Modelagem Dimensional de Dados

Unidade 3 - Modelagem Dimensional de Dados

Visão geral sobre Modelagem de Dados

A estrutura dimensional modifica a ordem de distribuição de campos por entre as tabelas, permitindo uma formatação estrutural mais voltada para os muitos pontos de entradas específicos (as chamadas dimensões), e menos para os dados granulares em si (os chamados fatos). Isso significa que em uma estrutura dimensional os dados estarão em uma forma quase estelar, onde várias tabelas de entradas estarão se relacionando com algumas (poucas) tabelas de informações, criando uma notação mais sintética, legível e objetiva.

Tabela de Fatos

A tabela de fatos é a principal estrutura de um modelo dimensional, na qual as medições numéricas de interesse da empresa estão armazenadas.



Tabela de Fatos – Métricas e Medições

As medidas são atributos numéricos que representam um fato.

As métricas se classificam em dois tipos:

Aditivas: são as métricas sobre as quais podemos aplicar operações matemáticas;

Não aditivas: valores que não podem ser manipulados como valores percentuais ou relativos.

Tabela de Dimensões

A tabela de dimensão contém as descrições textuais do negócio. Seus atributos são fontes das restrições das consultas, agrupamento dos resultados e cabeçalhos para relatórios.

Tabelas que "qualificam" os fatos, com muitos campos descritivos (é comum ter dimensões com dezenas de colunas).

O poder de um DW é diretamente proporcional à qualidade e profundidade dos atributos das dimensões.

Objetivo: contém descrições textuais do negócio (fato).

Características: chaves simples (em geral, artificiais: “surrogate keys”).

Hierarquias de dimensões: uma dimensão pode ter múltiplas hierarquias além de outros atributos descritivos.

Exemplos para a dimensão loja:

Geografia física: CEP, cidade, estado, região, país;

Geografia de vendas: território, região, zona;

Geografia de distribuição: área primária, região.



Aspectos temporais do modelo dimensional

Em um modelo dimensional, a presença de informações de tempo é obrigatória. Haverá sempre a presença da dimensão tempo.

Exemplo em vendas:

Fato: vendas;

Dimensoes: tempo (quando foi feita a venda), cliente, local, produto, vendedor;

Medidas: quantidade de itens vendidos, valor total;

Bus Matrix

As linhas da matriz correspondem a data marts e as colunas, a dimensões conformadas. Segundo Kimball (1998), é o artefato de análise mais importante do desenvolvimento de um DW.



Transformando um Modelo Relacional em Modelo Dimensional



Visão Multidimensional - Cubo

Facilita o entendimento e a visualização de problemas típicos de suporte à decisão. Mais intuitiva para o processamento analítico e utilizada pelas ferramentas OLAP.







Depois que o cubo é montado, podemos realizar vários tipos de consultas, como, por exemplo:

Quais os produtos mais bem vendidos no mês passado?

Quais os 10 piores vendedores dos departamentos da filial X?

Qual a média salarial dos funcionários de informática na região sul nos últimos cinco anos?

Hipercubos

O hipercubo se forma com a adição de novas dimensões ao cubo existente.



Esquemas de Modelagem Dimensional

Modelagem Dimensional – Esquema Estrela

É a estrutura básica de um modelo de dados multidimensional. É composta por uma tabela central, denominada fato, e um conjunto de tabelas de dimensões, arranjadas ao redor da tabela central, formando uma estrela.



Modelo Dimensional – Esquema Floco de Neve – Variação do Esquema Estrela

Este modelo é o resultado da decomposição de uma ou mais dimensões que possuem hierarquias entre seus membros. Neste esquema, uma dimensão pode ser composta por mais de uma tabela de dimensão.



Passos para Construção de um Modelo Dimensional

Passo - Analise o Modelo Entidade Relacional (MER): origem dos dados;

Passo - Escolha do processo de negócio: departamental ou corporativo, pedidos, seguros, inventário, vendas, entregas;

Passo - Escolha da granularidade do processo de negócio: nível mais detalhado das medidas da tabela de fatos;

Passo - Escolha as dimensões: é necessário responder à pergunta "Como descrever os dados do negócio?";

Passo - Escolha das medidas para a tabela de fatos: deve-se definir que medidas devem ser acompanhadas, a granularidade definida pelas dimensões relacionadas, quantidade solicitada, custo em reais.

Passo - Identificação do Fato: quando fazemos a identificação de um fato, sempre fazemos sua análise considerando cinco pontos:



Passo - Elabore o Modelo Dimensional Resultante: Foco nos requisitos e objetivos do negócio, não na tecnologia e nos dados.

Erros a serem evitados na Construção de um Modelo Dimensional

Colocar atributos de