Arquitetura de dados: diferenças entre revisões
Conteúdo apagado Conteúdo adicionado
m |
|||
Linha 79:
=== Restrições e influências ===
Várias restrições e influências
; Requisitos organizacionais: Geralmente incluem elementos tais como a expansão do sistema, níveis de desempenho aceitáveis - especialmente quanto à velocidade de acesso, confiança das transações e transparência na gestão de dados. Além disso, a conversão de dados brutos, tais como registros de operações e arquivos de imagens, em informações úteis, por meio de recursos tais como data warehouses, é também um requisito organizacional comum, já que viabiliza decisões gerenciais e outros processos organizacionais. Uma das técnicas usadas na gestão de uma arquitetura é a separação entre "Dados Transacionais" e "Dados de Referência". Outra estratégia consiste em separar "Sistemas de Captura de Dados" de "Sistemas de Recuperação de Dados".
; Direcionadores tecnológicos: Normalmente determinados pela arquitetura de dados vigente e por projetos de arquitetura de banco de dados. Além disso, alguns direcionadores de tecnologia derivam de frameworks e padrões de integração organizacional existentes, assim como de sistemas legados, resultantes de desenvolvimento interno ou adquiridos de terceiros.
; Fatores econômicos: Tratam-se de aspectos importantes que devem ser levados em conta durante a fase de arquitetura de dados. É possivel que algumas soluções, consideradas ideais em princípio, não possam ser potenciais candidatas devido ao seu custo. Fatores externos, tais como o ciclo de negócios, taxas de juros, condições de mercado e questões legais, podem exercer influência sobre as decisões relevantes sobre uma Arquitetura de Dados.
; Políticas de negócios: Políticas negociais que também direcionam o projeto de arquitetura de dados. Incluem políticas internas da organização, normas de órgãos reguladores, padrões profissionais e leis originadas em diferentes instâncias governamentais. Tais políticas e regras ajudam a descrever a maneira pela qual a organização deseja processar os seus dados.
; Necessidades de processamento de dados: Incluem transações precisas e reprodutíveis, realizadas em grandes volumes, data warehousing para suporte a sistemas de informações gerenciais (potencial data mining), relatórios periódicos repetitivos, relatórios ad hoc e apoio a várias iniciativas organizacionais conforme requeridas (por exemplo: orçamento anual e desenvolvimento de novo produto).
{{Ref-section|Notas e Referências}}
| |||