Introdução à Tecnologia da Informação

Apresentação em tema: "Introdução à Tecnologia da Informação"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução à Tecnologia da Informação
Aula 4 Kleyna Moore, MSc.

2 TÓPICOS Fundamentos de Modelagem de Dados: requisitos de informação, regra de negócio e sistemas de gestão integrada. TI e o Armazenamento de Informação. Noções de UML. Aula-4–ITI–Jun2009

3 Fundamentos de Modelagem de Dados
Conhecer é modelar. O processo de conhecer equivale à construção de modelos do domínio para descrever sobre fatos observados. Aula-4–ITI–Jun2009

4 Modelo Representação simplificada de uma parte do domínio do problema do problema. Subconjunto da realidade Com o propósito de facilitar o seu entendimento e manipulação. Aula-4–ITI–Jun2009

5 Modelo Abstração Representação (Processo básico) (Modelagem de Dados)
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6 Modelagem de Dados Modelar Dados
Dar significado aos dados que estão ou serão armazenados em um BD por meio de um DIAGRAMA ou MODELO DE DADOS. Aula-4–ITI–Jun2009

7 Dados = Símbolos Aula-4–ITI–Jun2009

8 Quando se consegue dar interpretação ao DADO vira uma INFORMAÇÃO
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11 Símbolo comum em BD que significa valor nulo (desconhecido)
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13 Modelagem de BD BOTTOM-UP ( Engenharia Reversa) Muita redundância
BD mal projetado Aula-4–ITI–Jun2009

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15 DADOS Aula-4–ITI–Jun2009

16 Processo de Normalização
Para eliminar repetições deve-se decompor o Tabelão em Tabelas mais simples. Processo de Normalização Aula-4–ITI–Jun2009

17 Informações TIME é um FLAMENGO FLUMINENSE VASCO BOTAFOGO
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18 Informações ESTÁDIO é um ENGENHÃO SÃO JANUÁRIO MARACANÃ
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19 Informações TIME ESTÁDIO é um é um FLAMENGO FLUMINENSE ENGENHÃO VASCO
BOTAFOGO FLUMINENSE ESTÁDIO é um MARACANÃ ENGENHÃO SÃO JANUÁRIO é propriedade de é propriedade de Aula-4–ITI–Jun2009

20 DATA MINING REGRA SE VASCO JOGA COM O FLAMENGO NO MARACANÃ, ENTÃO RENDA > R$ ,00 CONHECIMENTO Aula-4–ITI–Jun2009

21 Usando o conhecimento de Mineração pode-se inferir regras
DATA MINING REGRA SE VASCO JOGA COM O FLAMENGO NO MARACANÃ, ENTÃO RENDA > R$ ,00 CONHECIMENTO Aula-4–ITI–Jun2009

22 Modelagem de dados por Engenharia Reversa Modelagem de Dados BOTTOM-UP
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23 Decomposição da Tabela em
Tabelas mais simples Aula-4–ITI–Jun2009

24 Decomposição da Tabela em
Tabelas mais simples Aula-4–ITI–Jun2009

25 Decomposição da Tabela em
Tabelas mais simples Aula-4–ITI–Jun2009

26 Tabela de Time Aula-4–ITI–Jun2009

27 Tabela de Estádio Aula-4–ITI–Jun2009

28 Tabela de Partida Aula-4–ITI–Jun2009

29 Vantagens X Desvantagens
TABELÃO Tabelão: emite mais rápido as informações. Decompor em tabelas simples: Tabela normalizada Desvantagem: consulta mais lenta (performance baixa). Vantagem: atualização dos dados é mais rápida e fácil. Aula-4–ITI–Jun2009

30 Quais são as identidades?
DIAGRAMA DE CLASSES DA UML Quais são as identidades? Aula-4–ITI–Jun2009

31 Quais são as identidades?
DIAGRAMA DE CLASSES DA UML Quais são as identidades? Time Estádio Partida Aula-4–ITI–Jun2009

32 Quais são as identidades?
DIAGRAMA DE CLASSES DA UML Quais são as identidades? Time Estádio Partida Classes Aula-4–ITI–Jun2009

33 DIAGRAMA DE CLASSES DA UML
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35 DIAGRAMA DE CLASSES DA UML
0..1 propriedade Aula-4–ITI–Jun2009

36 DIAGRAMA DE CLASSES DA UML
0..1 propriedade Para existir 1 PARTIDA necessita-se de que? 2 Times e 1 Estádio Aula-4–ITI–Jun2009

