Diferentes organizações dentro de um mesmo domínio de aplicação costumam ter requisitos de dados bastante semelhantes. Apesar disso, cada organização também tem necessidades específicas, que precisam ser consideradas no projeto e desenvolvimento dos sistemas de bancos de dados para o domínio em questão. Dessas necessidades específicas, resultam variações estruturais nos dados das organizações de um mesmo domínio. As técnicas tradicionais de modelagem conceitual de banco de dados (como o Modelo Entidade-Relacionamento - MER - e a Linguagem Unificada de Modelagem - UML) não nos permitem expressar em um único esquema de dados essa variabilidade. Para abordar esse problema, este trabalho de mestrado propôs um novo método de modelagem conceitual baseado no uso de Diagramas de Características de Banco de Dados (DBFDs, do inglês Database Feature Diagrams). Esse método foi projetado para apoiar a criação de famílias de esquemas conceituais de banco de dados. Uma família de esquemas conceituais de banco de dados compreende todas as possíveis variações de esquemas conceituais de banco de dados para um determinado domínio de aplicação. Os DBFDs são uma extensão do conceito de Diagrama de Características, usado na Engenharia de Linhas de Produtos de Software. Por meio dos DBFDs, é possível gerar esquemas conceituais de banco de dados personalizados para atender às necessidades específicas de usuários ou organizações, ao mesmo tempo que se garante uma padronização no tratamento dos requisitos de dados de um domínio de aplicação. No trabalho, também foi desenvolvida uma ferramenta Web chamada DBFD Creator, para facilitar o uso do novo método de modelagem e a criação dos DBFDs. Para avaliar o método proposto neste trabalho, foi desenvolvido um estudo de caso no domínio de dados experimentais de neurociência. Por meio do estudo de caso, foi possível concluir que o método proposto é viável para modelar a variabilidade de dados de um domínio de aplicação real. Além disso, foi realizado um estudo exploratório com um grupo de pessoas que receberam treinamentos, executaram tarefas e preencheram questionários de avaliação sobre o método de modelagem e a sua ferramenta de software de apoio. Os resultados desse estudo exploratório mostraram que o método proposto é reprodutível e que a ferramenta de software tem boa usabilidade, amparando de forma apropriada a execução do passo-a-passo do método. / Different organizations within the same application domain usually have very similar data requirements. Nevertheless, each organization also has specific needs that should be considered in the design and development of database systems for that domain. These specific needs result in structural variations in data from organizations of the same domain. The traditional techniques of database conceptual modeling (such as Entity Relationship Model - ERM - and Unified Modeling Language - UML) do not allow to express this variability in a single data schema. To address this problem, this work proposes a new conceptual modeling method based on the use of Database Feature Diagrams (DBFDs). This method was designed to support the creation of families of conceptual database schemas. A family of conceptual database schemas includes all possible variations of database conceptual schemas for a particular application domain. The DBFDs are an extension of the concept of Features Diagram used in the Software Product Lines Engineering. Through DBFDs, it is possible to generate customized database conceptual schemas to address the specific needs of users or organizations at the same time we ensure a standardized treatment of the data requirements of an application domain. At this work, a Web tool called DBFD Creator was also developed to facilitate the use of the new modeling method and the creation of DBFDs. To evaluate the method proposed in this work, a case study was developed on the domain of neuroscience experimental data. Through the case study, it was possible to conclude that the proposed method is feasible to model data variability of a real application domain. In addition, an exploratory study was conducted with a group of people who have received training, executed tasks and filled out evaluation questionnaires about the modeling method and its supporting software tool. The results of this exploratory study showed that the proposed method is reproducible and that the software tool has good usability, properly supporting the execution of the method\'s step-by-step procedure.

Diferentes organizações dentro de um mesmo domínio de aplicação costumam ter requisitos de dados bastante semelhantes. Apesar disso, cada organização também tem necessidades específicas, que precisam ser consideradas no projeto e desenvolvimento dos sistemas de bancos de dados para o domínio em questão. Dessas necessidades específicas, resultam variações estruturais nos dados das organizações de um mesmo domínio. As técnicas tradicionais de modelagem conceitual de banco de dados (como o Modelo Entidade-Relacionamento - MER - e a Linguagem Unificada de Modelagem - UML) não nos permitem expressar em um único esquema de dados essa variabilidade. Para abordar esse problema, este trabalho de mestrado propôs um novo método de modelagem conceitual baseado no uso de Diagramas de Características de Banco de Dados (DBFDs, do inglês Database Feature Diagrams). Esse método foi projetado para apoiar a criação de famílias de esquemas conceituais de banco de dados. Uma família de esquemas conceituais de banco de dados compreende todas as possíveis variações de esquemas conceituais de banco de dados para um determinado domínio de aplicação. Os DBFDs são uma extensão do conceito de Diagrama de Características, usado na Engenharia de Linhas de Produtos de Software. Por meio dos DBFDs, é possível gerar esquemas conceituais de banco de dados personalizados para atender às necessidades específicas de usuários ou organizações, ao mesmo tempo que se garante uma padronização no tratamento dos requisitos de dados de um domínio de aplicação. No trabalho, também foi desenvolvida uma ferramenta Web chamada DBFD Creator, para facilitar o uso do novo método de modelagem e a criação dos DBFDs. Para avaliar o método proposto neste trabalho, foi desenvolvido um estudo de caso no domínio de dados experimentais de neurociência. Por meio do estudo de caso, foi possível concluir que o método proposto é viável para modelar a variabilidade de dados de um domínio de aplicação real. Além disso, foi realizado um estudo exploratório com um grupo de pessoas que receberam treinamentos, executaram tarefas e preencheram questionários de avaliação sobre o método de modelagem e a sua ferramenta de software de apoio. Os resultados desse estudo exploratório mostraram que o método proposto é reprodutível e que a ferramenta de software tem boa usabilidade, amparando de forma apropriada a execução do passo-a-passo do método. / Different organizations within the same application domain usually have very similar data requirements. Nevertheless, each organization also has specific needs that should be considered in the design and development of database systems for that domain. These specific needs result in structural variations in data from organizations of the same domain. The traditional techniques of database conceptual modeling (such as Entity Relationship Model - ERM - and Unified Modeling Language - UML) do not allow to express this variability in a single data schema. To address this problem, this work proposes a new conceptual modeling method based on the use of Database Feature Diagrams (DBFDs). This method was designed to support the creation of families of conceptual database schemas. A family of conceptual database schemas includes all possible variations of database conceptual schemas for a particular application domain. The DBFDs are an extension of the concept of Features Diagram used in the Software Product Lines Engineering. Through DBFDs, it is possible to generate customized database conceptual schemas to address the specific needs of users or organizations at the same time we ensure a standardized treatment of the data requirements of an application domain. At this work, a Web tool called DBFD Creator was also developed to facilitate the use of the new modeling method and the creation of DBFDs. To evaluate the method proposed in this work, a case study was developed on the domain of neuroscience experimental data. Through the case study, it was possible to conclude that the proposed method is feasible to model data variability of a real application domain. In addition, an exploratory study was conducted with a group of people who have received training, executed tasks and filled out evaluation questionnaires about the modeling method and its supporting software tool. The results of this exploratory study showed that the proposed method is reproducible and that the software tool has good usability, properly supporting the execution of the method\'s step-by-step procedure.