O que é um modelo de dados lógico?

Um modelo de dados lógico estabelece a estrutura dos elementos de dados e os relacionamentos entre eles. É independente do banco de dados físico que detalha como os dados serão implementados. O modelo de dados lógicos serve como um modelo para os dados usados. O modelo de dados lógico leva os elementos de modelagem de dados conceituais um passo adiante, adicionando mais informações a eles.

O modelo de dados lógico incorpora todos os elementos de informação que são vitais para o funcionamento do dia a dia dos negócios.

Componentes de um modelo de dados lógico

Um modelo de dados lógico tem três componentes principais:

• Entidades: cada entidade representa um conjunto de coisas, pessoas ou conceitos relevantes para um negócio
• Relacionamentos: cada relacionamento representa uma associação entre duas das entidades acima
• Atributos: cada atributo é uma peça descritiva, característica ou qualquer outra informação que seja útil para descrever melhor uma entidade

Cada um desses componentes de um modelo de dados lógico recebe um nome e uma definição textual. Eles servem para documentar continuamente as regras de negócios e delinear os requisitos de informação. Os componentes acima, no entanto, são limitados apenas a descrições de requisitos de negócios. Eles não estão preocupados com a forma como esses requisitos de negócios são processados, implementados ou armazenados.

A necessidade de um modelo de dados lógico

Dado que os dados incorporam o aspecto mais crucial de qualquer aplicativo, programa ou sistema, os sistemas de armazenamento e processamento de dados de qualidade devem ser construídos sobre uma estrutura de dados subjacente forte e precisa. Uma estrutura de dados sólida dá aos desenvolvedores de aplicativos a liberdade de projetar a melhor interface de usuário, sistema de processamento ou análise estatística e configuração de relatórios possível.

Não importa quão elegante ou técnico seja o seu sistema, ele precisa atender a requisitos, seguir regras e servir aos propósitos do negócio ou empresa para o qual foi criado – ou então não terá uso prático. Portanto, a modelagem de dados lógica reúne os dois fundamentos mais vitais do desenvolvimento de aplicativos:

1. Requisitos de negócios
2. Estrutura de dados de qualidade

Características de um modelo de dados lógico

Estas são as características mais importantes de um modelo de dados lógico:

• Um modelo de dados lógico pode descrever as necessidades de dados para cada projeto individual. No entanto, ele foi projetado para se integrar perfeitamente a outros modelos de dados lógicos, caso o projeto exija isso.
• Um modelo de dados lógico pode ser desenvolvido e projetado independentemente do sistema de gerenciamento de banco de dados. O tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados não o afeta muito.
• Os atributos de dados contêm tipos de dados com comprimento e precisão exatos.
• Na modelagem de dados lógica, nenhuma chave primária ou secundária é definida. Nesse nível de modelagem de dados, é necessário verificar e ajustar os detalhes de conector que foram definidos antes da definição dos relacionamentos.
• Um modelo de dados lógico é como uma representação gráfica dos requisitos de informação de uma área de negócios. Não é um banco de dados ou sistema de gerenciamento de banco de dados em si.
• Um modelo de dados lógico é independente de qualquer dispositivo físico de armazenamento de dados, como um sistema de arquivos.
• Um modelo de dados lógico deve ser projetado para ser independente da tecnologia, de modo a não ser afetado pelas rápidas mudanças que a afetam.

Os detalhes da modelagem de dados lógica

Um modelo de dados, em poucas palavras, é um conjunto de especificações de dados e diagramas relacionados para explicar os requisitos de dados e projetos relacionados. De um modo geral, existem três tipos de atividades e tipos de modelagem de dados:

Modelo de dados conceitual

Esse modelo de dados basicamente define o conteúdo inerente ao sistema. Normalmente, são as partes interessadas de negócios e os arquitetos de dados que criam modelos de dados conceituais com a intenção de organizar e definir vários conceitos e regras de negócios e definir os parâmetros ou escopo dos mesmos.

Modelo de dados lógico

Um modelo de dados lógico serve para definir como um sistema deve ser implementado, independentemente do sistema de gerenciamento de banco de dados que está sendo usado. Arquitetos de dados e analistas de negócios geralmente são os criadores de um modelo de dados lógico. O objetivo de criar um modelo de dados lógico é desenvolver um mapa altamente técnico de regras e estruturas de dados subjacentes.

Modelo de dados físico

O modelo de dados físico diz respeito a como o sistema será implementado e a fatores no sistema de gerenciamento de banco de dados específico. Esse modelo normalmente é criado por desenvolvedores. A ideia é definir como o banco de dados real será usado ou implementado para fins comerciais.