37 DIAGRAMA DE CLASSES DA UML
0..1 propriedade Associação binária Associação ternária Aula-4–ITI–Jun2009

38 Modelagem de Dados TOP DOWN
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39 Partir do conhecimento do usuário para chegar na descrição do Modelo
Modelagem de Dados TOP DOWN Partir do conhecimento do usuário para chegar na descrição do Modelo Aula-4–ITI–Jun2009

40 Domínio do Problema Mini-Mundo (Modelo Descritivo)
Regras de Negócio Um time joga uma partida com outro time em um estádio. Um estádio pode ser de propriedade de um time. Requisitos de Informação Deseja-se saber as seguintes informações: Qtd de gols de cada time em cada partida; Renda de cada partida. Aula-4–ITI–Jun2009

41 DIAGRAMA DE CLASSES DA UML
0..1 propriedade Aula-4–ITI–Jun2009

42 Modelagem de Dados Aula-4–ITI–Jun2009

43 Modelagem de Dados É a atividade que tem como propósito especificar a Estrutura de dados e o Comportamento de um BD, tendo como ponto de partida os Requisitos de Informação e as Regras de Negócio inerentes a uma determinado Domínio do Problema (Mini-Mundo), com a utilização de ferramentas de Modelagem, procurando atender a uma série de critérios de qualidade (Requisitos de Projeto). É uma parte importante do desenho de um Sistema de Informação. Aula-4–ITI–Jun2009

44 Modelagem de Dados Estruturas de dados : quando estes dados estão organizados (dispostos) de forma coerente, caracterizam uma forma, uma estrutura de dados. Regras de negócio : são normas estipuladas pelos usuários/negócio que definem ou restringem o tratamento dos dados armazenados. Sistema de informação: Sistema que coleta, armazena, analisa dados e fornece informações para atingir metas organizacionais. Aula-4–ITI–Jun2009

45 REQUISITOS DE INFORMAÇÃO
REGRAS DE NEGÓCIO MODELAGEM DE DADOS Comportamento Estrutura Estruturas de Armazenamento Tabelas Estruturas de acesso Índices Regras de manipulação (transações) Regras de Restrição de Integridade Regras de Derivação (Inferência) Regras de Restrição de Segurança Aula-4–ITI–Jun2009

46 Modelagem de Dados Processo de Modelagem: Técnicas Mini-Mundo
Domínio do Problema Domínio de Conhecimento Processo de Modelagem: Técnicas Ferramentas Critérios de Qualidade Métricas e Indicadores Modelo 1 Modelo 2 Modelo ... Modelo n Domínio da Solução Aula-4–ITI–Jun2009

47 Modelagem de Dados USUÁRIO Processo de Modelagem: Técnicas Mini-Mundo
Domínio do Problema Domínio de Conhecimento Processo de Modelagem: Técnicas Ferramentas Critérios de Qualidade Métricas e Indicadores Modelo 1 Modelo 2 Modelo ... Modelo n Domínio da Solução USUÁRIO Níveis de Abstração: - Conceitual - Lógico - Físico Aula-4–ITI–Jun2009

48 Visão mais detalhada do processo de Modelagem de Dados
Especifica as informações necessárias aos processos organizacionais Especifica COMO funcionam os processos organizacionais Requisito de Informação de Negócio Regra de Negócio MINI-MUNDO Aula-4–ITI–Jun2009

49 Visão mais detalhada do processo de Modelagem de Dados
Especifica as informações necessárias aos processos organizacionais Especifica COMO funcionam os processos organizacionais Requisito de Informação de Negócio Regra de Negócio MINI-MUNDO TOMADA DE DECISÕES Aula-4–ITI–Jun2009

50 Classificação dos Modelos de Dados
Modelo Conceitual Modelo Lógico Toda a Classe se transforma em Tabela em BD Relacional. Modelo Físico Ex: Transformar as Tabelas em comando SQL. É direcionado para o tipo de SGBD. Aula-4–ITI–Jun2009

51 Classificação dos Modelos de Dados
Modelo Conceitual Representação dos conceitos e características observados no ambiente (contexto). Ignora particularidades de implementação. Aula-4–ITI–Jun2009

52 Classificação dos Modelos de Dados
Modelo Lógico Regras de Derivação: - Normalização das estruturas de dados - Derivação de estruturas de agregação e generalização-especialização - Derivação de relacionamentos Regras de Restrições: - Restrição de domínio - Restrição de Integridade - Restrição de Implementação Aula-4–ITI–Jun2009

