Diagrama MER - AI Finance Incidents .md

[🇧🇷 PORT]

🧠 Diagrama DER — AI Finance Incidents

Este diagrama representa a modelagem de dados para o registro e análise de incidentes relacionados ao uso de Inteligência Artificial no setor financeiro.

📌 Entidades

• INCIDENTE: representa um evento relacionado a falhas, riscos ou problemas envolvendo sistemas de IA.
• ORGANIZACAO: entidade que sofreu ou foi impactada por um incidente.
• CLASSIFICACAO: detalha a categorização técnica do incidente (tipo de falha, domínio de IA, origem dos dados).

🔗 Relacionamentos

• ORGANIZACAO → INCIDENTE (1:N)
  Uma organização pode sofrer vários incidentes, mas cada incidente está associado a uma única organização.

• INCIDENTE → CLASSIFICACAO (1:N)
  Um incidente pode possuir múltiplas classificações, permitindo análise mais granular.

💡 Objetivo

Esse modelo facilita:

• Análise de riscos em sistemas de IA
• Auditoria e rastreabilidade de incidentes
• Classificação estruturada para estudos e relatórios

Importante

Por que CLASSIFICACAO não tem org_id?”

Resposta: Porque ela depende de INCIDENTE, e não diretamente da organização

Relembrando

Entidade → Tabela Atributo → Coluna PK → Primary Key Relacionamento 1:N → Foreign Key DER → vira SQL

%%{init: {
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  "
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erDiagram
    INCIDENTE {
        int incident_id PK
        date data_incidente
        string titulo
        string descricao
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        int org_id PK
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        string setor
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    CLASSIFICACAO {
        int class_id PK
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        string origem_dado
    }

    INCIDENTE ||--o{ CLASSIFICACAO : possui
    ORGANIZACAO ||--o{ INCIDENTE : sofre

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[🇺🇸 ENG]

🧠 ERD Diagram — AI Finance Incidents

This diagram represents the data modeling for recording and analyzing incidents related to the use of Artificial Intelligence in the financial sector.

📌 Entities

• INCIDENT: represents an event related to failures, risks, or issues involving AI systems.
• ORGANIZATION: entity that suffered or was impacted by an incident.
• CLASSIFICATION: details the technical categorization of the incident (failure type, AI domain, data source).

🔗 Relationships

• ORGANIZATION → INCIDENT (1:N)
  One organization can suffer multiple incidents, but each incident is associated with a single organization.

• INCIDENT → CLASSIFICATION (1:N)
  One incident can have multiple classifications, allowing more granular analysis.

💡 Purpose

This model enables:

• Risk analysis in AI systems
• Incident auditing and traceability
• Structured classification for studies and reports

Important

Why doesn’t CLASSIFICATION have org_id?

Answer:
Because it depends on INCIDENT, not directly on the organization.

Reminder

Entity → Table
Attribute → Column
PK → Primary Key
1:N Relationship → Foreign Key
ERD → becomes SQL

%%{init: {
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  "
}}%%

erDiagram
    INCIDENT {
        int incident_id PK
        date incident_date
        string title
        string description
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        string severity
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    ORGANIZATION {
        int org_id PK
        string organization_name
        string country
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    }

    CLASSIFICATION {
        int class_id PK
        int incident_id FK
        string ai_domain
        string failure_type
        string data_source
    }

    INCIDENT ||--o{ CLASSIFICATION : has
    ORGANIZATION ||--o{ INCIDENT : suffers

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