Funções do Arquiteto de Informação

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1 Empresa de Informática e Informação do Município de Belo Horizonte S/A PRODABEL Diretoria de Sistema - DS Superintendência de Arquitetura de Sistemas - SAS Gerência de Arquitetura de Informação - GAAS Funções do Arquiteto de Informação Belo Horizonte - MG 1 julho, 2015

2 Sumário 1 INTRODUÇÃO A GERÊNCIA DE ARQUITETURA DE INFORMAÇÕES O ADMINISTRADOR DE DADOS CLASSIFICAÇÃO DOS ANALISTAS DE ADMINISTRAÇÃO DE DADOS ADMINISTRADOR DE DADOS SUPORTE ADMINISTRADOR DE DADOS DOCUMENTADOR ADMINISTRADOR DE DADOS GESTOR ADMINISTRADOR DE DADOS REFERÊNCIA PERFIL DO AD GESTOR E REFERÊNCIA O ANALISTA DE DATA WAREHOUSE PERFIL DO ANALISTA DE DATA WAREHOUSE ESCOPO DE ATUAÇÃO DO ANALISTA DE DATA WAREHOUSE Página 2 de 17

3 1 INTRODUÇÃO A pluralidade de temas tratados pelos sistemas sob responsabilidade da Prodabel implementa um cenário de dados persistentes em que a documentação e a memória do acervo assumem importância vital no trabalho da PBH e dos sistemas de informação da Prodabel. A visão global e a evolução histórica dos modelos de dados estão hoje em processo de documentação e análise pela equipe de administradores de dados e analistas de data warehouse da Gerência de Arquitetura de Informação (GAAS). A meta é consolidar o modelo de dados corporativo e de data warehouse da PBH. A Gerência de Aquitetura de Informações GAAS é composta de arquitetos de informação que têm sob sua responsabilidade o estudo da organização da informação permitindo aos usuários o entendimento, a rotulagem e a categorização da informação persistida nos diversos sistemas da Prodabel. O arquiteto de informação no contexto da GAAS é uma referência genérica aos analistas de administração de dados e de data warehouse. 2 A GERÊNCIA DE ARQUITETURA DE INFORMAÇÕES A GAAS é responsável por manter a visão do todo materializada no modelo arquitetural das informações globais voltadas ao atendimento das necessidades dos clientes. Seu trabalho deve garantir a facilidade de encontrar informações, organizando padrões de dados e transformando o que é complexo em algo trivial. A particularização do trabalho temático e especializado da GAAS é um desafio constante pois é necessário que seus analistas tenham a compreensão concreta, correta e completa do negócio do setor/sistema analisado e simultaneamente a visão completa de todos os modelos de dados implementados. O gerenciamento da informação e o desenho dos dados requerem uma compreensão clara das metas, objetivos, políticas e estratégias da Prodabel e da PBH. Página 3 de 17

4 Um dos papéis corporativos mais relevante da GAAS é incentivar o planejamento e a coordenação dos recursos de informação entre aplicações relacionadas e as áreas de negócio. Desse modo, os dados compartilhados podem ser maximizados e a redundância de dados pode ser minimizada. 2.1 O administrador de dados O administrador de dados AD - é o analista responsável por desenvolver e administrar as estratégias, procedimentos e práticas para o processo de gerência dos recursos de metadados e metainformação incluindo planos, padronização, proteção e utilização. É responsável também pelas atividades de modelagem de dados, análise temática e corporativa destes modelos, interseção entre modelos e gerenciamento dos modelos em produção. As principais funções do administrador de dados são as que resultam das necessidades de harmonização e sincronismo de estruturas de dados entre projetos, da arbitragem de conflitos entre setores da empresa com diferentes perspectivas sobre os metadados e da garantia da qualidade das bases de dados resultantes. Para que isto seja possível o AD tem sob sua responsabilidade: (1) O Gerenciamento do acervo de informação da empresa viabilizando sua utilização como recurso de uso comum, promovendo-lhes os valores de autenticidade, autoridade, acurácia, acessibilidade, seguridade e inteligibilidade; (2) O gerenciamento do modelo de dados corporativo e dos modelos setoriais promovendo sua conceituação, segurança, integridade e compartilhamento. (3) A análise e a descrição geral de dados, metadados, informação e metainformação para todos os modelos de dados dos novos sistemas, ambiente data warehouse e sistemas georreferenciados; (4) A análise da redundância de dados para maximizar o compartilhamento em lugar da replicação de dados nos vários sistemas; (5) A garantia da qualidade da informação implementada nos sistemas de informação através da modelagem dos dados lógica, semântica ou ontológica; Página 4 de 17