53 Classificação dos Modelos de Dados
Modelo Físico Inclui a análise das características e recursos necessários para armazenamento e manipulação das estruturas de dados (estrutura de armazenamento, endereçamento, acesso e alocação física). Aula-4–ITI–Jun2009

54 MINI-MUNDO MODELO do BD
Requisito de Informação de Negócio Regra de Negócio UML Modelagem Conceitual de Dados DC (UML) RI e RD MDR Modelagem Lógica de Dados Tabelas RI’ e RD’ SQL Modelagem Física de Dados Tabelas (SQL) Constraint, Trigger, Stored Procedure (SQL) MODELO do BD Aula-4–ITI–Jun2009

55 Modelagem Física de Dados
Consumo de Recurso CPU, Memória Principal, Memória Secundária Performance Índices Confiabilidade Backup e Recovery Constraints, Triggers, Stored Procedures Disponibilidade Distribuição, Replicação e Fragmentação Segurança Usuários, Perfis Aula-4–ITI–Jun2009

56 Tecnologia da Informação Dado -> Informação -> Conhecimento Tecnologia de BD
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57 TI Conjunto de recursos NÃO HUMANOS dedicados ao
armazenamento, processamento e comunicação da informação, e a maneira COMO esses recursos são organizados em um sistema capaz de executar um conjunto de tarefas para GERAR informações relevantes à Organização. Aula-4–ITI–Jun2009

58 CICLO DE VIDA (PROCESSOS) DA INFORMAÇÃO
Comunicação Transmissão Armazenamento Processamento Captura E x i b ç ã o Você não faz NADA certo ? Aula-4–ITI–Jun2009

59 INFORMAÇÃO e TI INFORMAÇÃO Tomada de Decisão e Resolução de Problema
Tecnologia para ARMAZE- NAMENTO PROCES- SAMENTO TRANS- MISSÃO CAPTURA e EXIBIÇÃO Tecnol. BD Aula-4–ITI–Jun2009

60 Dado -> Informação -> Conhecimento
Resultado Ação Conhecimento Informação Dados Aula-4–ITI–Jun2009

61 Dado -> Informação -> Conhecimento
Dado é uma forma de representação de fatos, fenômenos e idéias Dado = Símbolo + Meio de Representação Aula-4–ITI–Jun2009

62 Termo - Símbolo - Palavra - Valor - Elemento Simbólico - Padrão Simbólico
Time é aluno SDO Nícolas FCNM Liberal aprovado em Matéria tem Flamengo é um é proprietário Engenhão é pre-requisito Aula-4–ITI–Jun2009

63 Dado -> Informação -> Conhecimento
Informação = Dado + Significado Informação é o dado interpretado Dado é uma forma de representação de fatos, fenômenos e idéias Dado = Símbolo + Meio de Representação Aula-4–ITI–Jun2009

64 Fato - Frase - Sentença - Proposição - Asserção - Juízo
Flamengo Time é uma instância de INFORMAÇÃO DADO SIGNIFICADO DADO Botafogo é proprietário do Engenhão. Flamengo é um Time. Nícolas é um Aluno. Aula-4–ITI–Jun2009

65 Dado -> Informação -> Conhecimento
Conhecimento é o conj. de info e de regras para manipulação dessas info Conhecimento = {Informações} + {Regras} Informação = Dado + Significado Informação é o dado interpretado Dado é uma forma de representação de fatos, fenômenos e idéias Dado = Símbolo + Meio de Representação Aula-4–ITI–Jun2009

66 Regra (Argumento) CAUSA EFEITO SE Matéria tem Matéria Pré-requisito E
Aluno aprovado em Matéria Pre-requisito EFEITO ENTÃO Aluno matricula-se em Matéria Aula-4–ITI–Jun2009

67 Noções de UML Aula-4–ITI–Jun2009

68 UML Unified Modeling Language Em junho de 1996, surge a UML
Juntar os métodos: OMT (Object Modeling Technique) de James Rumbaugh, Método Booch de Grady Booch e OOSE (Object-Oriented Software Engineering) de Ivan Jacobson Aula-4–ITI–Jun2009

69 Utilização da UML A UML é uma linguagem de modelagem para:
Visualização Especificação Construção Documentação Comunicação Aula-4–ITI–Jun2009

