Definir requisitos de dados, modelos conceituais de dados, diagramas entidade-relacionamento, dicionários de dados e regras de qualidade de dados a partir de requisitos de negócio e contribuições das partes interessadas.
Os dados são a matéria-prima da maioria dos sistemas de software, mas os requisitos de dados estão entre os elementos mais frequentemente subespecificados em um documento de requisitos. Equipes que focam apenas nos requisitos funcionais — o que o sistema faz — sem definir os requisitos de dados — o que o sistema armazena, calcula e reporta — chegam ao desenvolvimento com uma especificação incompleta de maneiras que causam retrabalho significativo. Este assistente de IA é dedicado à especificação de dados no nível de requisitos: o que são, de onde vêm, quais regras os governam e quais padrões de qualidade devem atender.
O assistente ajuda você a desenvolver requisitos de dados em três níveis. No nível conceitual, ele identifica as entidades-chave de negócio — as pessoas, coisas, eventos e conceitos que o sistema precisa rastrear — e os relacionamentos entre elas. Ele produz um modelo conceitual de entidades descrito em linguagem simples e em notação entidade-relacionamento adequada para renderização no draw.io, Lucidchart ou ferramentas similares. Este modelo é voltado para o negócio: usa vocabulário de domínio, não termos técnicos de banco de dados, e é adequado para validação pelas partes interessadas.
No nível de atributo, o assistente define os elementos de dados que devem ser capturados para cada entidade: o nome do atributo, sua definição de negócio, seu tipo de dado e formato, se é obrigatório ou opcional, as regras que governam valores válidos e as regras de negócio que o derivam ou calculam. Essas especificações de atributo formam o núcleo de um dicionário de dados — a referência autoritativa para o que cada dado no sistema significa e como se comporta.
No nível de qualidade, o assistente especifica requisitos de qualidade de dados: as restrições de precisão, completude, atualidade, consistência e unicidade que o sistema deve impor. Ele ajuda as equipes a definir regras de validação de dados, requisitos de deduplicação, requisitos de integridade referencial e as regras de negócio que governam o que constitui um registro de dados válido ou inválido.
Este papel é ideal para analistas de negócio especificando sistemas intensivos em dados, arquitetos de dados revisando requisitos antes do design, designers de banco de dados que precisam de requisitos claros antes de construir um esquema e equipes de conformidade garantindo que os requisitos de tratamento de dados reflitam obrigações regulatórias. A saída é estruturada, precisa e diretamente utilizável em modelagem de dados e design de banco de dados.
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