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What is a data flow diagram (DFD)?

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A data flow diagram (DFD) is a blueprint for any system or process, providing a clear visual representation of how data moves. Such clarity is crucial for understanding how businesses function and pinpointing optimization opportunities and efficiency gains. By mapping out these data pathways visually, teams can communicate effectively about system functionality and identify potential areas for improvement.

Below, we will explore data flow diagrams, their key benefits in simplifying complexity, and a practical guide to creating them.

Understanding data flow diagrams

A data flow diagram is a key visual representation of how data travels through a system or business process. Utilizing standard symbols to illustrate data origins, transformations, and destinations, it offers a clear overview of data movement and processing, facilitating improved comprehension and analysis.

The main purpose of DFDs is to support system analysis and improve business processes. These diagrams simplify complex systems by showing the data flow between components, making system analysis and decision-making easier. DFDs visually document workflows in business processes, helping identify and resolve bottlenecks and redundancies for better efficiency.

Additionally, data flow diagrams enhance team collaboration by providing a common visual language. This shared understanding improves communication, requirement gathering, and problem-solving. The visual format they provide also aids in spotting inefficiencies like unnecessary data movement or redundant processes, leading to more targeted improvements. In many cases, a well-constructed DFD can also serve as a valuable workflow diagram, demonstrating the sequences of activities and data flow within a business process or system.

History of data flow diagrams

Visually showing data movement isn’t new to business systems analysis. However, the data flow diagram didn’t become a formal modeling tool until the mid to late 20th century. The growth of structured systems analysis methods in the 1970s and 1980s was key to the widespread use of DFDs. Early concept mapping methods share some visual representation similarities with the evolution of DFDs, as do linear representations like flowcharts.

Foundational figures like Tom DeMarco, with his work on structured analysis, highlighted data flow modeling. The Gane and Sarson notation, from computer scientists and information technology writers Chris Gane and Trish Sarson, later offered standard symbols and rules for DFDs, boosting their use in information systems development. These methods and notations gave a structured way to understand and record data flow in complex systems, making DFDs vital for system analysis and design.

Key components of a data flow diagram

Every data flow diagram is constructed using four fundamental components that provide the framework for visually representing data movement within a system. These elements include:

  • External entities
  • Processes
  • Data stores
  • Data flows

Each component plays a vital role in illustrating how data is generated, stored, and ultimately delivered, making them essential for understanding the behavior and functionality of any modeled system. Without these core elements, a DFD would lack the structure necessary to communicate the dynamics of data within a system effectively.

External entities

External entities are individuals, groups, departments, or other systems that interact with the modeled system but exist outside its defined boundaries. Their primary role in a data flow diagram is to be the sources and sinks of data. They either provide data to the system (sources) or receive data from the system (sinks) – sometimes both. By identifying these external interactors, the DFD clearly defines the scope of the system and its interfaces with the outside world.

External entities are diverse, as they depend on the system being analyzed. This can include:

  • Users who input data or receive outputs
  • Other information systems that exchange data with the system, like a payment gateway
  • Third-party services or applications that the system integrates with, such as an email marketing service
  • External organizations or departments that provide or receive information, like vendors and shipping companies

Understanding external entities is crucial for establishing the context of a business system and its interactions with its environment. Tools like Confluence's dependency mapping template can provide another valuable perspective on how different system elements rely on each other.

Processes

A process represents an activity or transformation within the system, converting incoming data into outgoing data. In a data flow diagram, processes are the active components that manipulate, calculate, filter, or organize data. Each process should be clearly labeled with an action verb describing its function.

Por exemplo:

  • A process labeled "Receive Order" takes customer order data as input and might produce a validated order as output.
  • The process "Calculate Shipping Cost" would input order details and destination, and output the calculated shipping fee.
  • A "Generate Invoice" process would take order information and payment details as input and produce an invoice as output.
  • The "Update Inventory" process would take information about fulfilled orders as input and adjust the stock levels in the data store.

