UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICA E DE PRODUÇÃO CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO MECÂNICA
HELENA ROMERO MIRANDA
MODELAGEM DE PROCESSOS E DE DADOS PARA UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL DE ACOMPANHAMENTO DE INDICADORES DE
PRODUTIVIDADE, DE EFICIÊNCIA E DE UTILIZAÇÃO
HELENA ROMERO MIRANDA
MODELAGEM DE PROCESSOS E DE DADOS PARA UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL DE ACOMPANHAMENTO DE INDICADORES DE
PRODUTIVIDADE, DE EFICIÊNCIA E DE UTILIZAÇÃO
Monografia apresentada ao Curso de Engenharia de Produção Mecânica do Departamento de Engenharia Mecânica e de Produção da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para a obtenção do Título de Engenheira de Produção Mecânica.
Orientador: Prof. Dr. Rogério Teixeira Mâsih
M642m Miranda, Helena Romero.
Modelagem de processos e de dados para um sistema de informação gerencial de acompanhamento de indicadores de produtividade, de eficiência e de utilização / Helena Romero Miranda. – 2012.
86 f. : il. color.
Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Produção Mecânica, Fortaleza, 2012.
Orientação: Prof. Dr. Rogério Teixeira Mâsih.
1. Indicadores de desempenho. 2. Modelagem de dados. 3. Modelagem entidade relacionamento. 4. Sistema de informação gerencial. I. Título.
HELENA ROMERO MIRANDA
MODELAGEM DE PROCESSOS E DE DADOS PARA UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO GERENCIAL DE ACOMPANHAMENTO DE INDICADORES DE
PRODUTIVIDADE, DE EFICIÊNCIA E DE UTILIZAÇÃO
Monografia apresentada ao Curso de Engenharia de Produção Mecânica do Departamento de Engenharia Mecânica e de Produção da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para a obtenção do Título de Engenheira de Produção Mecânica.
Aprovada em: ___/___/______.
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________________ Prof. Dr. Rogério Teixeira Mâsih (Orientador)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
______________________________________________________ Prof. Dr. José Belo Torres
Universidade Federal do Ceará (UFC)
______________________________________________________ Prof. Dr. Anselmo Ramalho Pitombeira Neto
DEDICATÓRIA
AGRADECIMENTOS
A Deus, que me deu vida e que me dá força para continuar a caminhada em busca dos meus objetivos.
À empresa objeto de estudo deste trabalho, pelo apoio no fornecimento de informações bem como pelos conhecimentos adquiridos ao longo do estágio.
Ao professor Rogério Teixeira Mâsih pela dedicação na realização deste trabalho, que sem sua importância ajuda não teria sido concretizado.
Ao professor José Belo Torres pelo incentivo e sugestões dadas para a realização da monografia.
Aos meus pais, Nires e Reginaldo, que me ensinaram a não temer desafios e a superar os obstáculos com humildade.
Aos meus irmãos, Rodrigo e Liana pela paciência e apoio nas minhas horas de estudo.
Às minhas primas e irmãs, Lia e Lívia, companheiras nas angústias e nas alegrias no decorrer da escrita deste trabalho.
Aos meus amigos e colegas de profissão, Carol, Kammila, Linele, Nattasha, Sara, Rafinha, Paulim e a toda a turma de 2007 pela união para enfrentar os desafios ao longo desses cinco anos.
RESUMO
A competitividade no mercado exige que as empresas utilizem seus recursos de forma mais prudente, a fim de reduzir custos, além disso, para garantir a confiabilidade dos clientes, cumprindo o atendimento dos prazos, é necessário ter controle de como e quanto produzir em certo período. O uso de indicadores é uma maneira eficaz de aprimorar a gestão dos processos produtivos, permitindo que os gestores administrem seus recursos de forma mais eficiente e possam tomar decisões baseadas em número e não em suposições. Os sistemas de informação garantem o acesso rápido às informações relevantes aos gestores, entretanto, para garantir um sistema de informação confiável, é necessário existir um modelo de dados bem estruturado, livre de redundâncias e de inconsistências. Este trabalho propõe-se a modelar um banco de dados de um sistema de informação gerencial, que acompanhe os indicadores de produtividade, de eficiência e de utilização. O presente estudo de natureza descritiva fundamenta-se em uma revisão bibliográfica sobre indicadores de desempenho, sistemas de informações, banco de dados e projeto de banco de dados e será apresentado um estudo de caso realizado em uma empresa de digitalização de documentos, através da análise dos seus processos produtivos, para verificar os requisitos do sistema. Espera-se que o uso do sistema contribua para a melhoria da gestão dos processos da empresa e auxilie a tomada de decisão pelos gestores.
ABSTRACT
The competitive in the market requires companies to use their resources more prudently for reduce costs and to ensure the reliability of customers, delivering the service on time, must have control of how and how much to produce in a given period. The use of indicators is an effective way to improve the management of production processes, allowing managers to manage their resources more efficiently and make decisions based on numbers, not in assumptions. The systems of information provide fast access to relevant information to managers, however, to ensure a reliable information system, it is necessary a structured data model without redundancies and inconsistencies. This work proposes to model a database of a management information system, to monitor the indicators of productivity, efficiency and use. This descriptive study is based on a literature review on performance indicators, information systems, database design and database and also will be presented a case study about a document scanning company, through the analysis of its production processes, to check the system requirements. It is expected that the use of the system contributes to improved management of business processes and assist decision making by managers.
LISTADEILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Diagrama para a construção de um indicador ... 19
Figura 2 – Ilustração da diferença entre eficiência e eficácia ... 21
Figura 3 – Mecanismo de influência da produtividade ... 24
Figura 4 – Funções de um sistema de informação ... 27
Figura 5 – Tipos de sistemas de informação ... 27
Figura 6 – Inter-relacionamentos entre sistemas ... 30
Figura 7 – Um registro de FUNCIONÁRIO ... 30
Figura 8 – Projeto de banco de dados ... 35
Figura 9 – Conjunto de entidades cliente e empréstimo ... 37
Figura 10 – Representação gráfica de entidades ... 38
Figura 11 – Representação de atributos ... 38
Figura 12 – Atributos de uma entidade ... 38
Figura 13 – Conjunto de atributos ... 39
Figura 14 – Identificador simples ... 39
Figura 15 – Diagrama de ocorrências ... 40
Figura 16 – Relacionamento 1:1 ... 41
Figura 17 – Relacionamento 1:n ... 41
Figura 18 – Relacionamento n:n ... 41
Figura 19 – Generalização/Especialização ... 43
Figura 20 – Esquema diagramático do banco de dados do Quadro 2 ... 47
Figura 21 – Visão geral do projeto lógico ... 48
Figura 22 – Transformação de entidade em tabela ... 49
Figura 23 – Tradução de relacionamento através de fusão de tabelas ... 50
Figura 24 – Tradução de relacionamento por adição de coluna... 51
Figura 25 – Tradução de relacionamento por tabela própria ... 52
Figura 26 – Fluxo de Produção ... 56
Figura 27 – Fluxo de dados para o PCP ... 58
Figura 28 – Gráfico de Produtividade ... 58
Figura 29 – Cadastro de Projeto e de caixas ... 60
Figura 30 – Planilha de apontamento ... 61
Figura 31 – Requisitos da Preparação ... 62
Figura 33 – Atributos das entidades ... 64
