MODELAGEM DIMENSIONAL

Modelagem
Dimensional

Adriana Costa Monteiro Giffoni

Modelo Dimensional
• É composto por tabelas de “FATO” cercadas por um conjunto de tabelas chamadas “DIMENSÕES”.

Tabela Fato
• É a tabela base em um modelo dimensional, onde mensurações numéricas de negócio são armazenadas • Utilizamos o termo “Fato” para representar uma medida numérica associada a eventos de negócio • Uma linha em uma tabela de fato corresponde a uma medida.
• A chave da tabela é composta pelas chaves das dimensões com as quais se relaciona

Tabela Fato

• Fatos são o objeto de curiosidade do usuário
• São recuperados em conjunto de centenas, milhares ou até milhões de registros através de funções de agregação (soma, média, max, min, etc.) • Raramente é recuperado um único registro

Tabela Fato
• A métrica (ou medida) armazenada em uma tabela Fato pode ser:
• Aditiva: é possível somar os valores ou aplicar funções agregadas em todas as dimensões.
Ex: Valor Vendido.
• Semi-aditiva: faz sentido efetuar soma ou funções agregadas em algumas dimensões mas não todas. Ex: Saldo de uma conta bancária. • Não-aditiva: não faz sentido efetuar soma ou % funções agregadas em dimensão qualquer.
Ex: Percentual de Lucro.

∑

Granularidade
• Define o nível de detalhe de uma tabela Fato
• Quanto mais detalhe (menor agregação), mais baixo o nível de granularidade. Quanto menos detalhe (maior agregação), mais alto o nível de granularidade.
• Todas as linhas de uma tabela Fato possuem a mesma granularidade Granularidade
• Define de forma combinatória os níveis dimensionais que serão usados para o armazenamento de dados

Granularidade
• Os fatores que definem a escolha da granularidade são:
• O volume de dados a ser mantido: quanto mais detalhes, maior é o volume de dados
• Processamento necessário para produzi-los
• Os tipos de análises desejado: dados pouco detalhados podem não satisfazer as necessidades de análise

Granularidade
• Deve contemplar o mínimo necessário para atender às necessidades atuais e