Noções de modelagem dimensional

Noções de modelagem dimensional

1. Modelagem dimensional

   • Definição
     • Técnica de modelagem de banco de dados para auxílio às consultas em um DW nas mais diferentes perspectivas
       • Permite o uso mais intuitivo para o processamento analítico pelas ferramentas OLAP
   • Elementos imprescindíveis
     • Tabelas Fato
       • Tipos de fato
         • Aditivos
         • Semi-aditivos
           • Não podem ser resumidos pela dimensão de tempo
           • Ex: saldos de conta
         • Não-aditivos
           • Nunca podem ser adicionados
           • Preços unitários
       • Características
         • Armazena medidas numéricas associadas a eventos de negócio
           • Observações numéricas continuamente valorizadas
             • Quase sempre medidas da tabela Fato
           • Observações numéricas discretas extraídas de uma lista pequena
             • Quase sempre atributos da tabela dimensão
         • Contém vários fatos correspondentes a cada uma de suas linhas
           • Cada linha corresponde a um evento de medição
             • Relação um-para-um com o evento de medição
           • Os dados em cada linha estão em um nível específico de detalhe
         • Corresponde a um evento físico observável
         • Têm duas ou mais chaves estrangeiras ligadas às chaves primárias das tabelas de dimensão
           • É possível acessar a tabela de fatos através das tabelas de dimensões por meio de join
     • Tabelas Dimensões
       • Descritores dos dados oriundos das tabelas Fato
       • Possui o caráter qualitativo da informação
       • Possui relacionamento "um para muitos" com a tabela Fato
       • Permite a visualização das informações por diversos aspectos e perspectivas
       • Contêm o contexto textual associado a um evento de medição dos processos de negócio
         • Descrevem o "quem, o que, onde, quando, como e o porquê" associado ao evento
   • Star Schema
     • Modelagem de um processo de negócio
       • Tabela Fato: Medições numéricas do evento
       • Um conjunto de tabelas dimensão: Contém o contexto do momento em que ocorreu o evento
     • Modelo simples e simétrico
       • Os usuários enxergam seu negócio na modelagem dimensional
       • Otimizadores de banco de dados processam esses esquemas de forma mais simples
         • Menos joins são usados o que torna o processamento mais eficiente
     • Maior facilidade de navegação
       • Número de tabelas reduzido
       • Uso de descrições gerenciais
     • Acomoda facilmente a mudança
   • Processo de design dimensional
     • Seleção do processo de negócio
       • Definição do que se quer medir
       • Exemplo: Entender melhor as compras dos clientes
     • Declaração da granularidade
       • Estabelece exatamente o que uma única linha da tabela fato representa
       • Deve ser declarada antes da escolha das dimensões ou fatos
       • A atomicidade do grão refere-se ao nível mais baixo no qual dados são capturados por um determinado processo de negócio
         • Um sistema de DW/BI exige quase sempre dados expressos no mais baixo nível possível de granularidade
           • As consultas precisam cortar os detalhes de formas muito precisas
     • Identificação das dimensões
       • A declaração cuidadosa da granularidade determina a dimensão primária da tabela fato
       • Em seguida, adiciona-se mais dimensões para tabela fato
         • Uma dimensão adicional só pode ter um valor para cada combinação das dimensões principais
           • Se isso for violado, deve-se:
             • Rejeitar a nova dimensão adicional
             • Ou rever a granularidade
       • Uma dimensão degenerada aparece apenas como uma das colunas da tabela fato
     • Identificação dos fatos
       • Novamente a declaração da granularidade ajuda a ancorar o raciocínio
       • Ao se considerar fatos em potencial, pode-se precisar: A granularidade ou as dimensões
       • Exemplos
         • Quantidade de vendas por unidade regular
         • Preços líquidos pagos
         • Valores de vendas em dólares

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