Figura 34 – Modelo conceitual ... 65
Figura 35 – Transformação da entidade pallet ... 66
Figura 36 – Transformação da entidade caixa ... 67
Figura 37 – Transformação da entidade etapa... 67
Figura 38 – Transformação da entidade projeto ... 68
Figura 39 – Transformação da entidade funcionário ... 68
Figura 40 – Entidade Status ... 69
Figura 41 – Entidade Sistema ... 69
Figura 42 – Entidade Scanner ... 69
Figura 43 – Relacionamento Etapa-Projeto... 70
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Tabela ... 44
Quadro 2 – Chave estrangeira ... 45
Quadro 3 – Entidades levantadas ... 63
Quadro 4 – Estrutura da tabela Pallet ... 73
Quadro 5 – Estrutura da tabela Caixa ... 73
Quadro 6 – Estrutura da tabela Etapa ... 73
Quadro 7 – Estrutura da tabela Projeto ... 73
Quadro 8 – Estrutura da tabela Funcionário... 74
Quadro 9 – Estrutura da tabela Status ... 74
Quadro 10 – Estrutura da tabela Scanner ... 74
Quadro 11 – Estrutura da tabela Meta ... 74
Quadro 12 – Estrutura da tabela Produção ... 74
Quadro 13 – Tabela Projeto preenchida ... 75
Quadro 14 – Tabela sistema preenchida ... 75
Quadro 15 – Tabela etapa preenchida ... 75
Quadro 16 – Tabela Scanner preenchida ... 75
Quadro 17 – Tabela pallet preenchida ... 76
Quadro 18 – Tabela status preenchida ... 76
Quadro 19 – Tabela meta preenchida ... 76
Quadro 20 – Tabela funcionário preenchida ... 76
Quadro 21 – Tabela caixa preenchida ... 77
Quadro 22 – Tabela produção preenchida ... 77
Quadro 23 – Resultado da Consulta 1 ... 79
Quadro 24 – Resultado da Consulta 2 ... 80
LISTA DE SIGLAS
SI – Sistema de Informação
MER – Modelagem Entidade Relacionamento PCP – Planejamento e Controle da Produção SPT – Sistema de Processamento de Transações SIG – Sistema de Informação Gerencial
SAE – Sistema de Apoio ao Executivo SAD – Sistema de Apoio à Decisão
STC – Sistema de Trabalhadores do Conhecimento DBA – Administradores de Banco de Dados
ER – Entidade Relacionamento BD – Banco de Dados
SGDB – Sistema Gerenciador de Banco de Dados PK – Primary Key
FK – Foreing Key
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 12
1.2. Objetivos ... 13
1.2.1 Geral... 13
1.2.2 Específicos ... 13
1.3. Justificativa ... 13
1.4 Metodologia ... 14
1.4.1 Etapas da pesquisa ... 15
1.2 Limites da pesquisa ... 16
1.3 Resultados esperados ... 16
1.4 Estrutura do Trabalho ... 16
2 INDICADORES E SISTEMA DE INFORMAÇÃO ... 17
2.1 Indicadores de desempenho ... 17
2.2 Medição de desempenho ... 20
2.3 Medidas de produtividade, eficiência e utilização ... 23
2.4 Sistema de Informação ... 26
2.4.1 Tipos de Sistema de Informação ... 27
2.5 Banco de Dados ... 30
2.6 Projeto de Banco de Dados ... 33
2.6.1 Projeto Conceitual ... 35
2.6.2 Projeto Lógico ... 43
3 ESTUDO DE CASO ... 53
3.1 Roteiro para Desenvolvimento do Estudo de Caso ... 53
3.1.1 Etapa 1 – Descrição da Empresa ... 53
3.1.2 Etapa 2 – Caracterização do Processo em Estudo ... 53
3.1.3 Etapa 3 – Levantamento dos Requisitos ... 54
3.1.4 Etapa 4 – Modelagem dos dados ... 54
3.2 Relatório do Estudo de Caso ... 54
3.2.1 Descrição da empresa... 54
3.2.2 Caracterização do Processo em Estudo ... 55
3.2.3 Levantamento dos Requisitos ... 59
3.2.4 Modelagem dos Dados... 63
3.3 Considerações Finais sobre o Estudo de Caso ... 81
4 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ... 82
1 INTRODUÇÃO
A velocidade das mudanças e a informatização das organizações forçam as empresas a buscar estratégias e práticas inovadoras para garantir o seu espaço no mercado. A habilidade de honrar com seus compromissos, atendendo aos clientes no prazo e garantindo a qualidade dos seus produtos deve se tornar uma rotina das empresas. O meio mais prático de alcançar esse objetivo é o melhor gerenciamento das atividades por parte dos gestores.
A gestão de uma empresa está diretamente ligada à disponibilidade de informações. Estas devem fornecer aos gestores uma visão clara do que ocorre nas operações, devendo ser confiáveis e de fácil acesso.
Os indicadores de desempenho demonstram como, em um determinado momento, um processo se comporta. Estes são medidores de uma atividade, expressando uma informação em forma de número que pode ser comparada com o padrão que se deseja alcançar e, assim, os gestores podem administrar seus recursos de forma mais eficiente.
Sem o uso de indicadores, a decisão de intervenção torna-se arriscada pela falta de informação, obrigando os administradores a trabalhar com suposições, baseando-se em previsões e até mesmo na intuição. Este fato pode ocasionar a produção insuficiente e a má alocação dos recursos, elevando os custos e prejudicando o atendimento aos clientes no prazo.
A coleta de dados para a elaboração de indicadores pode se tornar uma atividade onerosa. Com a elevada quantidade de dados, começam a aparecer redundâncias, inconsistências e limitações nas pesquisas, dificultando o gerenciamento das atividades pelos gestores.
Os Sistemas de Informação (SI) têm permitido aos gestores a utilização dos dados em tempo real, de forma mais rápida e mais confiável. Além disso, os SIs fornecem a visualização gráfica dos indicadores de desempenho, fazendo com que os gestores possam identificar as áreas que devem ser focadas no momento da tomada de decisão.
1.2. Objetivos
1.2.1 Geral
O presente trabalho tem como objetivo geral realizar a modelagem de processos e de dados de um Sistema de Informação Gerencial de acompanhamento de indicadores de produtividade, de eficiência e de utilização, através de um projeto de banco de dados, utilizando métodos de modelagem.
1.2.2 Específicos
Este trabalho apresenta os seguintes objetivos específicos:
• Discutir a relevância do acompanhamento de indicadores de
desempenho, especialmente indicadores de produtividade, eficiência e utilização;
• Identificar as principais características dos Sistemas de Informação,
dos bancos de dados e do projeto de banco de dados;
• Verificar a possibilidade de automação do fluxo de informação da
produção para o PCP (Planejamento e Controle da Produção), analisando suas atividades;
• Realizar o levantamento dos requisitos, visando identificar os dados
importantes aos usuários;
• Modelar o banco de dados a ser implantado na empresa.
1.3. Justificativa
Os Sistemas de Informação processam uma grande quantidade de dados e a disponibilização das informações aos usuários é praticamente imediata. As organizações consideram imprescindível a obtenção rápida e facilitada das informações, entretanto não se preocupam com a coerência dos dados extraídos dos sistemas, o que pode ocasionar problemas na tomada de decisão.
sucesso de um projeto é fundamental entender, compreender e entregar para o usuário o que ele realmente especificou sobre o seu negócio.
A modelagem de dados tem o objetivo de desenvolver um banco de dados sólido, de evitar redundâncias, de abranger todos os dados necessários, de ser de fácil compreensão e de proporcionar a realização de transações com alto desempenho.
A modelagem é um requisito fundamental para a obtenção de um sistema de maior qualidade e confiabilidade. Além de reduzir as constantes manutenções dos sistemas mal elaborados.
O entendimento correto do problema proporciona a construção de um sistema que atenda às reais expectativas dos usuários. Para isso o projeto deve envolver todos os interessados, especialmente no levantamento dos requisitos, onde as necessidades dos usuários são traduzidas em premissas do sistema.
1.4 Metodologia
Segundo Silva e Menezes (2005), as pesquisas podem ser classificadas quanto: à natureza, à forma de abordagem do problema, aos objetivos e aos procedimentos técnicos.
