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.