Modelar dados pelo significado

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Traduzido com IA. Ainda não revisto pela comunidade. Ler em inglês

Capítulo 2 de Data Architect, Parte 1: Tornar-se arquiteto de dados. Anterior: Pensar como um arquiteto de dados Salesforce.

Uma das coisas que faço numa primeira conversa com um cliente é ouvir os substantivos. Parceiro retalhista. Destinatário. Centro de distribuição. Entrega. Camião. Algures nessa conversa estão os primeiros traços do meu modelo de dados, e quero começar a vê-lo antes de alguém abrir o Setup. Neste capítulo vamos fazê-lo duas vezes. Primeiro com algo que toda a gente entende, uma escola de cães: donos, criadores, cães e os truques que sabem. Depois com a Steve Trucking, a empresa de entregas de última milha que usamos ao longo do curso.

Imagem gerada com IA.

No capítulo 1 disse que o modelo de dados é o esqueleto. Este capítulo mostra como projetar o esqueleto, pela ordem em que o faço: entender o negócio, descrever os dados, e só então decidir como o Salesforce os vai implementar. Conceitual, depois lógico, depois físico. Se apontar para qualquer coisa no meu modelo físico e perguntar «porque é que isto está aqui?», quero conseguir levá-lo de volta pelo modelo lógico e pelo modelo conceitual até algo de que o negócio realmente precisa.

Cada módulo começa com os cães, numa secção curta chamada Senta, fica, modelo, e depois leva o mesmo movimento para a Steve Trucking. Esteja atento ao modelo dos cães ao longo do caminho: é um único diagrama que cresce de módulo em módulo, de caixas simples a relações, a um modelo de dados detalhado e a objetos do Salesforce, e cada caixa fica no mesmo lugar, para que veja exatamente o que cada passo acrescenta.

O capítulo em seis partes

1. Ouça os substantivos. Encontre os primeiros traços de um modelo de dados numa conversa de negócio, e esqueça o Salesforce por um minuto. Cinco substantivos dos cães tornam-se cinco possíveis caixas.
2. Desenhe as relações. Um ou muitos, obrigatória ou opcional, agora ou ao longo do tempo, e o conceito de negócio escondido num muitos-para-muitos: o Truque do cão e a Atribuição de equipa.
3. Construa o modelo lógico. Atributos que descrevem a coisa certa, e chaves que são únicas, imutáveis, sem significado, nunca dados pessoais (PII). Porque é que o nome de um cão, o telefone do dono e até o microchip não servem como chave.
4. Coloque os dados onde eles pertencem. O que é a normalização, depois uma folha de cálculo de seis cães levada passo a passo até à terceira forma normal, e as mesmas três perguntas na Steve Trucking.
5. Projete até à terceira forma normal, depois recue. Quando me afasto do modelo limpo de propósito: utilizadores, relatórios, lista de opções ou relação de pesquisa, escala, análise e IA. E o dia em que a escola de cães começa a aceitar gatos.
6. Transforme o modelo em Salesforce. Do modelo lógico aos objetos padrão e personalizados, campos e relações, mestre-detalhe ou relação de pesquisa, e porque é que não se projeta a partir do Setup.

Quando terminar, teste-se com o guia de estudo do capítulo: uma lista para o exame, os hábitos que vão além dele, as palavras a conhecer e algumas perguntas.

O que vai conseguir fazer

• Encontrar possíveis entidades e relações numa conversa ou num documento de requisitos, e validá-las com o negócio.
• Descrever cada relação: a sua cardinalidade, o seu significado, se é obrigatória e se o seu histórico importa.
• Construir um modelo lógico com os atributos nas entidades certas e chaves que se aguentam.
• Aplicar 1FN, 2FN e 3FN como perguntas práticas, e desnormalizar de forma deliberada, sabendo quanto custa.
• Mapear um modelo lógico para o Salesforce e rastrear cada escolha física até ao negócio.

Para saber mais

• Salesforce Certified Platform Data Architect Exam Guide (opens in a new tab), Ajuda do Salesforce (em inglês, consultado em 2026-10-12): objetivo DM-1, o modelo de dados

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