Capítulo 4 — Modelos de dados

Capítulo 4 — Modelos de dados

Mapa da aula

Aula 04 publicada. Mapa, exemplo, EX010.

flowchart TD
  N0["4.1 Tabelas"]
  N1["4.2 Relacionamentos"]
  N2["4.3 Consistência"]
  N3["Síntese"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3
  N3 --> EX["Exemplo resolvido"]
  EX --> Q["Exercício EX010"]

Desenho lógico

flowchart LR
  N0["4.1 Tabelas"]
  N1["4.2 Relacionamentos"]
  N2["4.3 Consistência"]
  N3["Síntese"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> Q["EX010"]

[4.1 Tabelas]
    |
    v
[4.2 Relacionamentos]
    |
    v
[4.3 Consistência]
    |
    v
[Síntese]
    |
    v
[Exemplo resolvido] --> [Exercício EX010]

Objetivos de aprendizagem

Você vai (1) modelar os dados de governança como tabelas relacionadas; (2) definir chaves e relacionamentos; (3) evitar duplicação e inconsistência.

4.1 Tabelas

Priya desenha tabelas para os dados de governança da Riverton: clínicas, ativos, donos, riscos e controles. Cada tabela tem uma chave: o código da clínica, a etiqueta patrimonial do ativo, a matrícula do dono. Tabelas separadas evitam repetir a mesma informação muitas vezes, como o endereço de uma clínica em cada linha de ativo. Ela aprende que dados bem estruturados facilitam responder perguntas e dificultam a introdução de erros quando as informações mudam. Se uma clínica se muda, por exemplo, o endereço muda numa só linha da tabela de clínicas, e não em cada linha de ativo.

4.2 Relacionamentos

Os ativos pertencem às clínicas, os donos respondem pelos ativos, os riscos afetam os ativos e os controles tratam os riscos. Priya desenha esses relacionamentos. Descobre que um controle, os notebooks criptografados, trata vários riscos, e que um risco, o ransomware, afeta muitos ativos. Aprende que relacionamentos muitos-para-muitos precisam de tabelas de ligação. Acertar os relacionamentos permite à Riverton responder perguntas como quais riscos dependem de um controle que falhou, o que é importante nas auditorias. Uma tabela de ligação entre controles e riscos, por exemplo, permite que um único teste de criptografia atualize o status de todos os riscos que ele trata.

4.3 Consistência

Na planilha antiga, a mesma clínica aparece como North, North Clinic e N. Priya padroniza os nomes com códigos e acrescenta regras de validação para que só códigos válidos possam ser digitados. Ela aprende que a inconsistência é uma fonte comum de erros nos relatórios: as contagens por clínica estavam erradas porque a mesma clínica era escrita de formas diferentes. Regras simples de dados evitam problemas que, de outro modo, apareceriam nos relatórios ao conselho e nos achados de auditoria. O Sr. Lind observa que as três grafias de North tinham feito essa clínica parecer menor do que era em todas as contagens por clínica.

Exemplo resolvido

Priya modela os dados de governança em tabelas relacionadas com chaves, usa tabelas de ligação para os relacionamentos muitos-para-muitos e padroniza os códigos das clínicas.

Caso sintético. O modelo de dados é sintético.

Erros e limites

Os modelos precisam de manutenção. Os códigos também podem ser digitados errado.

Exercícios

• EX010 — Exemplo de chave. Dê uma chave usada nas tabelas de Priya. Rubrica: 3 = código da clínica, etiqueta patrimonial ou matrícula;; 2 = chave;; 1 = vago;; 0 = nenhuma.
• EX011 — Tabelas de ligação. Quando são necessárias tabelas de ligação? Rubrica: 3 = para relacionamentos muitos-para-muitos;; 2 = muitos-para-muitos;; 1 = vago;; 0 = nenhuma.
• EX012 — Nomes das clínicas. Que problema os nomes inconsistentes das clínicas causaram? Rubrica: 3 = contagens erradas por clínica;; 2 = erros de contagem;; 1 = vago;; 0 = nenhuma.

Síntese

Tabelas relacionadas, com chaves e validação, mantêm os dados de governança consistentes.

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