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Modelagem
Dimensional
Fonte: The Data Warehouse Toolkit,
Ralph Kimball
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Técnica amplamente utilizada no
desenvolvimento de Data
Warehouses
Isso, por unir dois requisitos a
serem atingidos por esse tipo de
projeto:
• Dados compreensíveis e
facilmente utilizáveis pela área
de negócio
• Consultas executadas com
melhor performance
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Esses benefícios são obtidos sem que haja
perda de informação em relação a uma
base de dados feita utilizando
modelagem relacional
Essa técnica pode ser implementada de duas maneiras:
• Em bancos de dados
relacionais (SGBDs), onde
são chamados de Star
Schemas.
• Em bancos de dados
multidimensionais, onde são
chamados cubos OLAP (Online
Analytical Processing)
Um Star Schema é uma boa base física para construir e
alimentar um cubo OLAP, servindo para armazenar dados mais
detalhados, além de ser mais estável para processo de
backup/recovery
Os componentes básicos da
modelagem dimensional são:
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Exemplos:
“lucro (fato) por ano (dimensão)”
“quantidade de produtos vendidos (fato) por vendedor
(dimensão)”
contexto textual associado a
um evento de uma medida
de negócio
medidas de negócio
Fatos Dimensões
O relacionamento entre
esses componentes é feito
por meio de chaves
primárias (PK) e estrangeiras
(FK), como exemplificado:
ID_TABELA_FATO
QTD_VENDA
ID_DIA_MES_ANO (FK)
ID_LOJA(FK)
ID_LOCAL (FK)
ID_PRODUTO (FK)
ID_VENDEDOR (FK)
ID_DIA_MES_ANO
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ANO
TRIMESTRE
ID_PRODUTO
NOME
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ID_VENDEDOR
(PK)
NOME
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ID_LOJA
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• Com os dados estruturados
dessa forma, fica mais simples a
criação de relatórios e visuais
que dão suporte à tomada de
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Modelagem dimensional

  • 1. Modelagem Dimensional Fonte: The Data Warehouse Toolkit, Ralph Kimball Photo by Surface on Unsplash
  • 2. Técnica amplamente utilizada no desenvolvimento de Data Warehouses Isso, por unir dois requisitos a serem atingidos por esse tipo de projeto: • Dados compreensíveis e facilmente utilizáveis pela área de negócio • Consultas executadas com melhor performance Photo by Museums Victoria on Unsplash Photo by Eduardo Soares on Unsplash Esses benefícios são obtidos sem que haja perda de informação em relação a uma base de dados feita utilizando modelagem relacional
  • 3. Essa técnica pode ser implementada de duas maneiras: • Em bancos de dados relacionais (SGBDs), onde são chamados de Star Schemas. • Em bancos de dados multidimensionais, onde são chamados cubos OLAP (Online Analytical Processing) Um Star Schema é uma boa base física para construir e alimentar um cubo OLAP, servindo para armazenar dados mais detalhados, além de ser mais estável para processo de backup/recovery
  • 4. Os componentes básicos da modelagem dimensional são: Photo by Stephen Dawson on Unsplash Exemplos: “lucro (fato) por ano (dimensão)” “quantidade de produtos vendidos (fato) por vendedor (dimensão)” contexto textual associado a um evento de uma medida de negócio medidas de negócio Fatos Dimensões
  • 5. O relacionamento entre esses componentes é feito por meio de chaves primárias (PK) e estrangeiras (FK), como exemplificado: ID_TABELA_FATO QTD_VENDA ID_DIA_MES_ANO (FK) ID_LOJA(FK) ID_LOCAL (FK) ID_PRODUTO (FK) ID_VENDEDOR (FK) ID_DIA_MES_ANO DIA MES ANO TRIMESTRE ID_PRODUTO NOME MARCA ID_VENDEDOR (PK) NOME RG CPF ID_LOJA NOME CNPJ ID_LOCAL (PK) CIDADE ESTADO CEP
  • 6. • Com os dados estruturados dessa forma, fica mais simples a criação de relatórios e visuais que dão suporte à tomada de decisão Photo by Lukas Blazek Photo by Adeolu Eletu Photo by Luke Chesser