De um modo geral, tanto a modelagem de dados conceitual quanto a modelagem de dados lógica são tipos de atividades de “análise de requisitos”, enquanto a modelagem de dados física é considerada uma atividade de design.

Um modelo de dados lógico serve como base para um modelo de dados físico, incorporando requisitos de negócios e coletando metadados. A modelagem de dados lógica pode ser feita usando técnicas padrão e notações de modelagem de dados.

A modelagem de dados é uma atividade voltada para organizar a semântica dos dados, descrever os dados e tratar os limites de consistência dos dados. Ela pode ser comparada ao desenho de um arquiteto ou a um esquema de construção, que forma a base para a modelagem conceitual e estabelece as relações entre vários componentes de dados.

As técnicas de modelagem de dados se enquadram em uma destas duas categorias:

1. Modelo entidade-relacionamento (ER)
2. UML (linguagem de modelagem unificada)

A modelagem de dados lógica pertence ao modelo entidade-relacionamento, construído usando um Diagrama Entidade-Relacionamento (conhecido como DER), uma técnica de modelagem padrão usada como ferramenta de comunicação por modeladores de dados em todo o mundo. Dentro dele está o conjunto completo de requisitos de negócios, mas não os componentes técnicos.

Vantagens de um modelo de dados lógico

• Como os dados permanecem estáveis ao longo do tempo, um modelo de dados lógico também é estável e altamente propício à reutilização de dados e ao compartilhamento físico de dados, o que acaba levando a um armazenamento reduzido de dados redundantes.
• Os componentes de um modelo de dados lógico podem ser reciclados, reutilizados e adaptados à medida que mais equipes avaliam suas necessidades (que muitas vezes mudam com frequência).
• Os custos associados à construção e manutenção de um modelo de dados lógico são compensados a longo prazo pelas vantagens que confere, especialmente pela identificação e integração de todas as necessidades e regras de negócios desde o início.
• Componentes do processo de construção, ou seja, design, codificação, teste e implantação, são mais rápidos, como resultado direto da integração e do esclarecimento das regras de negócios.
• Ter um modelo de dados lógico em vigor torna mais fácil e, portanto, econômico, fazer alterações, corrigir erros ou inserir dados ausentes durante o próprio ciclo de vida do desenvolvimento antes da implementação.
• Para minimizar as solicitações de alterações pelos usuários, é preciso ser proativo.
• Modelos de dados lógicos podem ser usados para análise de impacto, pois todo e qualquer processo de negócios e regra estão conectados dentro deles.
• Como os objetos no modelo de dados lógico possuem definições textuais em linguagem de negócios, fica mais fácil manter e acessar a documentação do sistema.

O que acontece quando um modelo de dados lógico não é desenvolvido?

De forma simplificada, pode haver problemas. Os usuários podem se deixar levar pelos processos e atividades se não forem lembrados de destacar os dados, não a tecnologia, como o ingrediente principal ao projetar um novo sistema. Projetar um modelo de dados puramente baseado no fluxo de trabalho físico ignora a representação de requisitos de negócios cruciais.

Tabelas e arquivos que os designers criam sem ter os elementos de dados descritos de acordo com os requisitos de negócios tendem a ser mal organizados e não possuem uma estrutura subjacente sólida. Descobrir e tentar incluir elementos de dados adicionais de layouts de tela ou relatório durante o processo de codificação, teste ou até mesmo durante a implantação força os desenvolvedores a serem reativos em vez de proativos. A saída é uma entidade combinada de difícil operação ou manutenção, cheia de erros ou com textos em excesso, menos documentação do sistema, demorada e possivelmente inútil.

Como o modelo de dados lógico define a estrutura dos elementos de dados com base nos requisitos de negócios fundamentais, bem como nos relacionamentos entre eles, não ter um modelo de dados lógico implementado significa que muitas oportunidades para melhorar os processos de negócios são perdidas. Os desenvolvedores simplesmente acabam automatizando os procedimentos existentes ou recriando sistemas legados em uma plataforma tecnológica mais nova que pode eventualmente se tornar obsoleta.

A aplicação de modelagem de dados lógica permite que os analistas de dados pensem independentemente da tecnologia mais recente e se concentrem na melhoria dos processos de negócios.

Portanto, um modelo de dados lógico deve se tornar um componente vital e indelével de todo projeto de desenvolvimento de aplicativos. É uma etapa importante que, idealmente, deve preceder o design do banco de dados.