A Essência dos Dados: Modelação e Normalização para Projetos Sustentáveis

Num cenário cada vez mais orientado por dados e integração entre plataformas, a estrutura da informação deixa de ser apenas uma preocupação técnica para se tornar num pilar estratégico para a sustentabilidade dos projetos digitais.

Neste artigo, Ricardo Rodrigues, Developer Consultant da Step Ahead Consulting, partilha uma reflexão essencial sobre a importância da modelação e normalização de dados, com foco na construção de sistemas resilientes, seja em Salesforce ou noutras tecnologias.

Através de exemplos práticos e princípios sólidos, somos convidados a olhar para a modelação de dados não como um formalismo técnico, mas como um verdadeiro investimento na saúde a longo prazo de qualquer solução digital.

A Essência dos Dados: Modelação e Normalização para Projetos Sustentáveis (com Salesforce ou sem)

No desenvolvimento de software, a qualidade de um sistema está intrinsecamente ligada à robustez da sua estrutura de dados.

Tal como uma construção depende de alicerces bem dimensionados para garantir estabilidade a longo prazo, um projeto tecnológico sustentável exige uma modelação de dados cuidada, clara e adaptável desde o início, com ou sem Salesforce.

É comum e dispendioso subestimar a importância da modelação e normalização na fase inicial de um projeto.

Esta etapa, muitas vezes negligenciada, é determinante para garantir escalabilidade, manutenção eficiente e integração fluida com outras soluções.

Modelar é Projetar o Futuro

A modelação de dados define como a informação é organizada, relacionada e acedida.

Mais do que desenhar diagramas, trata-se de clarificar o negócio e prevenir futuros entraves.

Uma boa modelação promove:

Alinhamento entre equipas técnicas e funcionais;

Dados consistentes e confiáveis;

Escalabilidade e manutenção simples.

Salesforce: A Mesma Lógica, Aplicação Diferente

Em Salesforce, a modelação ocorre com objetos (em vez de tabelas), campos (em vez de colunas) e relações como Lookup ou Master-Detail.

O princípio mantém-se: refletir a realidade do negócio sem comprometer a performance ou a clareza.

Normalização: Menos é Mais

Normalizar significa eliminar redundâncias e organizar a informação para ser fácil de manter e expandir. Mesmo em Salesforce, onde parte da complexidade da base de dados está abstraída, os princípios aplicam-se:

Evitar duplicação de dados entre objetos;

Escolher corretamente entre Lookup e Master-Detail;

Criar objetos distintos quando os dados o justificam.

Exemplo prático:

Num contexto de saúde, em vez de sobrecarregar o objeto Person Account com campos irrelevantes, é preferível criar objetos especializados como Beneficiário__c ou Paciente__c, ligados por relações claras.

Tal permite:

Separação de responsabilidades;

Menos campos nulos e lógica condicional;

Mais clareza nos relatórios e automações.

Record Types ou Objetos Novos?

Use Record Types quando os dados são os mesmos, mas os processos ou interfaces diferem.

Crie novos objetos quando os dados mudam significativamente.

Erro comum: criar um “monstro” com dezenas de campos irrelevantes para a maioria dos registos, dificultando a produção de relatórios e manutenção da informação.

Vantagens da Normalização: Um Investimento, Não um Extra

Uma base de dados bem normalizada traduz-se em:

Menor redundância → Menos espaço ocupado e menos erros em atualizações.

Maior integridade → Os dados são consistentes em todos os módulos.

Mais flexibilidade → Permite ajustar o modelo sem reescrever tudo.

Melhor desempenho → Menos complexidade em consultas, menos informação inútil.

Facilidade na manutenção → Atualizar um campo significa mudar um único registo, e não correr atrás de múltiplas versões do mesmo dado.

Modelar Bem Desde o Início é Economizar no Futuro

Corrigir um modelo mal desenhado é caro.

Atrasa funcionalidades, introduz inconsistências e compromete a experiência do utilizador.

A tentação de “desenrascar” ou atalhar caminho no início é um risco que se paga caro mais tarde.

Conclusão

Modelar dados não é só para os técnicos. É uma etapa estratégica para qualquer projeto digital.

Evitar complexidade desnecessária é o primeiro passo para garantir longevidade, escalabilidade e sucesso.

Ricardo Rodrigues

Developer Consultant @Step Ahead Consulting