The connections between processes, shown by data flows, illustrate the sequence and dependencies of these data transformations within the system. Understanding the processes is key to grasping how the system functions and achieves its objectives, often visualized in detail through a process flow chart.

Data stores

Data stores are passive entities that store information for later use, representing the various locations within the system where data is temporarily and permanently retained. These repositories serve as both sources and destinations for data within the system. Common examples of data stores include:

  • Bancos de dados
  • Files, such as customer lists or product catalogs
  • Temporary memory structures, such as session cache

Understanding what information the system maintains and how different processes access it is crucial, as represented by these data stores.

Data flows

Data flows within a data flow diagram represent the logical movement of data between different system components. They illustrate how data travels from external entities to processes, between processes, from processes to data stores, and vice versa. Data flows are typically depicted as arrows, and each arrow must be labeled to indicate the type of data being transferred.

Por exemplo:

  • An arrow from a "Customer" external entity to a "Place Order" process might be labeled "Order Details."
  • An arrow from a "Place Order" process to a "Validate Order" process could be labeled "Validated Order."
  • An arrow from a "Validate Order" process to an "Orders" data store might be labeled "Order Information."
  • An arrow from the "Orders" data store to a "Generate Invoice" process could be labeled "Order Details."

Data flows are essential for understanding a business system's dynamics, showing what components exist and how they interact and exchange information.

Why are data flow diagrams important?

Data flow diagrams (DFDs) are crucial for understanding how data moves through a system, improving business processes, and enhancing stakeholder communication. By clearly representing how data is handled, DFDs break down intricate processes into more manageable and comprehensible parts. This visual clarity significantly improves communication among all stakeholders involved in a project or system.

Benefits of DFDs for technical stakeholders include:

  • Enables precise blueprints for efficient system design and development.
  • Facilitates faster troubleshooting and resolution of system issues through visual data tracing.
  • Provides a structured and visual approach to documenting and understanding system requirements.
  • Ensures smoother system integration by clearly identifying data dependencies.
  • Leads to more robust systems through a visual understanding of component interactions.

Benefits of DFDs for non-technical stakeholders include:

  • Offers accessible visual insights into complex system functionality.
  • Improves project collaboration and alignment with technical teams through a shared visual language.
  • Empowers more effective feedback on system design based on a clear visual understanding.
  • Ensures the developed system truly aligns with critical business needs and objectives.
  • Uncovers opportunities for process improvement and efficiency gains through visual analysis.

Ultimately, data flow diagrams serve as a bridge between technical implementation and business understanding. They contribute to more successful system development and process improvement initiatives, fostering better knowledge sharing across teams.

Types of data flow diagrams

Data flow diagrams offer different perspectives on a system through two primary types —logical and physical. They also vary in detail, progressing from high-level context diagrams to more detailed, multi-level representations.

Here’s how the logical and physical DFDs differ:

  • Logical DFDs: Logical DFDs focus on essential business activities and their required data flow. They illustrate what data is needed, its origin, destination, and transformations for business functions. Notably, they remain independent of specific technology or implementation details to allow teams to focus on core business needs.
  • DFDs físicos: os DFDs físicos retratam a implementação real do sistema de negócios, mostrando o hardware, o software, arquivos e bancos de dados específicos envolvidos. Eles ilustram como os dados são processados e movidos por esses componentes físicos, muitas vezes incluindo detalhes como formatos dos dados e interfaces do sistema.

Os níveis hierárquicos nos DFDs são essenciais para gerenciar com eficácia a complexidade dos sistemas de negócios. Ao começar com uma visão geral ampla e introduzir alguns detalhes de cada vez, as partes interessadas conseguem entender o sistema aos poucos, melhorando a assimilação e diminuindo a sobrecarga de processos complexos.