Quanto à natureza, a presente pesquisa pode ser classificada como uma pesquisa aplicada, pois os conhecimentos adquiridos ao longo do trabalho são utilizados para aplicação prática voltada para a modelagem de processos e de dados, que proporcionará a solução de um problema em uma empresa real.
Como o presente trabalho se propõe a modelar um banco de dados, a pesquisa quanto à forma de abordagem, classifica-se como pesquisa qualitativa, envolvendo a coleta de materiais narrativos e subjetivos, através de entrevistas na empresa, utilizando perguntas abertas na coleta de informações. Além disso, a modelagem do processo para levantamento dos requisitos representa a situação em toda a sua extensão.
presente pesquisa proporciona uma visão diferenciada sobre a modelagem dos dados.
Finalmente, a pesquisa utilizou os seguintes procedimentos técnicos: pesquisa bibliográfica, pesquisa documental e estudo de caso.
A pesquisa bibliográfica será realizada através de consulta de revistas, dissertações, livros e busca trabalhar os seguintes conceitos: indicadores e medição de desempenho, indicadores de produtividade, eficiência e utilização, sistemas de informação, banco de dados e projeto de banco de dados.
A pesquisa documental será realizada na empresa em estudo, visando buscar dados necessários à realização do estudo. Para o estudo de caso será selecionada uma empresa que carece de um sistema de informação para acompanhamento de indicadores de desempenho.
A fim de coletar os dados necessários para a elaboração do estudo de caso, além da pesquisa bibliográfica e documental, realizou-se entrevistas com pessoas diretamente ligadas ao processo e ao acompanhamento dos dados de produção, para entender a real necessidade da empresa.
1.4.1 Etapas da pesquisa
As etapas da pesquisa descreverão o caminho que se deve seguir para a realização do estudo de caso, sendo as seguintes:
a) Pesquisa bibliográfica dos conceitos necessários para a realização do estudo de caso;
b) Caracterização da empresa em estudo;
c) Caracterização dos processos, através de fluxogramas;
d) Análise de planilhas, indicadores e entrevistas para levantar os requisitos do sistema;
e) Elaboração do modelo conceitual, descrevendo as entidades, os atributos e os relacionamentos;
f) Elaboração do modelo lógico, transformando o modelo conceitual em um modelo mais consistente, através de tabelas;
1.2 Limites da pesquisa
Destaca-se que o presente trabalho limita-se a projetar um banco de dados nos níveis conceitual e lógico, desconsiderando a implementação do projeto físico, devido a sua extensão e complexidade, tornando-se, assim, uma sugestão para trabalhos futuros.
1.3 Resultados esperados
• Servir como fundamentação para a implementação do projeto físico de
banco de dados;
• Propor um sistema de informação que aumente a eficiência do setor de
PCP na execução de suas tarefas e que promova acesso rápido e confiabilidade dos dados pelos gestores.
1.4 Estrutura do Trabalho
O presente trabalho está estruturado em quatro capítulos.
O Capítulo 1 apresenta a introdução do trabalho em uma breve discussão sobre a relevância de se utilizar sistemas de informação para acompanhamento de indicadores de desempenho, em seguida são descritos os objetivos, a justificativa, os resultados esperados e a metodologia escolhida para o desenvolvimento do trabalho.
O Capítulo 2 apresenta o referencial teórico onde se buscou destacar os principais assuntos e autores sobre indicadores de desempenho, sistemas de informação e projeto de banco de dados.
O Capítulo 3 apresenta o estudo de caso, descrevendo a empresa, seus processos, as oportunidades de melhoria e como a empresa coleta e processa os dados de produção. Além de aplicar os métodos do projeto de banco de dados, usando os conceitos descritos no Capítulo 2.
O Capítulo 4 apresenta a conclusão com discussão dos resultados e propostas de novos trabalhos.
2 INDICADORES E SISTEMA DE INFORMAÇÃO
O presente capítulo irá discutir a importância da utilização de indicadores de desempenho, bem como a sua coleta e tratamento de dados através de um Sistema de Informação Gerencial para auxiliar o monitoramento dos processos. Com este objetivo, será discutido, também, o método de elaboração de um projeto de banco de dados, através do modelo entidade relacionamento (MER) e do modelo relacional.
2.1 Indicadores de desempenho
Ao longo da história, as medidas de desempenho têm sido utilizadas para avaliar os resultados das organizações. Corrêa e Corrêa (2008) esclarecem que as técnicas contábeis começaram a ser utilizadas na idade média e, desde essa época, a avaliação de desempenho feita por elas tem-se concentrado em critérios financeiros.
Ainda em Corrêa e Corrêa (2008), em torno dos anos 80, as empresas passaram a considerar que as medidas de avaliação de desempenho meramente financeiras não seriam mais suficientes para suportar a gestão de empresas e operações nos mercados modernos.
Os clientes tornaram-se mais exigentes e com os mercados mais competitivos, veio à necessidade de habilidade melhorada, e mais rápida, de resposta, assim como a necessidade de se agregarem aspectos externo às operações.
Segundo Slack, Chambers e Johnston (2009), para buscarem melhorias de suas operações, os gerentes precisam saber o quanto ela já é boa. Os indicadores de desempenho auxiliam nessa busca, demonstrando aos gestores das empresas se seus objetivos e metas estão sendo alcançados, além de indicarem o caminho que deve ser seguido, auxiliando a tomada de decisão.
Gestores de operações necessitam de instrumentos de medidas, sobre muitos aspectos de desempenho dos diversos processos que gerenciam, a fim de monitorar e obter resultados satisfatórios.
desempenho específicos em relação aos quais seu sucesso é mensurado não estão claramente explicitados.
O gerenciamento deve ser feito com base em informações dos processos, utilizando indicadores de desempenho, pode-se tomar decisões e interferir ao longo do processo de forma adequada.
Segundo Fernandes (2004, p. 4) “a monitoração, ou seja, o uso de indicador leva o gerente a observar o desempenho de cada processo, bem como o da empresa como um todo, ajudando-o a identificar onde, em determinado momento, deve focar sua energia”. Essa monitoração acarreta no fluxo esperado dos processos, garantindo a confiabilidade de entrega do bem ao consumidor.
Corrêa e Corrêa (2008) declaram que para ser considerada uma boa medida de desempenho, é necessário que a medida passe por uma lista de critérios. Os principais são listados a seguir:
a) Ser derivadas da estratégia e alinhadas com as prioridades competitivas da operação;
b) Ser simples de entender e usar;
c) Prover feedback em tempo e de forma precisa;
d) Ser baseada em quantidades que possam ser influenciadas ou controladas pelo usuário ou por ele em conjunto com outros;
e) Refletir o processo de negócio envolvido, ou seja, o cliente e o fornecedor envolvidos deveriam participar da definição;
f) Referir-se a metas específicas; g) Ser relevantes;
h) Pertencer a um ciclo fechado completo de controle; i) Ser claramente definidas;
j) Ter impacto visual; k) Focalizar melhoramento;
l) Manter seu significado ao longo do tempo; m) Ter propósito específico e definido;
n) Basear-se em fórmulas e bases de dados explícitos; o) Empregar razões mais que valores absolutos;
p) Referir-se a tendências mais que a situações estáticas; q) Ser objetivas e não apenas opinativas;
A construção do indicador precisa estar fielmente ligada à estratégia de cada operação. Devem-se definir métricas coerentes, evitando, assim, erros de informação indesejáveis. É importante, também, levar em consideração a transparência de sua utilização.
Fernandes (2004) afirma que é essencial demonstrar a fórmula do indicador, a origem dos dados e a utilização que se espera dele. O comprometimento dos envolvidos está diretamente ligado à transparência das informações coletadas e geradas.
O diagrama da Figura 1, elaborado por Fernandes (2004), apresenta os itens necessários para a construção de um indicador.
