Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.

1. GRADUAÇÃO
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
Administração
de
Banco
de
Dados
Criação
e
Manutenção
de
Data
Warehouse
Prof.
Rudson
Kiyoshi
Souza
Carvalho
rudson.carvalho@gmail.com
Parte
2
Versão
1.0
Agosto/2014
1

2. Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
2
Conceitos
Fundamentais

3. Modelagem
-­‐
Revisão
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
3
• Para
construir
um
modelo
de
dados,
usa-­‐se
uma
linguagem
de
modelagem
de
dados.
• Existem
linguagens
textuais
e
linguagens
gráficas.
• É
possível
descrever
os
modelos
em
diferentes
níveis
de
abstração
e
com
diferentes
objeYvos.
• Cada
descrição
recebe
o
nome
de
esquema
de
banco
de
dados.

4. Modelagem
-­‐
Revisão
Modelagem
de
sistemas,
tanto
a
nível
funcional
quanto
de
dados,
é
um
requisito
fundamental
para
a
obtenção
de
produtos
de
soware
de
maior
qualidade
e
confiabilidade.
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
4

5. Modelo
Conceitual
• Modelo
conceitual
é
um
diagrama
em
blocos
que
demonstra
todas
as
relações
entre
as
enYdades,
suas
especializações,
seus
atributos
e
auto-­‐relações.
(Wikipedia)
• É
uma
descrição
de
banco
de
dados
de
forma
independente
de
implementação
num
sistema
de
gerenciamento.
• Com
o
objeYvo
de
registrar
QUE
dados
podem
aparecer
no
banco,
mas
não
registra
COMO
estes
dados
estão
armazenados
no
SGBD
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
5

6. Modelo
Lógico
Compreende
uma
descrição
das
estruturas
que
serão
armazenadas
no
banco
e
que
resulta
numa
representação
gráfica
dos
dados
de
uma
maneira
lógica,
inclusive
nomeando
os
componentes
e
ações
que
exercem
uns
sobre
os
outros,
representando
fielmente
o
NEGÓCIO,
e
NÃO
necessariamente
a
base
de
dados
desejada,
a
qual
será
construída
posteriormente
por
ocasião
do
Projeto
Físico;
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
6

7. Modelo
Físico
Inclui
a
análise
das
caracterísYcas
e
recursos
necessários
para
armazenamento
e
manipulação
das
estruturas
de
dados
(estrutura
de
armazenamento,
endereçamento,
acesso
e
alocação
nsica),
sendo
uma
sequência
de
comandos
executados
em
SQL
a
fim
de
criar
as
tabelas,
estruturas
e
ligações
projetadas
até
então
e
finalmente
criar
o
banco
de
dados.
(Wikipedia)
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
7

8. Tipos
de
Relacionamentos
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
8
• Um-­‐para-­‐um
(1:1):
uma
instância
em
“A”
está
associada
com
no
máximo
uma
instância
em
“B”,
e
uma
instância
em
“B”
está
associada
com
no
máximo
uma
instância
em
“A”;
• Um-­‐para-­‐muitos
(1:n):
uma
instância
em
“A”
está
associada
a
qualquer
número
de
instâncias
em
“B”,
e
uma
instância
em
“B”,
todavia,
pode
estar
associado
a
no
máximo
uma
instância
em
“A”;
• Muitos-­‐para-­‐muitos
(n:n):
uma
instância
em
“A”
está
associada
a
qualquer
número
de
instâncias
em
“B”
e
vice-­‐versa.
Alguns
autores
preferem
chamar
esta
cardinalidade
de
m:n,
por
considerar
que
podem
representar
valores
diferentes.
(KORTH,
SILBERCHATZ
e
SUDARSHAN,
2006)

9. Formas
Normais
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
9
• 1a
Forma
Normal
(1FN):
toda
relação
deve
ter
uma
chave
primária
e
deve-­‐se
garanYr
que
todo
atributo
seja
atômico.
Atributos
compostos
devem
ser
separados.
Por
exemplo,
um
atributo
Endereço
deve
ser
subdividido
em
seus
componentes:
Logradouro,
Número,
Complemento,
Bairro,
Cidade,
Estado
e
CEP.
• 2a
Forma
Normal
(2FN):
toda
relação
deve
estar
na
1FN
e
devem-­‐se
eliminar
dependências
funcionais
parciais,
ou
seja,
todo
atributo
não
chave
deve
ser
totalmente
dependente
da
chave
primária.
Por
exemplo,
uma
relação
que
contenha
os
atributos
Código
da
Obra,
Código
do
Fornecedor,
Nome
do
Fornecedor
e
Preço
de
Venda,
considerando
que
a
chave
primária
é
composta
pelos
atributos
Código
da
Obra
e
Código
do
Fornecedor.
Uma
nova
relação
entre
as
enYdades
Fornecedor
e
Obra
deverão
ser
criadas.
• 3a
Forma
Normal
(3FN):
toda
relação
deve
estar
na
2FN
e
devem-­‐se
eliminar
dependências
funcionais
transiYvas.
Na
terceira
forma
normal
temos
de
eliminar
aqueles
campos
que
podem
ser
obYdos
pela
equação
de
outros
campos
da
mesma
tabela.
(Saber
Digital:
Revista
Eletrônica
do
CESVA,
Valença,
v.
1,
n.
1,
p.
33-­‐69)

10. Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
10
Modelagem
de
Dados
para
Data
Warehouse

11. Modelagem
de
Dados
para
Data
Warehouse
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
11
O
sucesso
no
desenvolvimento
de
um
Data
Warehouse
(DW)
bem
modelado
depende
do
planejamento
realizado
e
a
escolha
correta
das
estratégias
a
serem
adotadas,
de
forma
que
sejam
adequadas
às
caracterísYcas
do
negócio
da
organização
as
necessidades
específicas
do
ambiente
onde
será
implementado.

12. Modelagem
MulIdimensional
A
modelagem
mulYdimensional
é
uma
técnica
de
concepção
e
visualização
de
um
modelo
de
dados
de
um
conjunto
de
medidas
que
descrevem
aspectos
comuns
de
negócio.
Sua
uYlização
ajuda
na
sumarização
e
reestruturação
dos
dados
e
apresenta
visões
que
suportam
a
análise
dos
valores
destes
dados
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
12
(MACHADO,
F.N.R.
Projeto
de
Data
Warehouse,
São
Paulo:
Érica,
2004.)

13. Modelagem
MulIdimensional
-­‐
Fatos
Fatos
–
Um
fato
é
uma
coleção
de
itens
de
dados,
composta
de
dados
de
medidas
e
de
contexto.
Cada
fato
representa
um
item,
uma
transação
ou
um
evento
de
negócio
e
é
uYlizado
para
analisar
o
processo
de
negócio
de
uma
empresa.
É
tudo
aquilo
que
reflete
a
evolução
dos
negócios
do
dia
a
dia
de
uma
organização.
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
13
(MACHADO,
F.N.R.
Projeto
de
Data
Warehouse,
São
Paulo:
Érica,
2004.)

14. Modelagem
MulIdimensional
-­‐
Dimensões
Dimensoões
–
Conceitualmente
são
os
elementos
que
parYcipam
de
um
fato,
assunto
de
negócios.
São
as
possíveis
formas
de
visualizar
os
dados,
ou
seja,
são
os
“por”
dos
dados:
por
mês,
por
país,
por
produto,
por
região.
Representam
o
contexto
de
um
assunto
de
negócio.
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
14
(MACHADO,
F.N.R.
Projeto
de
Data
Warehouse,
São
Paulo:
Érica,
2004.)

15. Modelagem
MulIdimensional
-­‐
Medidas
Medidas
–
são
os
atributos
númericos
que
representam
um
fato,
a
performance
de
um
indicador
de
negócio
relaYvo
às
dimensões
que
parYcipam
desse
fato.
Uma
medida
é
determinada
pela
combinação
das
dimensões
que
parYcipam
de
um
fato
e
estão
localizados
como
atributos
de
um
fato.
Por
exemplo,
o
valor
em
reais
das
vendas,
o
número
de
unidades
vendidas
de
produtos
e
a
quanYdade
em
estoque.
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
15
(MACHADO,
F.N.R.
Projeto
de
Data
Warehouse,
São
Paulo:
Érica,
2004.)

16. Modelo
Estrela
e
ou
Star
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
16
Modelo
Estrela
• O
conceito
de
Esquema
Estrela
(em
inglês:
Star
Schema)
foi
criado
pelo
estadunidense
Dr.
Ralph
Kimball,
ao
propor
uma
visão
para
a
modelagem
de
base
de
dados
para
sistemas
de
apoio
a
decisão.
Sua
principal
caracterísYca
é
a
presença
de
dados
altamente
redundantes,
melhorando
o
desempenho.
• Sendo
a
estrutura
básica
de
um
modelo
mulYdimensional.
• Star
schema
ou
esquema
em
estrela
é
uma
metodologia
de
modelagem
de
dados
uYlizada
do
desenho
de
um
Data
warehouse.

