{"id":11173,"date":"2021-12-09T09:58:13","date_gmt":"2021-12-09T12:58:13","guid":{"rendered":"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/?p=11173"},"modified":"2022-12-15T16:49:31","modified_gmt":"2022-12-15T19:49:31","slug":"modelagem-multidimensional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataex.com.br\/en\/modelagem-multidimensional\/","title":{"rendered":"Modelagem Multidimensional: um guia para potencializar seu Data Warehouse"},"content":{"rendered":"Reading time:<\/span> 6<\/span> minutes<\/span><\/span>\n
\"jovem<\/figure>\n\n\n\n

Atualizado em: 14\/12\/2022<\/em><\/p>\n\n\n\n

A Modelagem Multidimensional no Data Warehouse<\/a> (DW) \u00e9 um modelo que representa dados na forma de cubos permitindo a modela\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es em m\u00faltiplas dimens\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Esta t\u00e9cnica \u00e9 parte integrante do OLAP<\/a> (\u201cOn-line Analytical Processing\u201d Processamento Anal\u00edtico On-Line).<\/p>\n\n\n\n

Como o OLAP funciona on-line, ele fornece respostas rapidamente. Por isso, os analistas colocam consultas frequentes durante sess\u00f5es interativas, n\u00e3o em trabalhos loteados que funcionam da noite para o dia. Al\u00e9m disso, por ser anal\u00edtico, proporciona consultas complexas.<\/p>\n\n\n\n

\n

A Modelagem Multidimensional \u00e9 geralmente categorizada em torno de um tema central representado por uma tabela de fatos. Do mesmo modo, foi projetada para resolver consultas complexas em tempo real.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Com isso, \u00e9 poss\u00edvel conferir os dados na forma de um cubo, o que permite fazer modelagem e visualiza\u00e7\u00e3o em dimens\u00f5es m\u00faltiplas.<\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, o sistema de Data Warehouse \u00e9 usado para apoiar o processo de tomada de decis\u00e3o organizacional.<\/p>\n\n\n\n

Assim, deve extrair e integrar informa\u00e7\u00f5es de fontes de dados heterog\u00eaneas<\/strong>, de modo a descobrir conhecimentos relevantes adequados ao processo de tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, seu desenvolvimento \u00e9 um processo desafiador e complexo, especialmente em seu design conceitual (modelagem multidimensional).<\/p>\n\n\n\n

Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo o artigo e aproveite para saber o que \u00e9 a Modelagem Multidimensional e os tipos de metodologia de modelagem.<\/p>\n\n\n\n

Dados normalizados Vs Desnormalizados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A Normaliza\u00e7\u00e3o e a Desnormaliza\u00e7\u00e3o s\u00e3o os m\u00e9todos utilizados nas bases de dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cada parte \u00e9 armazenada apenas uma vez, geralmente em tabelas separadas, com rela\u00e7\u00e3o entre si.<\/p>\n\n\n\n

Para que essas informa\u00e7\u00f5es se tornem us\u00e1veis, ela deve ser lida nas tabelas individuais, como uma consulta, e depois unidas.<\/p>\n\n\n\n

Se esse processo envolve grandes quantidades de dados ou precisa ser feito muitas vezes por segundo, pode sobrecarregar rapidamente a base, travar ou deixar o desempenho lento.<\/p>\n\n\n\n

Normaliza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A Normaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 o m\u00e9todo utilizado em um banco de dados para reduzir sua repeti\u00e7\u00e3o e inconsist\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 a t\u00e9cnica em que as informa\u00e7\u00f5es de n\u00e3o redund\u00e2ncia e consist\u00eancia s\u00e3o armazenadas no esquema definido. Ao usar a normaliza\u00e7\u00e3o, o n\u00famero de tabelas \u00e9 aumentado em vez de diminu\u00eddo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Desnormaliza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A desnormaliza\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 o m\u00e9todo utilizado em um banco de dados. Entretanto, \u00e9 usado para adicionar a redund\u00e2ncia para executar a consulta rapidamente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Assim, consiste em uma t\u00e9cnica onde as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o combinadas para executar a consulta rapidamente.<\/strong> Com a desnormaliza\u00e7\u00e3o, o n\u00famero de tabelas diminui, o que se op\u00f5e \u00e0 normaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 Modelagem Multidimensional?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A Modelagem Multidimensional \u00e9 uma t\u00e9cnica de estrutura de dados otimizada para armazenamento em um DW.<\/p>\n\n\n\n