Figura 1 – Diagrama para a construção de um indicador
Fonte: adaptado de Fernandes, 2004.
No primeiro item, Fernandes (2004) esclarece que, nessa etapa, é preciso fazer uma observação e analisar o que é mais importante ou o que melhor expressa a situação que se deseja acompanhar. Através de números, deve-se buscar indicador que possa representar, da forma mais fiel possível, o processo a ser observado. O item processo de medição, segundo o autor:
O padrão comparativo deve ser estabelecido em função do que se está medindo, visando manter uma relação próxima, de modo a dar respaldo para a comparação, levando em consideração o tipo de processo e de atividade que está medindo.
Após medições realizadas e com o padrão de medição estabelecido, deve-se fazer um comparativo, identificando quão longe está o indicador apresentado daquilo que se pretendia alcançar. O desvio encontrado do indicador, em relação ao padrão de medição estipulado necessitará de uma ação gerencial.
Slack, Chambers e Johnston (2009) afirmam que, após uma operação ter medido seu desempenho, é necessário fazer um julgamento se seu desempenho é bom, mau ou indiferente. Os autores indicam quatro tipos de padrões comumente utilizados para compara o nível de desempenho atingido de determinado processo. São eles:
a) Padrões históricos: quando as medidas de desempenho atuais são comparadas com desempenhos anteriores;
b) Padrões de desempenho meta: são estabelecidos arbitrariamente para indicar se o nível de desempenho é o desejado;
c) Padrões de desempenho da concorrência: comparam o desempenho de certo processo com aquele que está sendo atingido por algum de seus concorrentes;
d) Padrões de desempenho absolutos: é utilizado quando são tomados seus considerados seus limites teóricos. Esses padrões, não são normalmente atingidos na pratica, mas permite a operação moldar-se em relação a esses níveis teóricos perfeitos.
2.2 Medição de desempenho
Medição de desempenho é o processo de quantificar a ação, no qual medida significa o processo de quantificação, e o desempenho da produção é presumido como derivado das ações tomadas por sua administração (SLACK, CHAMBERS E JOHNSTON, 2009).
Os autores afirmam que as organizações, para atingir seus objetivos, buscam satisfazer a seus clientes de forma mais eficiente e eficaz que seus concorrentes. Os termos eficiência e eficácia são descritos como:
a) Eficácia refere-se ao quão os objetivos são atingidos, se as necessidades dos clientes e outros grupos de interesse da organização são satisfeitas;
b) Eficiência é a medida de relaciona a quantidade de recursos são utilizados para promover determinado nível de satisfação dos clientes. A Figura 2 ilustra essa diferença.
Figura 2 – Ilustração da diferença entre eficiência e eficácia
Fonte: adaptado de Corrêa e Corrêa, 2008.
Corrêa e Corrêa (2008) afirmam que a eficiência e a eficácia das ações podem ser quantificadas através das métricas de um sistema de medição de desempenho, que possui os dois propósitos seguintes:
a) Fornecer os meios para a captura de dados sobre o desempenho que, comparados com determinados padrões, apoiam a tomada de decisões;
b) Influenciar no comportamento desejado dos envolvidos e nos sistemas de operações, para que determinadas intenções estratégicas tenham
Processo
Entradas Saídas
Eficiência
Saídas
Entradas
Eficácia
Saídas
Objetivos
maior probabilidade de realmente se tornarem ações alinhadas com a estratégia anteriormente planejada.
Segundo Slack, Chambers e Johnston (2009), os objetivos mais amplos que as operações produtivas necessitam perseguir para satisfazer a seus
stakeholders formam o pano de fundo para todo o processo decisório da produção.
Os autores afirmam que, no nível operacional, é necessário um conjunto de objetivos mais estritamente definidos, apontando cinco critérios como fundamentais: custo, qualidade, velocidade de entrega, confiabilidade de entrega e flexibilidade, conforme descrito a seguir:
a) Qualidade: está relacionada com fazer certo as coisas. Para os consumidores é o objetivo mais fácil de julgar, sendo a qualidade a parte mais visível de uma operação;
b) Rapidez: está relacionada com o tempo que consumidores precisam esperar para receber seus bens. Para os consumidores externos ela enriquece a oferta, quanto mais rápido os bens estiverem disponíveis, mais provável é que estes venham a comprá-los;
c) Confiabilidade: está relacionada com a entrega do pedido, a empresa deve fazer as coisas em tempo para os consumidores receberem seus bens ou serviços como prometidos. Os autores afirmam que, no decorrer do tempo, confiabilidade pode ser mais importante do que qualquer outro critério;
d) Flexibilidade: está relacionada com a capacidade de mudar a operação, tanto como a operação faz, como faz ou quando faz. A mudança deve atender a quatro tipos de exigências: flexibilidade de produto/serviço, flexibilidade de composto (mix), flexibilidade de volume
e flexibilidade de entrega;
2.3 Medidas de produtividade, de eficiência e de utilização
Moreira (2009) afirma que se começou a falar e medir a produtividade a partir da última década do século passado. O autor declara que, após a Segunda Guerra Mundial, diversos países começaram a se preocupar com o desenvolvimento econômico, fazendo com que a medida de produtividade se tornasse cada vez mais comum.
Corrêa e Corrêa (2008) declaram que as discussões sobre o assunto ao longo de boa parte do século XX eram na maioria sobre produtividade da mão de obra. Entretanto, outras medidas têm sido comumente usadas em diversos setores.
Moreira (2009) afirma que a produtividade refere-se ao aproveitamento dos recursos em algum processo produtivo, ou seja, diz respeito a quanto se pode produzir a partir de certa quantidade de recursos, indicando se há um maior ou menor aproveitamento destes insumos. O autor define que, em um dado período t, tem-se a equação 1:
Produtividade =EntradasSaídas (1)
Corrêa e Corrêa (2008) têm uma visão semelhante, afirmando que, em essência, produtividade é uma medida da eficiência com que recursos de entrada (insumos) de um sistema de agregação de valor são transformados em saídas (produtos). De forma simplificada, na equação 2:
Prodt
=
QtIt (2)
Onde:
Prodt = Produtividade no período t
Qt = produção obtida no período t
It = insumos utilizados no período t, na obtenção da produção Qt
Figura 3 – Mecanismo de influência da produtividade
Fonte: adaptado de Moreira, 2009.
Ao aumentar a produtividade, a produção de uma unidade de certo produto ou serviço utiliza uma menor quantidade de insumos, isso afeta diretamente os custos dos produtos ou dos serviços prestados, diminuindo, assim, seu valor.
O autor declara que ao oferecer produtos ou serviços semelhantes aos bens dos seus concorrentes a um preço menor, em decorrência do custo menor, a empresa verá melhorada a sua condição de competitividade e, assim, aumentará sua participação nesse mercado e, consequentemente, seus lucros.
Moreira (2009) conclui afirmando que ao aumentar os lucros, a empresa terá mais condições de investir no seu próprio crescimento, melhorando ainda mais sua competitividade.
Em nível de empresa, a produtividade influencia na rotina do trabalho e no planejamento. Tubino (2009, p. 167) tem essa visão ao afirmar que “o PCP (Planejamento e Controle da Produção) incorpora a função de verificar como está o desempenho, ou a qualidade, do atendimento do programa de produção projetado para o período, sendo esse então o processo a ser acompanhado e avaliado”.
Moreira (2009) que se pode medir a produtividade tanto para se detectar problemas quanto para se verificar do acerto de decisões tomadas no passado sobre mudanças nos processos de produção ou no arranjo físico, por exemplo. Além disso, o autor afirma que as medidas de produtividade podem ser usadas como instrumento de motivação, estimulando uma competição sadia entre departamentos ou outras unidades operacionais de uma mesma empresa.