Esses níveis são divididos da seguinte forma:

  • Diagrama de contexto (DFD de nível 0): os DFDs de nível 0 fornecem uma noção mais abstrata e de alto nível do sistema, que o representam como um processo único e ilustram suas interações com entidades externas. Esse nível é essencial para definir o escopo e os limites do sistema.
  • DFDs de nível 1: os DFDs de nível 1 dividem o processo primário do diagrama de contexto em subprocessos importantes, revelando as principais atividades internas e os fluxos de dados entre elas e para armazenamentos de dados. Esse nível oferece uma compreensão mais detalhada das funções primárias do sistema.
  • DFDs de nível 2: esse nível divide ainda mais os processos específicos dos DFDs de nível 1 em atividades menores, fornecendo uma compreensão mais profunda de componentes específicos do sistema e suas interações.
  • Nível 3 e posteriores: o nível 3 continua o processo de divisão para obter visualizações cada vez mais detalhadas de processos específicos, conforme necessário. A profundidade de cada nível depende da complexidade e do grau de análise exigido para diferentes partes do sistema.

Entender esses diferentes tipos e níveis de diagramas de fluxo de dados permite que as equipes escolham a visualização mais adequada para as necessidades específicas delas, como o foco na lógica empresarial ou na implementação técnica e o gerenciamento eficaz de complexidades.

Como criar um diagrama de fluxo de dados

A visualização eficaz do fluxo de dados em um sistema requer uma abordagem estruturada. Ao seguir uma série de etapas importantes, você pode criar um diagrama de fluxo de dados que mapeia o movimento e a transformação das informações.

Siga estas etapas para criar seu próprio DFD:

  • Defina o escopo e os limites do seu sistema: identifique o que está incluído no sistema que você está modelando e o que está fora dos limites (as entidades externas). Isso costuma envolver sessões iniciais de brainstorming para determinar o contexto apropriado.
  • Identifique processos, entradas e saídas importantes: determine as principais atividades ou funções que transformam os dados no sistema. Para cada processo, identifique os dados que entram nele (entradas) e os que resultam dele (saídas).
  • Identifique os armazenamentos de dados: determine onde o sistema armazena e recupera os dados. Essas fontes representam os repositórios de informações usados pelos processos.
  • Identifique fluxos de dados: rastreie a movimentação de dados entre entidades externas, processos e armazenamentos de dados. Use setas para indicar a direção de cada fluxo e rotule todos com clareza com os dados que estiverem sendo transferidos.
  • Use uma notação DFD padrão: empregue um conjunto consistente de símbolos (por exemplo, notação Yourdon-Coad ou Gane-Sarson) para entidades externas, processos, armazenamentos de dados e fluxos de dados. A consistência garante que o diagrama seja fácil de entender.

Use os quadros brancos do Confluence como uma plataforma colaborativa para a criação de diagramas. A interface e as funções intuitivas podem agilizar o processo de diagramação.

Quando usar diagramas de fluxo de dados

Os diagramas de fluxo de dados são ferramentas versáteis que se mostram indispensáveis em vários cenários nos quais entender e visualizar a movimentação dos dados é fundamental. Eles são bastante úteis durante os estágios iniciais de planejamento de um novo sistema, já que fornecem uma visão geral clara dos requisitos e do fluxo dos dados. Eles também são muito benéficos ao remodelar ou redesenhar sistemas existentes, pois ajudam a mapear os fluxos de dados atuais e identificar áreas de melhoria ou otimização.

Outras aplicações práticas para DFDs incluem:

  • Desenvolvimento de software: para visualizar o fluxo de dados em um aplicativo, auxiliando no design e no desenvolvimento.
  • Modelagem de processos de negócios: para mapear e analisar fluxos de trabalho de negócios, identificando ineficiências e possíveis melhorias.
  • Análises de conformidade: para documentar como os dados são manipulados e armazenados, auxiliando no cumprimento dos requisitos regulatórios.
  • Análise do sistema: para dividir sistemas complexos em componentes compreensíveis e analisar interações de dados.

