É fundamental compreender que não existem aplicações sem dados que as sustentem. É assim porque as aplicações são ferramentas cujo propósito fundamental consiste precisamente no acesso e gestão dos dados. Por exemplo, uma aplicação para automatizar o processo de compras pode envolver dados como a identificação e designação dos fornecedores, as faturas e os respetivos dados como a data de emissão, o valor e as descrições dos bens adquiridos.

 Para o utilizador da aplicação, os requisitos poderão passar por pesquisar faturas ou fornecedores, acrescentar ou editar os dados associados a cada entidade, visualizar os documentos, fazer o download dos mesmos ou enviá-los por email para outros utilizadores, por exemplo.

Enquanto uma aplicação simples pode lidar com dados armazenados em memória, uma aplicação mais complexa necessita de uma estrutura mais sólida, como uma base de dados.

Assim, conceber modelos de dados eficientes é crucial ao desenvolver aplicações no Power Apps, pois determina como os dados são organizados, armazenados e utilizados.

Mas, que aspetos ter em conta nesta fase?

Compreensão dos Requisitos de Negócio:
Antes de começar a projetar o modelo de dados, é fundamental compreender completamente os requisitos do negócio, ou seja, identificar que dados são necessários, como serão usados e que relações existem entre diferentes entidades do conjuntos de dados.

Normalização e Desnormalização:
Avaliar a necessidade de normalizar ou desnormalizar o modelo de dados. A normalização envolve a organização eficiente de dados para evitar redundâncias, enquanto a desnormalização pode ser útil para otimizar o desempenho em determinadas situações.

Entidades e Relações:
Identificar as entidades principais do modelo de dados e estabelecer relações claros entre elas. Utilizar Primary Keys (chaves primárias) e Foreign Keys (chaves estrangeiras) é fundamental para garantir integridade referencial do modelo de dados. Por exemplo, uma tabela com os “Fornecedores” seria uma tabela dimensional com um Primary Key que poderia ter uma relação com uma tabela transacional “Faturas”.

Escalabilidade:
Projetar o modelo de dados com a escalabilidade em mente é importante. Considerar como o volume de dados aumentará no futuro e ao longo do tempo e se o modelo de dados é robusto o suficiente para lidar com volumes crescentes de dados e requisitos de acesso. No Power Apps, a questão da delegação dos dados é das mais importantes a ter conta e não deve ser negligenciada.

Utilizar Tipos de Dados Adequados:
Definir os tipos de dados apropriados para cada campo (ou coluna) é determinante. Isto não apenas economiza o espaço de armazenamento, mas também ajuda a manter a consistência e a integridade dos dados.

Segurança no acesso aos Dados:
Implementar práticas de segurança dos dados. Definir as permissões adequadas para diferentes conjuntos de dados e considerar os de requisitos de privacidade e conformidade.

Documentação:
É importante documentar o modelo de dados para que outros membros da equipa possam compreendê-lo facilmente, incluindo descrições de tabelas, campos, relações entre tabelas e as regras de negócios associadas. Deve existir um documento designado por “Dicionário de dados” descritivo e preferencialmente um esquema visual do modelo de dados.

Pensando bem nestas questões e principalmente analisando todas as consequências com os stakeholders é necessário decidir-se que backend escolher. As soluções mais simples serão o Excel e as listas SharePoint. Estas têm também a vantagem de estarem integradas no Office 365 e não requererem um licenciamento Premium do Power Apps ou do Power Automate.

Por outro lado, existem bases de dados mais avançadas como o Dataverse ou o SQL Server que dispõem de funcionalidades muito mais robustas, com mais potencial de escalabilidade e condições de segurança acrescidas.