Os resultados dos indicadores de produtividade devem ser comparados com os padrões preestabelecidos, considerados como os valores aceitáveis para o processo que está sendo medido. Para fins deste trabalho, chama-se de Eficiência do processo a relação entre o resultado obtido na medição de um Indicador de Produtividade pelo Índice estabelecido como padrão do processo (meta), conforme a Fórmula 3:
Eficiência =Resultado previstoResultado real
(3)
A utilização relaciona o tempo gasto para a execução de uma tarefa dividido pelo tempo disponível total. O primeiro representa o tempo efetivamente gasto para a execução de uma determinada produção, excluindo todas as paralisações que ocorreram independentemente da vontade do operador. O segundo representa a disponibilidade de horas de trabalho gerada pela mão de obra direta, podendo ser expressa em [horas/dia], [horas/mês] ou [horas/ano]. A utilização da Mao de obra é definida, então, pela Fórmula 4:
Utilização =Tempo disponívelTempo gasto (4)
sendo assim não é indicado que o gestor se apoie em previsões, em palpites ou até mesmo na sorte.
Os gestores precisam contar com a informação certa na hora certa para auxiliar na tomada de decisão, evitando trabalhar às cegas. Dessa forma, os Sistemas de Informação têm permitido aos gestores que façam uso de dados confiáveis, de forma mais rápida e com acesso aos dados facilitado.
Nas seções que seguem, serão discutidas a definição e a relevância de um Sistema de Informação, bem como a modelagem de um projeto de banco de dados.
2.4 Sistema de Informação
Segundo Laudon e Laudon (2004, p. 9):
Um sistema de informação pode ser definido tecnicamente como um conjunto de componentes inter-relacionados que coleta (ou recupera), processa, armazena e distribui informações destinadas a apoiar a tomada de decisões, a coordenação e o controle de uma organização. Além de dar suporte à tomada de decisões, à coordenação e ao controle, esses sistemas também auxiliam os gerentes e trabalhadores a analisar problemas, visualizar assuntos complexos e criar novos produtos (LAUDON E LAUDON, 2004, p. 9).
Rezende (2011, p. 37) afirma que “todo sistema, usando ou não recurso de tecnologia da informação, que manipula dados e gera informação pode ser genericamente considerado um sistema de informação”.
Um sistema de informação pode conter informações diversas, desde que sejam significativas para a organização. Rezende (2011) tem essa visão ao afirmar a existência de um sistema de informação está diretamente relacionada à capacidade que ele tem de atender o objetivo de auxiliar o processo de tomada de decisão.
Segundo Laudon e Laudon (2004), para um sistema de informação produzir as informações que as organizações necessitam, devem existir três atividades: a entrada, o processamento e a saída.
concorrentes) também interagem com a organização e com seus sistemas de informação.
Figura 4 – Funções de um sistema de informação
AMBIENTE
Entrada
Processar Classificar Organizar Calcular
Saída
Feedback
SISTEMA DE INFORMAÇÃO ORGANIZAÇÃO
Fornecedores Clientes
Agências
reguladoras Acionistas Concorrentes
Fonte: adaptado de Laudon e Laudon, 2004.
2.4.1 Tipos de Sistema de Informação
As organizações podem ser divididas em níveis estratégicos, gerenciais, de conhecimento e operacional e em cinco áreas funcionais principais: vendas e marketing, fabricação, finanças, contabilidade e recursos humanos (Laudon e Laudon, 2004), conforme apresentado na Figura 5.
Figura 5 – Tipos de sistemas de informação
Rezende (2011), entretanto, classifica os sistemas de informação, segundo o critério de suporte a decisões, em apenas três tipos: operacional, gerencial e estratégico.
O autor define os sistemas de informação operacionais como o processamento de operações cotidianas, as informações geradas auxiliam a tomada de decisão do corpo técnico ou operacional das unidades departamentais.
Com conceito semelhante, Laundon e Laundon (2004, p. 41) esclarecem que os sistemas de processamento de transações (SPTs) são “os sistemas integrados que atendem ao nível operacional da organização. Um SPT é um sistema computadorizado que realiza e registra as transações rotineiras necessárias ao funcionamento da empresa”.
Os SPTs são indispensáveis para um bom funcionamento das organizações, afinal servem para monitorar o andamento das operações. Além disso, os SPTs produzem informações para os outros sistemas.
Segundo Rezende (2011), os sistemas de informação gerenciais agrupam as informações das operações e transações operacionais e as transforma em informações agrupadas para a gestão. Esses sistemas trabalham com os dados agrupados das operações e auxiliam a tomada de decisão dos gestores.
Laudon e Laudon (2004, p. 44) afirmam que “os SIGs atendem ao nível gerencial da organização, munindo os gerentes de relatórios ou de acessos on-line aos registros do desempenho corrente e histórico da organização”. os autores concordam com Rezende (2011) ao declarar que os SIGs dependem dos sistemas de processamento para a aquisição de dados.
Os sistemas de informação gerenciais devem conter informações, com resultados baseados em um período de tempo, portanto, não geram resultados de atividades diárias. As informações são geradas a partir de dados obtidos dos SPTs, seguindo uma programação periódica, podendo ser semanal, mensal ou trimestral, por exemplo.
Laudon e Laudon (2004) denominam estes sistemas de sistema de apoio ao executivo (SAEs). Segundo os autores, os SAEs atendem ao nível estratégico da organização e abordam decisões não rotineiras que exigem bom senso, avaliação e percepção.
Os SAEs auxiliam em decisões maiores como investir em um novo negócio, comparar o que a empresa faz em relação aos seus concorrentes, que unidades poderiam ser vendidas, que ações poderiam ser compradas, dentre outras. Na literatura de Rezende (2011) são considerados os sistemas: SPTs, SAEs e SIG, diferentemente de Laudon e Laudon (2004), existindo os sistemas de apoio à decisão (SADs), os sistemas de trabalhadores do conhecimento (STCs) e os sistemas de automação de escritório.
Os últimos autores afirmam que os STCs promovem a criação de novos conhecimentos e capacidades técnicas adequados à empresa. Os profissionais do conhecimento são pessoas com educação universitária formal, diferentemente dos trabalhadores de dados (profissionais atendidos pelos sistemas de automação de escritório), que têm educação menos formal.
Os sistemas de automação de escritório estão associados à manipulação e gerenciamento de documentos. A principal atividade dos trabalhadores de dados é usar, manipular ou disseminar a informação (Laudon e Laudon, 2004). Esses sistemas são projetados para aumentar a produtividade desses trabalhadores, dando suporte ás atividades pertencentes a um escritório.
Finalmente, os autores esclarecem que os SADs são os sistemas que, semelhante aos SAEs, atendem ao nível gerencial da organização. Embora atendam o mesmo nível, sua utilização difere-se, afinal os SADs auxiliam em decisões não usuais, que se alteram facilmente e que não foram previstas. Os SADs utilizam informações internas obtidas do SPT e do SIG, além de fontes externas, possuindo maior poder analítico do que outros sistemas.
Figura 6 – Inter-relacionamentos entre sistemas
Sistemas de apoio ao executivo
(SAEs)
Sistemas de gerenciamento
(SIGs)
Sistemas de trabalhadores do
conhecimento (STCs e SAEs)
Sistemas de apoio à decisão
(SADs)
Sistemas de processamento
de transações (SPTs)
Fonte: adaptada de Laudon e Laudon, 2004.
2.5 Banco de Dados
Chen (1990, p. 2) afirma que um banco de dados é “uma coleção de registros de tipos diferentes”, em que um registro é uma coleção de itens de dados. O autor declara que “os registros em um banco de dados são interligados, de forma que itens de dados relevantes em registros diferentes possam ser recuperados sem dificuldade”. Um registro é formado por vários campos, a Figura 7 é um exemplo de um registro de funcionários, em que com os campos: nome, salário e endereço.