Os diagramas de fluxo de dados oferecem uma solução avançada e eficaz sempre que há a necessidade de esclarecer a movimentação e a transformação de dados em um sistema ou processo. O abrangente template de plano de projeto do Confluence é bastante útil para o planejamento de qualquer um dos projetos acima.

Dicas e práticas recomendadas para criar diagramas de fluxo de dados eficazes

Criar diagramas de fluxo de dados claros e valiosos envolve mais do que apenas entender os componentes. Confira algumas dicas e práticas recomendadas para garantir que seus DFDs tenham o efeito desejado:

  • Mantenha o design limpo e organizado: busque a simplicidade e evite sobrecarregar o diagrama com muitos processos ou fluxos de dados em um único nível. A maneira mais eficaz de fazer isso é dividir áreas complexas em DFDs de nível inferior.
  • Use etiquetas consistentes e significativas: faça todas as entidades externas, processos, armazenamentos de dados e fluxos de dados serem rotulados com clareza e consistência usando nomes que reflitam com precisão as funções ou os dados que estiverem sendo movidos.
  • Comece com um diagrama de contexto: para definir o escopo, comece com uma visão geral de alto nível (nível 0) antes de mergulhar em níveis mais detalhados.
  • Foque no fluxo de dados, não no fluxo de controle: tenha em mente que os DFDs ilustram como os dados se movem, e não a sequência de controle ou as decisões do processo.
  • Valide seu DFD com as partes interessadas: revise o diagrama com usuários e outras partes relevantes para garantir que ele reflita com precisão o entendimento deles do sistema.

Também é importante estar ciente de erros comuns que podem prejudicar a eficácia dos DFDs, como:

  • Diagrama complicado demais: adicionar detalhes desnecessários ou muitos níveis ao mesmo tempo pode tornar o DFD confuso. Sempre comece no nível 0 e aumente à medida que o fluxo de dados se tornar mais complexo.
  • Notação inconsistente: alternar entre diferentes notações DFD ou usar símbolos errados vai dificultar a interpretação do diagrama. Chegue a um consenso com relação às notações e aos símbolos antes de começar e use apenas o que for acordado em cada nível.
  • Falta de revisões com as partes interessadas: deixar de validar o DFD com quem conhece o sistema pode levar a imprecisões, expectativas desalinhadas e, por fim, a um sistema que não atende às necessidades reais dos usuários ou da empresa.
  • Etiquetas pouco claras ou ausentes: diagramas sem etiquetas claras são difíceis de entender e não comunicam o fluxo de dados com eficácia. Essa ambiguidade pode levar a interpretações erradas, decisões equivocadas sobre o design do sistema e esforços de desenvolvimento desperdiçados, já que as equipes operam com diferentes entendimentos sobre a jornada dos dados.

Ao seguir essas dicas e evitar armadilhas comuns, as equipes podem criar diagramas de fluxo de dados que permitem uma análise, comunicação e compreensão uniforme do sistema. Melhor que isso só usando o template de modelo de serviço do Confluence para mapear a jornada do cliente e validar sistemas relacionados ao serviço para as partes interessadas.

Dê vida aos diagramas de fluxo de dados com os quadros brancos do Confluence

Visualizar fluxos de dados complexos pode ser um desafio. Os quadros brancos do Confluence simplificam esse processo com um ambiente colaborativo e intuitivo de criação de diagramas de fluxo de dados. As equipes podem colaborar em tempo real, arrastar e soltar com facilidade todos os componentes do DFD em uma tela compartilhada e compartilhar o trabalho dentro do espaço de trabalho para alinhamento imediato.

Essa abordagem dinâmica dá vida à compreensão do sistema, tornando os quadros brancos on-line do Confluence uma ferramenta poderosa que simplifica a criação de DFDs e promove a clareza compartilhada nos seus sistemas.

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