70 Utilização da UML A UML pode ser usada para modelar visualmente:
A interação de sua aplicação com o mundo externo Comportamento de sua aplicação A estrutura de seu sistema/BD Os componentes de seu sistema/BD Arquitetura da organização Aula-4–ITI–Jun2009

71 DIAGRAMAS ESTRUTURAIS:
Diagramas da UML DIAGRAMAS ESTRUTURAIS: Diagrama de Objetos Diagrama de Classes Diagrama de Componentes Diagrama de Instalação Diagrama de Pacotes Diagrama de Estrutura Aula-4–ITI–Jun2009

72 DIAGRAMAS COMPORTAMENTAIS:
Diagramas da UML DIAGRAMAS COMPORTAMENTAIS: Diagrama de Caso de Uso Diagrama de Transição de Estado Diagrama de Atividade Aula-4–ITI–Jun2009

73 DIAGRAMAS DE INTERAÇÃO:
Diagramas da UML DIAGRAMAS DE INTERAÇÃO: Diagrama de Sequencia Diagrama de Interatividade Diagrama de Colaboração Diagrama de Tempo Aula-4–ITI–Jun2009

74 Modelo de Dados Relacional (MDR)
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75 MDR Introduzido por Edgar Codd (1970)
Primeiro modelo de dados para aplicação comercial Grande aceitação a partir de 1980 Representa o BD como um conjunto de relações (tabelas) Aula-4–ITI–Jun2009

76 MDR Modelo Lógico: ferramenta para descrição de estruturas de dados em uma forma passível de ser processada por um SGBD Nível de abstração mais baixo que um Modelo Conceitual Aula-4–ITI–Jun2009

77 MDR Não considera aspectos físicos de armazenamento
Conceitos simples: domínios, relações, atributos, tuplas Base para a maioria dos SGBDs que dominam o mercado Aula-4–ITI–Jun2009

78 MDR Forte base teórica, fundamentada na teoria dos conjuntos
Na Matemática, dados 2 conjuntos A e B, o rpoduto cartesiano dos 2 conjuntos (A x B) é o conjunto de todos os pares ordenados cujo primeiro elemento pertence a A e o segundo a B. A x B = {(a,b) | a € A ^ b € B} Aula-4–ITI–Jun2009

79 Componentes Estruturais do MDR
Tabela (Relação) Nome da Tabela Chave Valor (Atômico) Tupla (Linha) Coluna (Atributo Código Time Propriet.Estádio) Domínio (Tipo) Aula-4–ITI–Jun2009

80 Cod Time Propriet Estádio
Domínio Nome Estádio S1 S3 DOMÍNIOS Domínio Cod Time Domínio Cod Time Propriet Estádio Cod Time Nome Estádio Cod Time Propriet Estádio ATRIBUTOS ENG ENGENHAO BOT TUPLA Dada uma relação R, o domínio do Atributo Aj, dom (Aj), é o conjunto Sj no qual o atributo assume valores. Aula-4–ITI–Jun2009

81 Modelos de Dados Recomendações
Um Modelo Lógico de Dados não deve conter: Replicações de atributos: Atributos derivados: Atributos repetitivos: Aula-4–ITI–Jun2009

82 Modelos de Dados Recomendações Atributos derivados:
A implementação de tabelas pode requerer o armazenamento de uma informação derivada de outra(s). Por ex.: valor do saldo. No modelo lógico isso não pode ser feito. Aula-4–ITI–Jun2009

83 Modelos de Dados Recomendações Replicações de atributos:
Fisicamente pode ser interessante alguma redundância com o objetivo de melhorar a performance de determinado(s) processo(s). No modelo lógico isso não pode ser feito; um atributo só é representado na Entidade que o pertence. Aula-4–ITI–Jun2009

84 Modelos de Dados Recomendações Atributos repetitivos:
O uso de atributos repetidos, como Telefone-1 e Telefone-2, não é admitido. Se existe a possibilidade de uma pessoa possuir mais de um telefone, então Telefone deve ser representado como uma entidade, mantendo relacionamento Nx1 com a entidade Pessoa. Aula-4–ITI–Jun2009

85 Trabalho 3 Valendo um ponto a ser somado à Prova desta parte do curso, para próxima aula, dia 08 de julho, quarta-feira, no quarto tempo, entregar o seguinte exercício: Um exemplo de TI aplicada a MB. Justificar. Apresentar benefícios alcançados e, se existir, restrições. Aula-4–ITI–Jun2009