Figura 7 – Um registro de FUNCIONÁRIO
Um banco de dados é composto por arquivos relacionados entre si que contêm registros sobre pessoas, lugares ou coisas. Com o desenvolvimento de banco de dados digitais, as empresas deixaram de usar grandes arquivos de metal, com inúmeros papéis, que armazenam informações referentes a clientes, fornecedores, estoques, funcionários, por exemplo.
Segundo Date (1991) banco de dados é um sistema de manutenção de registros por computador, podendo ser considerado uma espécie de sala de arquivo eletrônica, ou seja, um depósito de um conjunto de arquivos de dados, que possibilita diversos recursos aos usuários, como adição, eliminação e atualização de dados, por exemplo.
Heuser (2009, p. 22) afirma que banco de dados é um “conjunto de dados integrados que tem por objetivo atender a uma comunidade de usuários”. Mecenas e Rezende (2005) possuem uma visão semelhante ao definirem que um banco de dados é uma coleção de informações relacionadas entre si, organizadas com o propósito de servir de base para os usuários tirarem conclusões e, assim, tomarem decisões.
Os autores possuem citados possuem definições semelhantes a respeito de banco de dados, entretanto alguns se diferem no conceito de dado e informação.
Segundo Rezende (2011, p. 34), dado é “um conjunto de letras, números ou dígitos que, tomado isoladamente não transmite nenhum conhecimento, ou seja, não contém um significado claro”. O autor define a informação como “todo dado trabalhado ou tratado. Pode ser entendida como um dado com valor significativo atribuído ou agregado a ele com um sentido natural e lógico para quem usa a informação”.
Date (1991) prefere tratar dados e informação como sinônimos, afirmando que os dois termos são essencialmente similares. Na literatura do autor, utiliza-se o termo dado.
Laudon e Laudon (2007) comparam dado e informação com um exemplo de caixas de supermercados. Estes registram milhões de informações, que somadas e analisadas fornecem informações significativas, como o número total de certo produto vendido em determinada loja, as marcas que são mais vendidas ou a receita total de vendas de algum produto, por exemplo.
É notório que a utilização de banco de dados em papel é extremamente ineficiente, cara de manter e podem conter dados incorretos e que dificultam o acesso imediato aos dados. Além disso, uma característica insuperável dos bancos de dados digitais é a capacidade de relacionar rapidamente um conjunto de arquivos a outro.
Date (1991) complementa afirmando que o uso de banco de dados pode proporcionar inúmeras vantagens aos usuários em relação aos métodos tradicionais, baseados em papéis e arquivos. O autor ainda descreve as diversas vantagens que se pode obter, ao utilizar um sistema de banco de dados, destacando-se as seguintes:
a) Ser compacto: não há necessidade de arquivos de papeis volumosos; b) Ser rápido: o computador pode recurar e modificar os dados muito mais
rapidamente do que o ser humano;
c) Diminui o trabalho braçal: elimina o tedioso trabalho manual de arquivamento;
d) Tem fluxo corrente: as informações estão disponibilizadas a qualquer momento;
e) Controle centralizado: proporciona às empresas o controle de todos os dados operacionais em um só sistema;
f) Pode reduzir a redundância: os arquivos de dados de duas aplicações semelhantes podem ser integrados, eliminando as redundâncias, além de reduzir o espaço de armazenamento;
g) Pode aplicar restrições de segurança: o administrador do banco de dados pode estabelecer diferentes controles para cada tipo de acesso e para cada parte da informação no banco de dados;
Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) finalizam afirmando que o sistema de banco de dados precisa garantir a segurança das informações armazenadas, apesar das falhas que podem ocorrer ou de tentativas de acesso não autorizado.
Um sistema de banco de dados é formado por quatro componentes: dados, software, hardware e usuários. Mecenas e Oliveiras (2005, p. 29) afirmam que “os dados, após serem armazenados, necessitam de um software que disponibilize as informações aos usuários, quando solicitadas”. Date (1991), complementa ao declarar que o software encontra-se entre o banco de dados e os usuários, manipulando as solicitações dos usuários, referentes à criação de arquivos, inserção e manipulação de dados, por exemplo.
Date (1991) descreve hardware como discos de memória secundária, onde se localiza o banco de dados e os dispositivos associados de entrada/saída.
Os usuários são classificados por Mecenas e Oliveira como desenvolvedores, usuários finais e administradores de banco de dados (DBA). Date (1991) utiliza uma notação semelhante, diferindo-se somente no primeiro usuário, que o autor nomeia programador de aplicação.
Os desenvolvedores (programadores de aplicações) são os responsáveis na definição dos programas de que aplicação que utilizam o banco de dados (DATE, 1991). Mecenas e Oliveira (2005, p. 30) afirmam que “os aplicativos são construídos usando linguagens que enviam solicitações adequadas ao sistema gerenciador de banco de dados”.
Os usuários finais são as pessoas que terão acesso ao banco de dados, por meio de uma aplicação, para acessarem seus dados e obterem as informações desejadas. Finalmente, o DBA é a pessoa que detém a responsabilidade central sobre os dados operacionais (DATE, 1991).
2.6 Projeto de Banco de Dados
a) Modelo relacional: este modelo faz o uso de tabelas para representar os dados e as relações entre eles. O modelo relacional é um exemplo de um modelo baseado em registros, que recebem esse nome porque o banco de dados é estruturado em registros de formato fixo de vários tipos;
b) Modelo entidade/relacionamento (E-R): é baseado em uma percepção de um mundo real que consiste em uma coleção de objetos básicos, as entidades, e as relações entre esses objetos;
c) Modelo de dados baseado em objeto: pode ser visto como uma extensão ao modelo E-R. esse modelo tem recebido cada vez mais atenção;
d) Modelo de dados semi-estruturado: esse modelo permite a especificação dos dados em que itens de dados individuais do mesmo tipo possam ter diferente conjuntos de atributos.
Cada um dos modelos descritos anteriormente possui importância relevante para um projeto de banco de dados. Entretanto, neste trabalho, será dada ênfase ao modelo entidade relacionamento para descrever as fases do projeto conceitual e o modelo relacional para o modelo lógico.
Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) afirma que um modelo de dados de alto nível fornece ao projetista de banco de dados uma estrutura conceitual, para especificar quais são as necessidades de dados dos usuários do banco de dados, e como o banco de dados será estruturado para satisfazer essas necessidades.
Na fase inicial do projeto, procura-se caracterizar as necessidades de dados dos usurários. Com esse objetivo, o projetista deve interagir diretamente com os usuários para captar suas necessidades e transformá-las em um modelo conceitual do banco de dados.
Figura 8 – Projeto de banco de dados
Fonte: elaborado pela autora, 2012.
2.6.1 Projeto Conceitual
Segundo Heuser (2009) a modelagem conceitual deve capturar as necessidades da organização em relação ao armazenamento de dados, sem considerar a sua implementação.
Mecenas e Oliveiras (2005) esclarecem que, no início do projeto, a maioria dos usuários não sabe exatamente o que quer, tornando os dados incompletos. O projeto conceitual deve mostrar que dados devem está presentes e como eles se relacionam.
O projeto conceitual fornece uma visão geral da empresa. Nesta fase, segundo Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006, p. 10):
Heuser (2009) declara que a técnica mais utilizada nesta fase é a abordagem entidade-relacionamento (ER), nesta técnica, um modelo conceitual é representado através de um diagrama, chamado entidade-relacionamento (DER).
A abordagem entidade-relacionamento foi criada por Peter Chen em 1976, sendo a técnica mais difundida e utilizada. Além disso, os conceitos dessa abordagem baseiam as novas técnicas que têm surgido nos últimos anos, como a UML (HEUSER, 2009).
Mecenas e Oliveira (2005, p. 34) concordam com o autor e afirmam que “a abordagem entidade-relacionamento, criada por Peter Chen tornou-se a técnica mais utilizada para modelagem de dados”.
