Introduction to JSON Schema
O JSON Schema é um guia que diz como deve ser o seu JSON. Ele descreve o formato, os campos obrigatórios e os tipos de cada dado.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!Para quem trabalha na fazenda, isso parece distante, mas resolve muitos problemas. Recebe dados de manejo, estoque ou venda e garante que estejam completos. Se faltar campo ou o tipo não for correto, a validação avisa.
Como funciona: define um objeto com propriedades, cada uma com tipo. Campos obrigatórios aparecem na lista required, e regras adicionais entram como padrões.
Benefícios para a produção: dados consistentes, menos retrabalho e decisões mais rápidas.
Como criar um schema simples
Comece com poucos campos. Fazenda, produto, quantidade, unidade e preço já resolvem a maior parte das necessidades. Depois, acrescente validação de valores, como quantidade maior que zero.
Boas práticas
- Mantenha o schema simples no começo.
- Documente cada campo em linguagem do campo.
- Valide dados antes de entrar no fluxo de produção.
- Atualize o schema conforme novas necessidades surgem.
Defining required fields
Definir campos obrigatórios é o primeiro passo para dados consistentes na fazenda. Sem isso, dados chegam incompletos e geram retrabalho.
Campos obrigatórios são aqueles sem os quais não dá para concluir uma tarefa. Por exemplo, na rotina de venda, é crucial saber a fazenda, o produto, a quantidade, a unidade e o preço. Esses campos mantêm o fluxo de informações confiável.
Como decidir quais campos vão para a lista de obrigatórios? Primeiro, liste as perguntas que você precisa responder para cada processo. Em seguida, escolha os dados que impedem a conclusão se estiverem ausentes. Por fim, teste com dados reais para ver se funciona.
Regras simples ajudam a evitar erros:
- Identifique dados críticos para cada operação da fazenda (manejo, estoque, venda).
- Marque esses dados como obrigatórios no schema.
- Use validação para impedir o envio de registros incompletos.
- Documente cada campo com uma explicação curta em linguagem simples.
Exemplos de campos obrigatórios comuns na prática
- fazenda
- produto
- quantidade
- unidade
- preço
- data
- local de entrega
Com esses elementos, os dados passam a orientar o planejamento diário, a gestão de estoque e a precificação com mais precisão.
Ensuring correct types and no additional properties
Garantir tipos corretos de dados é o alicerce da confiabilidade na fazenda. Quando cada campo recebe o tipo certo, o sistema entende o que está cadastrando e evita erros.
Campos comuns e seus tipos são essenciais para operações diárias. Abaixo você encontra um guia rápido para aplicar no seu dia a dia.
Campos comuns e seus tipos
produto — string; quantidade — number; unidade — string; preço — number; data — string (formato ISO, ex.: 2025-09-28); ativo — boolean. Use esses tipos para manter consistência entre compras, estoque e venda.
Ao usar esses tipos, você facilita cálculos automáticos, pesquisas rápidas e filtros precisos no sistema. A gente evita confusão quando os dados ficam padronizados desde o início.
Validação de propriedades adicionais
Além de definir os tipos, é crucial impedir campos não previstos. Ative additionalProperties: false no seu schema. Assim, qualquer informação extra é rejeitada automaticamente, evitando conflitos no fluxo de dados.
Essa prática reduz retrabalho e facilita auditorias, pois a base de dados fica previsível e fácil de entender por qualquer pessoa que for trabalhar nela.
Exemplos práticos
Para vender um item, um registro simples pode seguir este padrão, com o tipo de cada campo já definido:
{\n \"produto\": \"ração para gado\",\n \"quantidade\": 150,\n \"unidade\": \"sacos\",\n \"preço\": 45.50,\n \"data\": \"2025-09-28\",\n \"ativo\": true\n}Observe que nenhum campo extra é permitido. Se alguém tentar adicionar lote ou local, o schema rejeita o registro até que ele seja ajustado.
A practical example and validation
Validar dados no dia a dia da fazenda começa na primeira entrada. Quando cada campo tem o tipo certo, tudo funciona melhor para todas as operações diárias.
