Gestão de Dados para Analistas de Sistemas e de Negócios
Objetivo: Ao sair deste treinamento os participantes estarão capacitados a entender corretamente as atividades da Gestão de Dados no âmbito corporativo e tecnológico, e ainda, desenvolver Modelos de Dados aplicando técnicas básicas e avançadas, seguindo as melhores práticas de mercado.
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Carga horária: 24 horas
Metodologia de ensino: Teoria aliada aos exercícios práticos (Estudos de Caso), discussão dirigida e troca de experiências.
Conteúdo programático:
- Introdução: Qual é o papel da Gestão de Dados?
- Definições, processos e papéis da Gestão de Dados segundo o DMBoK
- O que é Modelagem de Dados e para que serve?
- Conceitos Fundamentais e melhores práticas
- Dado x Informação
- Qualidade de Dados x Qualidade de Informação
- Modelo de Dados Corporativo
- Modelo de Dados Multidimensional
- Modelo de Dados Relacional
- Modelo de Dados Conceitual
- Modelo de Dados Lógico
- Modelo de Dados Físico
- Interação entre os tipos de Modelos de Dados
- Técnicas de Modelagem de Dados
- Normalização aplicada ao Modelo Conceitual
- Normalização aplicada ao Modelo Lógico
- Normalização aplicada ao Modelo Físico
- Elementos dentro de um modelo de dados:
- Entidade (Generalização, Especialização, Forte, Fraca/Derivada)
- Elemento de dado (Original e Derivado)
- Relacionamento entre Entidades
- Relacionamento entre tabelas no modelo físico
- Regras de integridade (Restrict, Cascade, Set Null)
- Importância da descrição correta e completa de um dado
- Exemplos práticos
- Vantagens/consequências de uma modelagem de dados bem feita
- Metodologias de Desenvolvimento de Sistemas
- Processos
- Diferenças de papéis e responsabilidades entre Analista de Sistemas e Administrador de Dados
- Interação com Analista de Negócio, Analista de Sistema, Desenvolvedor e DBA
- Importância da manutenção/atualização dos modelos de dados tendo como objetivo a integração dos dados
- Atuação Projeto x manutenção
- Estudo de Caso abordando todos os tópicos