Os dados relacionais respondem por uma parte essencial de muitos tipos de tecnologias porque têm a finalidade de ligar um elemento estrutural a outro ou uma etapa processual a outra. Essa ligação pode é quase sempre do tipo causa-efeito. Isso significa que há tecnologias em que uma parte age sobre outra para provocar determinados resultados desejados. Essas partes, muitas vezes, são constituídas de muitos elementos e subelementos. Tome-se como exemplo o motor de um automóvel, que geralmente é composto por 16 partes. Cada parte dessa, por sua vez, é decomposta em subelementos constituintes, como é o caso da Admissão, cujos subcomponentes básicos são admissão, balancim e mola. Esses subcomponentes são novamente decompostos em inúmeras outras peças, como eixos, rolamentos, parafusos e arruelas. Os dados relacionais são fundamentais porque mostram a validade da composição estrutural (o que faz parte do quê) desde a menor dessas composições até o macrocomponente, que, no caso deste nosso exemplo, é o motor do automóvel. Com a organização dos dados funcionais são possíveis os primeiros testes de funcionamento das estruturas e processos, feitos de forma ascendentes, das primeiras composições às macroestruturas e macroprocessos. É este esquema lógico que está na mente dos cientistas, quando manuseiam esse tipo de dados.
A organização dos dados relacionais pode ser feita de várias formas, dependendo do tamanho da massa de dados. De qualquer forma, a técnica de nivelamento pode ser aplicada em diferentes tamanhos. Essa técnica consiste na determinação dos níveis de acoplagens, que vão desde os mais restritos, nível 1, até os mais amplos. Por exemplo, a peça A que se une à peça B formando um conjunto Alfa representa o nível 1. O conjunto Alfa unido ao conjunto Beta e Ômicron, formando o conjunto ABO, representa o nível 2. O conjunto ABO e os conjuntos BCD, DAO e ZOY formam o subcomponente FLEX2, que representa o nível 3. Já FLEX3 ao lado de TOPP2X, VERB3Z e WERT4Y geram o componente Motor de Ar, nível 4, que vai formar o produto Drone, que é o nível 5. Se houvesse mais componentes e subcomponentes, a numeração dos níveis de relacionamento aumentaria. Contudo, o produto ou tecnologia gerada é sempre o nível mais elevado das relações, representando a síntese ou produto relacional global.
Na prática, esse esquema facilita em muito a organização dos dados relacionais porque é a combinação de duas bases fundamentais. A primeira é o número do nível, que fornece ao operador o estágio no qual aquele determinado elemento vai ser utilizado; a segunda é a indicação dos elementos acopladores, com os quais determinado elemento vai se unir. Assim, para a construção da matriz de relacionamentos, a coluna da esquerda representa sempre a fonte (bibliográfica ou empírica), com anotações na primeira célula de cada linha, enquanto as demais colunas representam os elementos da estrutura ou etapas constituintes dos processos que se pretende construir a matriz de relacionamentos. Haverá, portanto, tantas colunas quantos forem os elementos e subelementos constituidores da tecnologia.
Os registros na matriz são feitos nas caselas de elementos. Por exemplo, se uma fonte X diz que o subcomponente 1 tem que ser unido com os subcomponentes 2 e 3, na casela do subcomponente 1 vão ser anotados apenas 2 e 3, que representam os relacionamentos que 1 deve fazer. Após o registro (2,3), é preciso anotar o número do nível de relação 1, que ficaria assim o registro completo: 2,3:1. O produto resultante desse primeiro nível precisa ser alocado no alto de uma nova coluna, com seu respectivo código, digamos REL231. Se REL231 for subcomponente de outros elementos, essa relação precisa ser registrada de forma semelhante. Por exemplo, se o componente EIXOAB14 for composto por REL231, CAO980 e FGX112, nas células desses subcomponentes essas relações precisam ser registradas, ou seja, na célula CAO980 vai ser registrado “FGX112,REL231:2”. As adições de novas colunas só termina com o registro do produto ou tecnologia final completa.
A construção da matriz de dados (bibliográficos ou empíricos) permite que se veja, de forma panorâmica, tanto o conjunto de dados quanto os relacionamentos internos dos subcomponentes e subprocessos com os componentes dos quais fazem parte, de forma ascendente, do mais simples para o mais complexo. Contudo, quando analisados do produto ou tecnologia final para trás, da direita para a esquerda, é possível que se comparem os componentes e subcomponentes de forma reversa e sejam identificadas as semelhanças e diferenças de relacionamentos. As semelhanças e diferenças (assim como as lacunas faltantes, que podem acontecer) são as matérias-primas para a geração dos resultados acerca de cada relacionamento, gerando, por esse procedimento, a matriz de relacionamento final. Essa matriz permite ver os relacionamentos mais prováveis que a tecnologia procurada precisa realizar para que os benefícios esperados possam se materializar.
Na matriz podem ser feitos, portanto, os registros das relações, em formato de níveis, e também os impactos que os elementos causam entre si. Na verdade, a ideia de relação é justamente essa: a causação que A causa em B, que pode ser unívoca ou biunívoca. A unívoca é o impacto em sentido único, de A para B, enquanto o biunívoco é de A para B que leva a uma reação de B para A. Esses impactos podem também ser classificados em desejados, que são os voltados para a geração dos benefícios da tecnologia, e os indesejados, que são uma espécie de desconformidade que precisam ser monitoradas, se não puderem ser eliminadas.
A finalidade de se fazer os registros com essa sistematização é que se permita a confecção de uma figura representativa de todas as relações entre os componentes e subcomponentes do produto ou tecnologia pretendida. Essa figura é chamada de diagrama de relacionamentos. Ela pode ser tanto sintética, como se faz com os diagramas de entidade-relacionamento dos sistemas computacionais, ou detalhado, com os recursos de modelos mentais. O desafio é apresentar pictoricamente os impactos que os relacionamentos internos causam entre si.
(*) Daniel Nascimento-e-Silva, PhD, Professor e Pesquisador do Instituto Federal do Amazonas (IFAM)