17. Modelo
Estrela
e
ou
Star
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
17
Modelo
Estrela
Fonte:
Machado
(2004)

18. Modelo
Estrela
e
ou
Star
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
18
Esquema
Estrela

19. Modelo
Floco
de
Neve
e
ou
Snowflake
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
19
Esquema
Floco
de
Neve
• Esquema
floco
de
neve
é
uma
variação
do
esquema
estrela,
no
qual
todas
as
tabelas
de
dimensão
são
normalizadas
na
terceira
forma
normal
(3FN),
ou
seja,
são
reYrados
das
tabelas
os
campos
que
são
funcionalmente
dependentes
de
outros
campos
que
não
são
chaves.
Este
modelo
é
o
resultado
da
decomposição
de
uma
ou
mais
dimensões
que
possuem
hierarquias
entre
seus
membros.
• Recomenda-­‐se
uYlizar
o
esquema
floco
de
neve
apenas
quando
a
linha
de
dimensão
ficar
muito
longa
e
começar
a
ser
relevante
do
ponto
de
vista
de
armazenamento.

20. Modelo
Floco
de
Neve
e
ou
Snowflake
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
20
Modelo
Estrela
Fonte:
Machado
(2004)

21. Modelo
Floco
de
Neve
e
ou
Snowflake
Schema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
21
Esquema
Floco
de
Neve

22. Análise
Dimensional
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
22
Inicialmente
para
montarmos
um
modelo
dimensional,
devemos
buscar
responder
a
4
perguntas
base
básicas:
1. Quando
aconteceu
o
fato?
2. Quem
é
o
personagem
do
fato?
3. Onde
aconteceu
o
fato?
4. O
que
é
o
objeto
do
fato?
Fato
Quando
O
quê
Onde
Quem

23. A
Dimensão
Tempo
(Quando)
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
23
• A
dimensão
Tempo
(Data)
é
muito
importante
em
toda
a
modelagem.
Como
tal
deve
ser
tratada
de
forma
diferenciada
em
relação
às
outras
dimensões.
Usualmente
está
presente
em
todo
Data
Mart,
pois
o
Data
Warehouse
é
histórico.
• Costuma
ser
complexa
no
mundo
real:
–
Dia,
Mês,
Trimestre,
Semestre,
Ano
–
Dia
Acumulado
no
Mês,
no
Ano
–
Período
Fiscal,
Semana
de
Cinco
Dias
–
Feriados,
Fim
de
semana
• Qual
a
granularidade
é
a
ideal?
(depende
do
projeto)
–
Com
granularidade
diária,
podemos
organizar
os
dados
por
dias,
meses,
anos,
por
períodos
fiscais
(arYficiais)
da
empresa,
etc.
Essa
modelagem
é
mais
flexível
a
mudanças
nos
requisitos
do
negócio.
• Diferente
das
outras
dimensões,
a
tabela
Data
pode
ser
carregada
antecipadamente,
de
uma
só
vez
e
não
requer
fonte
de
dados.

24. A
Dimensão
Tempo
(Quando)
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
24
Os
Ypos
de
dados
padrões
dos
bancos
de
dados,
não
suportam
esta
riqueza
de
formatações.

25. A
Dimensão
Onde
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
25
• Essa
dimensão
sempre
existe
em
um
fato,
seja
qual
for
ele.

26. Agrupamentos
MulIdimensionais
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
26

27. Realizar
o
Estudo
de
Caso
1
–
Exercício
Cinema
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
27
• Faça
a
modelagem
mulYdimensional
para
o
modelo
transacional
do
sistema
de
gerenciamento
de
cinemas
projetado
em
sala
de
aula,
seguindo
a
seguinte
premissa:
• Os
gerentes
de
área
da
distribuidora
desejam
acompanhar
a
evolução
do
público
e
o
valor
arrecadado
na
região
do
país.

28. Realizar
o
Estudo
de
Caso
2
–
Exercício
Hotel
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
28
• Faça
a
modelagem
mulYdimensional
para
o
modelo
transacional
do
sistema
de
gerenciamento
de
hoteis
conforme
próximo
slide,
seguindo
a
seguinte
premissa:
• Visualizar
ao
longo
do
tempo
o
faturamento;
• Evolução
do
faturamento
pelo
Ypo
de
aparamento;
• Faturamento
de
serviços
com
consumo
de
bebidas
e
alimentos;
• Faturamento
por
profissão
de
hóspede;

29. ConInuação
Estudo
de
Caso
2
–
Exercício
Hotel
Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
29
Modelo
Estrela
Fonte:
Machado
(2004)

30. Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
30
Fim
Parte
2

31. Tecnologia
em
Gestão
da
Tecnologia
da
Informação
31