5 (6) A proposição de soluções tecnológicas que afetam a produção e utilização de informação; (7) A definição de procedimentos e padrões a serem utilizados nos trabalhos de desenvolvimento e manutenção de software e nas metodologias da Prodabel; (8) A participação nas equipes de desenvolvimento, durante todo o trabalho de desenvolvimento, e das equipes de manutenção. O grau e o tipo de envolvimento nesses trabalhos variam com as fases do projeto e com a maturidade das equipes e deve focar as áreas de responsabilidade de cada sistema afetado pelo projeto. (9) A elaboração do mapeamento de informação e do modelo corporativo objetivando compor o catálogo de informação da Prodabel; (10) O apoio à definição do Banco de Dados enquanto estrutura de persistência dos dados, incluindo precisão de definição e temporalidade; (11) O apoio à garantia da validade, exatidão, consistência e disponibilização dos dados; (12) O apoio à segurança de dados, incluindo confiabilidade e proteção contra perdas; (13) O apoio à análise de performance para melhoria do acesso, assegurando que o dado seja facilmente localizado. (14) Especificação e manutenção das rotinas de uso geral da Prodabel. Para que a GAAS possa ter sucesso em sua atuação como administração de dados os seguintes fatores são críticos: 1. O apoio de gerentes e usuários com poder decisório; 2. A existência de um dicionário de dados correto, extenso, completo e flexível; 3. A compreensão das necessidades e requisitos dos usuários. Cabe ressaltar que os usuários da administração de dados são os analistas da Prodabel de todas as áreas que lidam com dados e os usuários das aplicações disponibilizadas pela Prodabel. 2.2 Classificação dos analistas de Administração de Dados O trabalho do analista de Administração de Dados está classificado de acordo com sua área de atuação e da abrangência de seu conhecimento conforme segue. Página 5 de 17

6 2.2.1 Administrador de Dados Suporte O analista de administração de dados suporte é responsável por administrar e dar suporte à Ferramenta CASE Enterprise Architect. Para desempenhar esta função o analista precisa dominar a ferramenta CASE Administrador de Dados Documentador O analista de administração de dados documentador é responsável por: (1) Atualizar os metadados no dicionário de dados e na ferramenta case; (2) Atualizar o catálogo de informação da área; (3) Atualizar o mapeamento de dados, metadados, informação e metainformação do modelo corporativo objetivando compor o catálogo de informação. Para desempenhar esta função o analista precisa ter compreensão dos modelos e capacidade de redação Administrador de Dados Gestor O analista de administração de dados gestor é responsável por: (1) Gerenciar o acervo de informação da Prodabel viabilizando sua utilização como recursos de uso comum, promovendo-lhes os valores de autenticidade, autoridade, acurácia, acessibilidade, seguridade e inteligibilidade; (2) Atuar como parte integrante das equipes de desenvolvimento, na fase de projeto de novos sistemas. O grau e o tipo de envolvimento irão variar de acordo com as fases do projeto e com a maturidade das equipes; Página 6 de 17