O modelo entidade-relacionamento normalmente é usado para representar o projeto conceitual. O esquema conceitual especifica as entidades que são representadas no banco de dados, os atributos das entidades e os relacionamentos entre as entidades. O resultado é um diagrama de entidade-relacionamento, que fornece uma representação gráfica do esquema.
2.6.1.1 Entidades
Segundo Heuser (2009, p. 34) “entidade representa um conjunto de objetos da realidade modelada”. As entidades devem descrever os objetos sobre os quais se deseja manter informações.
Ao pensar em um banco de dados para ser gerenciado, a empresa deverá inicialmente identificar que dados serão necessários à administração do negocio. Normalmente, esses dados serão referentes a algum tipo de informação, como clientes ou funcionários. Essas categorias que armazena e mantém informação é chamada de entidade.
Mecenas e Oliveira (2005) afirmam que as entidades devem descrever os elementos que o negocio do usuário precisa para funcionar adequadamente. Os autores declaram que as entidades podem representar elementos concretos, como cliente ou veículo, ou abstratos, como empréstimo e consulta.
É de fundamental importância, para o sucesso do projeto, que o projetista descreva essas entidades de forma coerente, a fim de tornar o projeto sucinto e de fácil entendimento, evitando redundâncias e falta de integridade entre as entidades.
O projetista do banco de dados possui a responsabilidade de selecionar os tipos de entidades que são mais adequados para cada empresa. As entidades comporão as informações que serão utilizadas pelos usuários.
Heuser (2009) e Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) divergem na conotação em alguns pontos. O primeiro autor afirma que entidade é o conjunto de várias ocorrências da entidade, por exemplo, se existe uma entidade com o nome CLIENTES e caso seja necessário referir a um cliente em particular, fala-se em ocorrência da entidade. Já Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) esclarecem que entidade define um cliente específico e quando se deseja de todos os clientes, fala-se em conjunto de entidades, como pode fala-ser visto na Figura 9.
Figura 9 – Conjunto de entidades cliente e empréstimo
Fonte: adaptado de Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006).
Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) finalizam afirmando que um banco de dados inclui uma coleção de conjuntos de entidades, cada uma contendo qualquer número de entidades do mesmo tipo.
Figura 10 – Representação gráfica de entidades
Fonte: Elaborado pela autora, 2012.
2.6.1.2 Atributos
Mecenas e Oliveira (2005, p. 35) descrevem atributos como “fatos úteis sobre entidades”. Os autores afirmam que para serem úteis, os atributos devem ser relevantes ao negócio do usuário.
Heuser (2009) afirma que um atributo é o dado que é associado a cada ocorrência de uma entidade, representados conforme a Figura 11.
Figura 11 – Representação de atributos
Fonte: adaptado de Mecenas e Oliveira (2005)
Mecenas e Oliveira (2009) ilustram os atributos conforme apresentado na Figura 12.
Figura 12 – Atributos de uma entidade
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
Figura 13 – Conjunto de atributos
cliente
rua_cliente
cidade_cliente nome_cliente
id_cliente
Fonte: adaptado de Silberschatz, Korth e Sudarshan, 2006.
Heuser (2009) tem a mesma visão ao declarar que conjunto de valores que determinam um atributo é chamado de domínio do atributo. Esse domínio possui propriedades de valores, como tamanho em caracteres, tipo de valores (como número ou hora/data), enumeração de valores permitidos, dentre outras. Entretanto, não é comum esses domínios aparecerem no diagrama ER.
Mecenas e Oliveira (2005) classificam os atributos em: básicos, designados e derivados. Os básicos são aqueles essenciais à definição da entidade e são, predominantemente, mutáveis ao longo do tempo. Os designados são aqueles adicionados à entidade por conveniência e não por necessidade inicial dos usuários. Os atributos derivados são os definidos a partir de outros atributos.
Cada entidade possui um atributo que a caracteriza de forma única. Heuser (2009) define identificador de entidade como um conjunto de um ou mais atributos que distinguem uma ocorrência da entidade das demais. No exemplo da Figura 14, o atributo código é o identificador.
Figura 14 – Identificador simples
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
Neste exemplo, cada pessoa possui um código próprio, entretanto os atributos nome e endereço não são identificadores, já que o mesmo nome ou endereço podem estar associados a mais de uma pessoa.
2.6.1.2 Relacionamentos
Mecenas e Oliveira (2005) afirmam que os relacionamentos descrevem a capacidade das entidades de interagirem, decorrentes de uma razão relevante ao negócio. Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006, pág. 136) complementam declarando que “um relacionamento é o associação entre várias entidades”.
Na Figura 9, as entidades cliente e empréstimo, define-se um conjunto de relacionamentos que indicam as possíveis associações entre os clientes e os empréstimos bancários que cada um possui. Por exemplo, o cliente Adams, com o código 335-57-7991, pode ter adquirido o empréstimo com o código L-19, com valor de 500.
De forma semelhante às entidades, Heuser (2009) esclarece que quando se deseja referir a uma associação especifica dentro de um conjunto, deve-se falar em ocorrência ou instância de relacionamentos.
No diagrama da Figura 15, onde as ocorrências de entidades são representadas por círculos brancos e as ocorrências de relacionamentos por círculos pretos, pode-se analisar as relações, existentes entre as entidades empregados e departamentos.
Figura 15 – Diagrama de ocorrências
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
determinada ocorrência de outra entidade, através de relacionamentos. Essa propriedade é chamada de cardinalidade do relacionamento.
Mecenas e Oliveira (2005) classificam a cardinalidade em três tipos: a) Um-para-um (1:1): cada ocorrência de uma entidade-origem está
associada a apenas uma ocorrência da entidade-destino;
b) Um-para-muitos (1:n): cada ocorrência da entidade-origem está associada a várias ocorrências da entidade-destino;
c) Muitos-para-muitos (n:n): várias ocorrências da entidade-origem estão associadas a várias ocorrências da entidade-destino.
Nas Figura 16, Figura 17 e Figura 18, podemos analisar três exemplos de cardinalidade máximas 1:1, 1:n e n:n elaborados por Heuser (2009).
Figura 16 – Relacionamento 1:1
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
No exemplo da Figura 16, um empregado só pode ficar alocado em uma mesa na empresa. Da mesma forma que a mesa só deve possuir no máximo um empregado. Assim, uma instância de empregado pode estar associada via relacionamento a, no máximo, uma instância de mesa.
Figura 17 – Relacionamento 1:n
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
Acima, na Figura 17, o relacionamento INSCRIÇÃO modela a inscrição de alunos em uma universidade pública, onde um curso possui muitos alunos matriculados.
Figura 18 – Relacionamento n:n
Finalmente, o relacionamento existente entre um aluno e uma disciplina, na Figura 18, onde um aluno pode estar matriculado em várias disciplinas e cada disciplina pode ter vários alunos matriculados.
Os exemplos apresentados referem-se à cardinalidade no tipo máxima. Outra informação que pode aparecer também no diagrama ER é a cardinalidade mínima, podendo ser de dois tipos: a cardinalidade mínima 0 e a cardinalidade mínima 1.
Segundo Heuser (2009, p. 45):
A cardinalidade mínima 1 também recebe o nome de “associação obrigatória”, já que ela indica que o relacionamento deve obrigatoriamente associar uma ocorrência da entidade em questão. Com base na mesma linha de raciocínio, a cardinalidade mínima 0 recebe a denominação “associação opcional” (HEUSER, 2009, p. 45).
No diagrama entidade relacionamento a cardinalidade mínima e máxima são representadas juntas, sobre a forma (l, h), onde l é a cardinalidade mínima e h, a cardinalidade máxima.
