais
3.7.1 - Estruturas de Generalização e Especialização
3.7.2 – Estruturas de Agregação
3.7.3 Auto-relacionamento
3.7.4 Dados Históricos
3.8 - Estudo de Caso
3.9 - Laboratório de Modelagem utilizando ferramenta Case
Case
 
UNIDADE 4: Derivação do Modelo Lógico Relacional
4.1 – O Modelo Relacional
4.1.1 – Conceitos Básicos ( tabelas, atributos, campos, tuplas)
4.1.2 – Integridade Referencial;
4.1.3 – Chaves Candidata, Chave Primária e Chave Estrangeira
4.2 – Regras de Derivação
4.2.1 – Derivação de Entidades e Relacionamentos
4.2.2 – Derivação das Estruturas de Generalização e Especialização
4.2.3 – Derivação das Agregações
4.2.4 - Derivação de Auto-Relacionamento
4.3 – Normalização
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4.3.1 – Primeira Forma Normal
4.3.2 – Segunda Forma Normal
4.3.3 – Terceira Forma Normal
4.4 Estudos de Caso
4.5 Laboratório de Modelagem utilizando ferramenta Case
6.Procedimentos de ensino:
A disciplina será ministrada com aulas teóricas dando a fundamentação que permitirá a
realização das atividades práticas no laboratório, para tal poderão ser utilizadas as
seguintes metodologias:
- Exposição oral do conteúdo de fundamentação, com emprego de recursos visuais;
- Aulas práticas em laboratório utilizando ferramentas de modelagem (Case);
-? Estudos de Caso realizados de forma individuais e em equipe;
- Apresentação pelos alunos de modelagem realizadas;
- Leituras complementares;
- Utilização de Ferramentas Case.
7.Procedimentos de avaliação:
O processo de avaliação será composto de três etapas, Avaliação 1 (AV1), Avaliação 2
(AV2) e Avaliação 3 (AV3).
As avaliações poderão ser realizadas através de provas teóricas, provas práticas, e
realização de projetos ou outros 
trabalhos, representando atividades acadêmicas de ensino, de acordo com as
especificidades de cada disciplina. A soma de todas as atividades que possam vir a
compor o grau final de cada avaliação não poderá ultrapassar o grau máximo de 10,
sendo permitido atribuir valor decimal às avaliações. Caso a disciplina, atendendo ao
projeto pedagógico de cada curso, além de provas teóricas e/ou práticas contemple
outras atividades acadêmicas de ensino, estas não poderão ultrapassar 20% da
A AV1 contemplará o conteúdo da disciplina até a sua realização, incluindo o das
atividades estruturadas.
As AV2 e AV3 abrangerão todo o conteúdo da disciplina, incluindo o das atividades
estruturadas.
Para aprovação na disciplina o aluno deverá:
1. Atingir resultado igual ou superior a 6,0, calculado a partir da média aritmética entre
os graus das avaliações, sendo 
consideradas apenas as duas maiores notas obtidas dentre as três etapas de avaliação
(AV1, AV2 e AV3). A média aritmética 
obtida será o grau final do aluno na disciplina.2. Obter grau igual ou superior a 4,0 em, pelo menos, duas das três avaliações.
3. Frequentar, no mínimo, 75% das aulas ministradas.
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8.Bibliografia Básica:
HEUSER, C. Projeto de Banco de Dados. Editora Artmed 6.Ed, 2009, Série de
Livros Didáticos, número 4.
 
SILBERSCHATZ, Abraham; KORTH, Henry F; SUDARSHAN, S. A. Sistema de banco
de dados. 5ª ed. Rio de Janeiro: Campus, 2006
 
ELMASRI, R.; NAVATHE, S., Sistemas de Banco de Dados. Pearson Education do Brasil,
4ª.Ed 2005.
 
9.Bibliografia Complementar:
COUGO, Paulo Sérgio. Modelagem conceitual e projeto de bancos de dados. Rio de
Janeiro: Campus, 2001.
 
DATE, C.J. Introdução a sistemas de banco de dados. 8ª ed. Rio de Janeiro: Campus,
2004.
 
 CHEN, P. Gerenciando Banco de Dados - A Abordagem Entidade-Relacionamento para
Projeto Lógico. Editora MCGraw-Hill, 1990.
 
TOBY, Teorey; SAM, Lightstone; TOM, Nadeau. Projeto e Modelagem de Bancos de
Dados. Rio de Janeiro: Campus, 2007.
 
MACHADO, Felipe Nery; ABREU, Maurício. Projeto de Banco de Dados – Uma Visão
Prática. São Paulo: Érica 2001ões que os manipulam, diretamente para clientes ou
 
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