Vamos a um exemplo prático de registro de venda para ilustrar como isso funciona na prática. Isso mostra o que precisa estar no lugar certo, já desde o começo.
Exemplo prático de registro
Este registro representa uma venda simples de ração para gado, com os campos essenciais já definidos e com tipos consistentes.
{ \"fazenda\": \"Fazenda Boa Vista\", \"produto\": \"ação para gado\", \"quantidade\": 150, \"unidade\": \"sacos\", \"preço\": 45.50, \"data\": \"2025-09-28\", \"ativo\": true }Quando o registro passa pela validação, você ganha rastreabilidade. Dados confiáveis ajudam no controle de estoque, na precificação e no planejamento diário.
Como validar com um schema simples
- Defina um esquema mínimo com fazenda, produto, quantidade, unidade, preço, data e ativo.
- Especifique os tipos: string, number, string, number, string (ISO), boolean.
- Ative additionalProperties: false para impedir campos não previstos.
- Use um validador JSON Schema e teste com dados reais.
- Valide todas as entradas no fluxo de produção, não apenas no desenvolvimento.
Erros comuns e soluções
- Campo ausente: inclua o dado necessário no registro.
- Tipo errado: ajuste o tipo para evitar cálculos incorretos.
- Campo extra: remova itens não permitidos pelo schema.
- Formato de data incorreto: use o formato ISO (YYYY-MM-DD).
Com esse guia, a validação vira parte do dia a dia, facilitando decisões, rastreabilidade e confiança nos dados.
Common pitfalls and best practices
Evitar armadilhas comuns na gestão de dados é essencial na fazenda. Campos ausentes, tipos trocados e unidades diferentes criam retrabalho.
Boas práticas ajudam a manter tudo estável, fácil de entender e auditar. Abaixo, veja erros comuns e soluções simples para o dia a dia.
Erros comuns na prática
- Campos obrigatórios ausentes em registros críticos, como fazenda, produto, quantidade, unidade, preço e data.
- Tipos de dados inconsistentes entre sistemas, por exemplo texto onde devia ser número.
- Unidades não padronizadas, como kg, sacos, litros, sem conversão clara.
- Datas em formatos diferentes, ou sem o formato ISO.
- Campos extras permitidos, dificultando validação e dados limpos.
- Dados duplicados sem controle de versão.
- Schema desatualizado sem changelog.
Boas práticas para evitar falhas
- Defina um mínimo de campos obrigatórios para cada operação.
- Padronize tipos de dados e use unidades consistentes.
- Ative additionalProperties: false no schema para bloquear extras.
- Documente cada campo com exemplos reais e unidades.
- Valide dados na entrada, com validação automática.
- Versione o schema e mantenha um changelog claro.
- Use mensagens de erro simples para quem insere dados.
- Teste com dados reais de diferentes épocas e cenários.
- Implemente governança de dados para mudanças futuras.
- Treine a equipe para entender o fluxo de dados e suas regras.
Exemplos práticos
Exemplo de registro bem estruturado:
{\n \"fazenda\": \"Fazenda Boa Vista\",\n \"produto\": \"ração para gado\",\n \"quantidade\": 100,\n \"unidade\": \"sacos\",\n \"preço\": 45.50,\n \"data\": \"2025-09-28\",\n \"ativo\": true\n}Exemplo de registro com falha comum (campo ausente e tipo errado):
{\n \"produto\": \"ração para gado\",\n \"quantidade\": \"cem\",\n \"unidade\": \"sacos\",\n \"data\": \"2025-09-28\"\n}Além disso, confira abaixo esses posts:
Saiba Mais Sobre Dr. João Maria
Dr. João Silva é um renomado zootecnista especializado em pecuária de leite, com mais de 2 Décadas de experiência no setor. Com doutorado pela Universidade Federal de Viçosa e diversas certificações, Também é autor de inúmeros artigos científicos e livros sobre manejo e produção de leite.
Dr. João é reconhecido por sua contribuição significativa à indústria e seu compromisso com a qualidade e a inovação na produção leiteira.