7 (3) Gerenciar a atualização dos metadados no dicionário de dados; (4) Gerenciar o catálogo de informação da área temática, setor ou sistema de informação; (5) Promover a modelagem conceitual de dados e zelar pela qualidade destes; (6) Promover a integração das bases de dados minimizando e controlando redundâncias; (7) Avaliar das redundâncias de dados, objetivando maximizar o compartilhamento em lugar da replicação de dados nos vários sistemas; (8) Assegurar integridade referencial de dados; Administrador de Dados Referência O analista de administração de dados referência é responsável por: (1) Analisar e verificar os Modelos de Dados considerando suas interfaces com outros sistemas, bases corporativas, política de histórico e expurgos de dados; (2) Definir procedimentos e padrões a serem utilizados nos trabalhos de desenvolvimento e manutenção de software e metodologias utilizadas; (3) Definir estratégias, procedimentos e práticas para o processo de gerência dos recursos de metadados e metainformação, incluindo planos, padronização, proteção e utilização; (4) Propor soluções tecnológicas que afetam a produção e utilização de informação; (5) Avaliar redundâncias de dados, objetivando maximizar o compartilhamento em lugar da replicação de dados nos vários sistemas; (6) Apoiar a definição do Banco de Dados enquanto estrutura de persistência dos dados, incluindo precisão de definição e temporalidade; (7) Apoiar a segurança de dados, incluindo confiabilidade e proteção contra perdas; (8) Apoiar a análise de performance para melhoria do acesso, assegurando que o dado seja facilmente localizado. (9) Ser o disseminador e a pessoa de referência da equipe com relação às questões de ferramental disponível e em termos de metodologia a ser utilizada no caso de modelagem de dados. Página 7 de 17

8 2.2.5 Perfil do AD Gestor e Referência Para desempenhar as funções de AD Gestor ou Referência o analista precisa ter as seguintes características: (1) Capacidade de elaborar o catálogo de metainformação e o modelo corporativo da Prodabel; (2) Capacidade de análise e especificação de requisitos; (3) Capacidade de absorver e entender as necessidades de informação e os processos da empresa de forma corporativa; (4) Habilidade de mensurar a qualidade dos dados, segurança e facilidade de acesso; (5) Facilidade de relacionamento com analistas e usuários; (6) Conhecimento de engenharia de software e abordagens tais como RUP, ICONIX, UML e OMT-G; (7) Habilidade em modelagem de dados no contexto de classes, ER, geoprocessamento e data warehouse; (8) Conhecimento de ferramentas de apoio à modelagem de dados. (9) Experiência em desenvolvimento de sistemas; (10) Conhecimento da teoria dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados. (11) Conhecimento de linguagem SQL. (12) Experiência em transformar um modelo de classes em modelo de dados relacional e vice versa. (13) Conhecimento do negócio da Prefeitura de Belo Horizonte. (14) Alto grau de diplomacia, capacidade de negociação, eficácia, auto-capacitação, coerência, bom senso e clareza na exposição de idéias. Tópicos que o AD precisa dominar: (1) Metodológicos: a. Auditoria em sistemas. Página 8 de 17

9 b. BPM - Business Process Management. c. Engenharia de software. d. Engenharia reversa. e. Estruturas lógicas de programação. f. Gestão de indicadores de desempenho, produtividade e qualidade. g. Gestão de projetos segundo o Escritório de Projetos da Prodabel. h. Matriz SWOT - Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats. i. Metodologia de desenvolvimento de sistemas interativo-incremental. j. Métricas para indicadores. k. Monitoramente de modelos de dados. l. Monitoramento de riscos. m. Normalização. n. Normatização. o. Orientação a Objetos. p. Ponto de Função. q. PSP Processo de Software de Prodabel. r. Rastreabilidade. s. RUP - Rational Unified Process. t. Serviço. u. SOA Service Oriented Architecture. v. SQL - Structured Query Language. w. Teoria de Business intelligence. x. Teoria de Data Warehouse contemplando data mats, estrelas, dimensões e fatos. y. Teoria de sistemas nebulosos. z. Testes. aa. UML - Unified Modeling Language. Página 9 de 17