Um valor mínimo de 1 indica a participação total do conjunto de entidades no conjunto de relacionamento. Um valor máximo de 1 indica que a entidade participa no máximo em um relacionamento (SILBERSCHATZ, KORTH E SUDARSHAN, 2006).
2.6.1.3 Especialização/Generalização
Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) definem especialização como um conjunto de entidades que pode incluir subagrupamentos de entidades que sejam, de algum modo, distintas de outras entidades de um conjunto.
Figura 19 – Generalização/Especialização
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
2.6.2 Projeto Lógico
Segundo Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006), na fase do projeto lógico, o projetista mapeia o esquema conceitual de alto nível para o modelo de dados de implementação do sistema de banco de dados que será usado.
Os modelos lógicos mais utilizados pertencem a três classes: relacional, redes e hierárquico. O modelo de dados de implementação normalmente usado é o modelo de dados relacional, que foi definido anteriormente. Ele é amplamente utilizado devido à sua simplicidade, o que facilita o trabalho do projetista.
Nesta etapa, o projetista, mapeia o esquema conceitual definido, usando o modelo entidade-relacionamento e o transforma em um esquema de relação.
Heuser (2009) possui a mesma visão ao afirmar que a abordagem ER é voltada à modelagem de dados de forma independente do SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) considerado, sendo adequada para a construção do modelo conceitual. Já a abordagem relacional modela os dados no nível SGBD relacional.
2.6.2.1 Modelo Relacional
3.6.2.1.1 Tabelas e Chaves
Heuser (2009) define tabela como um conjunto não ordenado de linhas (ou tuplas). Cada linha é composta por uma serie de campos (valor de atributo) que reflete uma informação.
Cada campo é identificado por um nome de campo. Conforme apresentado no Quadro 1, os nomes de campo são representados no cabeçalho da tabela. O conjunto de campos homônimos de todas as linhas forma uma coluna (HEUSER, 2009).
Quadro 1 – Tabela
Empregado
CodigoEmp Nome CodigoDepto CategFuncional
E5 Souza D1 C5
E3 Santos D2 C5
E2 Silva D1 C2
E1 Soares D1 -
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
As chaves identificam as linhas e estabelecem relações entre as linhas de tabelas em um banco de dados relacional. Silberschatz, Korth e Sudarshan (2006) declara que é preciso ter uma maneira de especificar como as tuplas dentro de uma determinada tabela são distinguidas, ou seja, nenhum par de tuplas em uma tabela pode ter exatamente o mesmo valor para todos os atributos.
Existem, pelo menos, três tipos de chaves em um banco de dados relacional: chave primária, chave alternativa e chave estrangeira.
Segundo Heuser (2009), a chave primária é uma coluna ou uma combinação de colunas cujos valores distinguem uma linha das demais dentro de uma tabela. No exemplo do Quadro 1, a chave primária é a coluna do CódigoEmp.
As chaves primárias devem ser escolhidas de modo que seja previsto que seus valores nunca, ou muito raramente, sejam modificados. (SILBERSCHATZ, KORTH E SUDARSHAN, 2006). O endereço de uma pessoa, por exemplo, não deve ser parte da chave primária, já que pode ser alterado. Por outro lado, o CPF ou RG oferecem a garantia de não mudar.
No Quadro 2, a coluna CodigoDepto da tabela Emp é uma chave estrangeira em relação à chave primária da tabela Dept (HEUSER, 2009).
Quadro 2 – Chave estrangeira
Fonte: adaptado de Heuser, 2009.
Quando mais de uma coluna ou combinações de colunas podem servir para distinguir uma linha das demais. Uma das colunas (ou combinação de colunas) é escolhida como chave primária, as demais são denominadas chaves alternativas (HEUSER, 2009).
No Quadro 2 – Chave estrangeira, na tabela Emp, mais de uma coluna pode ser escolhida como chave primária, CodEmp e CPF. Como a primeira foi escolhida como chave primária, chama-se a coluna CPF de chave alternativa.
2.6.2.1.2 Domínios e valores vazios
O domínio de atributos representa o conjunto de valores que ele pode apresentar, dependendo do tipo de dado que o define. Alguns atributos não geram dúvidas quanto aos dados que devem representá-los (MECENAS E OLIVEIRA, 2005). Por exemplo, não se pensaria em descrever um atributo responsável por armazenar o nome de uma pessoa como um tipo de dado inteiro.
Heuser (2009) afirma que além de descrever o tipo de dados, deve ser especificado se os campos das colunas podem estar vazios (null, em inglês) ou não.
Estar vazio significa que o campo não recebeu valor de seu domínio.
Dept
CodigoDepto NomeDepto
D1 Compras D2 Engenharia
D3 Vendas
Emp
CodEmp Nome CodigoDepto CategFuncional CPF
E1 Soares D1 - 132.121.331-20
E2 Silva D1 C2 891.221.111-11
E3 Santos D2 C5 341.511.775-45
2.6.2.1.3 Restrições de integridade
Heuser (2009) afirma que um dos objetivos primordiais de um SGBD é a manutenção da integridade de dados sob seu controle. Dizer que os dados estão íntegros significa dizer que eles refletem corretamente a realidade e que são consistentes entre si.
“As restrições de integridade são o meio adequado de assegurar que as alterações realizadas no banco de dados não levem à perda da consistência dos dados.” (MECENAS E OLIVEIRA, 2005 p. 106). Costuma-se consideras as seguintes categorias:
a) Integridade de domínio: especificam que o valor de um campo deve obedecer a definições de valores admitidos para a coluna (domínio da coluna). Essa integridade impõe estradas válidas, restringindo o tipo, o formato ou os valores possíveis;
b) Integridade de vazio: uma restrição NOT NULL indica que uma coluna,
em momento algum, poderá apresentar um valor desconhecido. Em contrapartida a restrição NULL oferece a coluna a condição de
apresentar ou não algum valor. Campos que compõem a chave primária sempre devem ser diferentes de vazio;
c) Integridade de chave: trata-se da restrição que define que os valores da chave primária e alternativa devem ser únicos. A restrição
PRIMARY KEY aplicada a uma coluna, a promove à condição de
chave primária;
d) Integridade referencial: é a restrição que define que os valores dos campos que aparecem em uma chave estrangeira devem aparecer na chave primária da tabela referenciada. Em termos práticos, a integridade referencial (FOREING KEY) diz respeito ao conjunto de
2.6.2.1.4 Esquema do modelo relacional
Existem duas notações possíveis para esquematizar o modelo relacional de banco de dados. A primeira, a textual, é mais simples, entretanto incompleta, utiliza-se quando não se deseja entrar no maior nível de detalhe. A notação para as tabelas do Quadro 2 seria a seguinte:
Emp (CodEmp, Nome, CodigoDepto, CategFuncional, CPF) CodigoDepto referencia Dept
Dept (CodigoDepto, Nome)
Outra alternativa é o esquema diagramático que, segundo Heuser (2009), está organizado como descrito a seguir.
a) Cada tabela é representada por um retângulo;
b) As colunas que compõem a tabela são listadas dentro do retângulo representativo da tabela. Muitas vezes, notações adicionais indicam o domínio de cada domínio. Também é mostrada a indicação da coluna que compõe a chave primaria. As chaves primárias são representadas pela sigla pk (primary key – chave primária);
c) As setas representam as chaves estrangeiras. As colunas que compõem as chaves estrangeiras são indicadas pela sigla fk (de
foreing key –chave estrangeira). A Figura 20 representa este modelo;
d) Pode-se considerar também inserir integridade referencial e se o campo pode ser nulo.
Figura 20 – Esquema diagramático do banco de dados do Quadro 2
Dept
CodigoDepto INTEGER <pk> Nome VARCHAR(40)
Emp
CodEmp INTEGER <pk> CodigoDept INTEGER <fk> Nome VACHAR(40) CategFuncional INTEGER CPF VACHAR(40)