10 (2) Relativos à estrutura da Prodabel: a. Composição das equipes de projeto. b. Endereços das unidades da Prodabel. c. Estrutura da Diretoria de Sistemas e Informação da Prodabel. d. Relacionamento com a equipe de plotagem de diagramas. e. Relacionamento com a GSOI (equipe de DBAs). (3) Relativos à estrutura da PBH a. Programa de governo. b. Estrutura administrativa (4) Tópicos gerais a. Tipos de gráficos. b. Estrutura de algoritmos. c. Compartilhamento de diretório. d. Controle de permissões em diretórios e pastas. e. Estrutura de login. f. Formatos de papel e configuração de impressão em plotter. g. Funções de um DBA Data Base Administrator. h. Instalação da ferramenta CASE. i. Tipos de transação: i. On-line. ii. Batch. iii. Real time. iv. Agendada. j. Tipos de plataforma de aplicações i. Stand-alone. ii. Multi-camadas. iii. Cliente-servidor. k. Ferramenta OLAP - On-line Analytical Processing. l. Saneamento de bases de dados. Página 10 de 17

11 m. Migração de bases de dados. n. Previsão de tempo de resposta em acessos a bases de dados. o. Chrystal report. p. ETL - Extract Transform Load. (5) Relativos ao atendimento de demandas a. Dados necessários ao atendimento de cada tipo de demanda. b. Fluxos de atendimento. c. Documentação para repasse a fábricas de software externas. d. Documentação para repasse a fábrica de software da Prodabel. e. Relacionamento com pessoal externo à Prodabel. f. Relacionamento com pessoal externo à PBH. g. Serviços prestados pela GAAS. h. Prazos para atendimento de demandas. i. Tipos de clientes da GAAS i. Analistas desenvolvedores. ii. Analistas de sistemas. iii. Gerentes de projeto. iv. Gestores de unidades de relacionamento. v. Superintendente de sustentação de sistemas. vi. Superintendente de desenvolvimento de sistemas. vii. Superintendente de projetos de sistemas. (6) Validação de bases de dados a. Requisitos funcionais. b. Requisitos não-funcionais. c. Regras de negócio. d. Caso de uso. e. Regras de negócio. f. Fluxo de análise. i. Leitura do modelo: tabela, relacionamento, atributo, comentário. Página 11 de 17

12 ii. Preenchimento do check-list. (7) Modelagem de dados a. Site da arquitetura (GAAS). b. Wikipedia. c. Tipos de administradores de dados da GAAS. d. Padrões de atributo (nome, tamanho, default, lei de formação. etc.). e. Chave seqüencial não significativa. f. Dados espaciais. g. Formas normais. h. Componentes padronizados. i. Valores possíveis em atributos. j. Valores permitidos em atributos k. Modelo corporativo. l. Matriz CRUD - Create, Retrieve, Update e Delete. m. Categorias de dados: i. Cadastrais. ii. Complementares. iii. Temáticos. iv. De controle de acesso v. De controle de alteração vi. De controle de tramitação. vii. De controle de remessa. viii. Históricos. ix. De permissão. n. Controle de versão. o. Sistemas legados p. Dado q. Informação. r. Projeto de informação gerencial e estratégica. Página 12 de 17

13 s. Tabela. t. Entidade. u. Índice. v. Classe w. Relacionamento. x. Associação y. Agregação. z. Propagação. aa. Assunto. bb. Tema. cc. Área temática. dd. Integração. ee. Usabilidade. ff. Navegabilidade. gg. Enterprise Architect i. Projeto. ii. Submodelo. iii. Data element. iv. Modelos conceitual, lógico, físico. hh. Dicionário de dados. (8) Relativos ao SGBD a. Atributo. b. Constraint c. Dblink. d. Foreign-key. e. Formatos de atributos. f. Grant. g. Índice. h. Instância. Página 13 de 17

14 i. ODBC - Open Data Base Connectivity. j. Owner. k. Sequence. l. Servidor. m. Synonims. n. Tabela. o. Backup. p. Restore. (9) Tipos de informação recorrentes na GAAS (aqui estão listados exemplos) a. Área b. Alíquota. c. Percentual. d. Saldo. e. Correção monetária. f. Moeda. g. Indicador. h. Saldo. i. Complemento. j. Descrição. k. Valor. l. Quantidade. m. Receita. n. Índice. o. Coordenada. (10) Pontos focais dos sistemas monitorados pela GAAS (aqui estão listados exemplos) a. Educação i. UMEI. ii. Escola. iii. Aluno. Página 14 de 17

15 iv. Professor. v. Escola. vi. Jurisdição. vii. Regras de acesso a vaga. viii. Alocação. b. Saúde i. Leito. ii. Central de atendimento. iii. Paciente. iv. Farmácia. v. Médico. c. Finanças i. Imóvel. ii. Tributo. iii. Taxa. iv. Lançamento. v. Arrecadação. vi. Dívida ativa. vii. PGM. viii. Crédito. 3 O ANALISTA DE DATA WAREHOUSE O analista de data warehouse ADW - é o profissional responsável por projetos que viabilizam a recuperação de informações utilizando o conceito de Data Marts (DMs) que, integrados, formam o ambiente do data warehouse da PBH - DW-PBH. Para tanto o ADW utiliza modelos de dados, dicionários de dados, metodologias, padrões, ferramentas de extração/transformação/carga de dados e ferramentas de análise dos dados e os dados dos sistemas transacionais e georreferenciados. Página 15 de 17

16 As principais funções do analista de data warehouse são: (1) Proposição, manutenção e disseminação de padrões correlatos ao processo de software como: metodologia, ferramentas, requisitos de qualidade e documentação para os ambientes de aplicações de informações estratégicas e do Data Warehouse PBH; (2) Gestão da base de dados do DW-PBH (3) Concepção, elaboração e construção de projetos de Data Marts que integrados formam o ambiente de DW-PBH, conforme Metodologia de desenvolvimento de Data Marts; (4) Coordenação dos processos de prospecção tecnológica e homologação de técnicas, ferramentas e produtos para os ambientes de aplicações de informações estratégicas e do Data Warehouse PBH; (5) Participação em revisões técnicas de projetos de engenharia de software, visando garantir a correta utilização de tecnologias, normas e padrões para os ambientes de aplicações de informações estratégicas e do Data Warehouse PBH; (6) Apoiar as unidades em desenvolvimento de aplicações de informações estratégicas e do Data Warehouse. 3.1 Perfil do analista de Data Warehouse Dentre as características que sustentam o trabalho de um analista como ADW pode-se citar: (1) Capacidade de análise e especificação de consultas temáticas, setoriais e intertemáticas; (2) Capacidade de absorver e entender as necessidades de informação de forma corporativa; (3) Capacidade de especificar estruturas de informação coesas e completas no formato de bases históricas evolutivas; (4) Facilidade de relacionamento com analistas e usuários; (5) Capacidade de análise e programação SQL. (6) Experiência em desenvolvimento de sistemas; (7) Conhecimento da teoria dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados. (8) Experiência em transformar um modelo de classes e modelo de dados relacional em modelos dimensionais. Página 16 de 17

17 (9) Conhecimento do negócio da Prefeitura de Belo Horizonte. 3.2 Escopo de atuação do analista de Data Warehouse A equipe de Data Warehouse da GAAS é responsável pelo Data Warehouse da PBH. O principal objetivo da construção do DW-PBH é dotar a instituição de uma tecnologia capaz de oferecer suporte para o planejamento público, tomada de decisões, acompanhamento e avaliação dos programas, projetos e ações públicas. Trata-se de uma tecnologia auxiliar na gestão de assuntos estratégicos que tem como foco a disponibilização da informação gerencial/estratégica. Preconiza-se a necessidade de extração de informações sintéticas e atualizadas, a partir de dados atomizados armazenados nas bases de dados de sistemas de informação existentes na Prefeitura. Página 17 de 17

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