O objetivo \u00e9 otimiza\u00e7\u00e3o, visando a recupera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pida e segura<\/strong>. O conceito de Modelagem Dimensional foi desenvolvido pelo professor Ralph Kimball, o precursor da ideia de Data Warehouse. Ele introduziu essa ideia no livro \u201cThe Data Warehouse Toolkit<\/a>\u201d, lan\u00e7ado pela primeira vez em 1996.<\/p>\n\n\n\n

Um modelo dimensional \u00e9 projetado para ler, resumir, analisar informa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas como valores, saldos, contagens e pesos, <\/strong>entre outros par\u00e2metros.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, pode incluir duas ou tr\u00eas dimens\u00f5es de objetos da estrutura do banco de dados contra um sistema de dimens\u00e3o \u00fanica, como uma lista.<\/p>\n\n\n\n

Nas organiza\u00e7\u00f5es, \u00e9 usado para cumprir objetivos relacionados a dados e na produ\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios<\/strong>, que podem ser usados como fonte prim\u00e1ria para processos imperativos de tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os DWs e as ferramentas de Processamento Anal\u00edtico Online (OLAP) s\u00e3o baseados em um modelo de dados multidimensionais. O OLAP no armazenamento de dados permite que os usu\u00e1rios visualizem informa\u00e7\u00f5es de diferentes \u00e2ngulos e dimens\u00f5es.<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Quais os tipos de Metodologias de Modelagem de Dados?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os tipos de Metodologias de Modelagem de Dados Star Schema e Snowflake s\u00e3o predominantes de esquemas de Data Warehouse.<\/p>\n\n\n\n

Ambos se referem a forma que as informa\u00e7\u00f5es assumem e como s\u00e3o estruturadas as suas tabelas e seus relacionamentos m\u00fatuos em um banco de dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O objetivo principal do DW e do banco de dados de OLAP \u00e9 fornecer uma vis\u00e3o centralizada para an\u00e1lise. Assim, os tipos de metodologia nos ajudam a alcan\u00e7ar resultados anal\u00edticos superiores.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, como o Star Schema e o Snowflake ajudam na an\u00e1lise? E quais s\u00e3o as diferen\u00e7as e compensa\u00e7\u00f5es entre eles? Confira a seguir:<\/p>\n\n\n\n

Snowflake<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O Star Schema atua como uma entrada para projetar um esquema SnowFlake, um processo que normaliza completamente todas as tabelas de dimens\u00e3o de um Star Schema.<\/p>\n\n\n\n

A organiza\u00e7\u00e3o de uma tabela de fatos no centro cercada por v\u00e1rias hierarquias de tabelas de dimens\u00e3o se parece com um SnowFlake.<\/p>\n\n\n\n

Cada linha da tabela de fatos est\u00e1 associada \u00e0s suas linhas da tabela de dimens\u00f5es com uma refer\u00eancia de chave externa.<\/p>\n\n\n\n

Ao projetar esquemas SnowFlake, as tabelas de dimens\u00e3o s\u00e3o normalizadas propositalmente.<\/p>\n\n\n\n

As chaves externas ser\u00e3o adicionadas a cada n\u00edvel das tabelas de dimens\u00e3o para vincular a seu atributo pai.<\/p>\n\n\n\n

A complexidade do esquema SnowFlake \u00e9 diretamente proporcional aos n\u00edveis de hierarquia das tabelas de dimens\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Star Schema<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Esta \u00e9 a modelagem mais simples e eficaz em um Data Warehouse<\/strong>. Uma tabela de fatos no centro, cercada por tabelas de m\u00faltiplas dimens\u00f5es, lembra uma estrela no modelo Star Schema.<\/p>\n\n\n\n

A tabela de fatos mant\u00e9m rela\u00e7\u00f5es um para muitos com todas as tabelas de dimens\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Cada linha em uma tabela de fatos est\u00e1 associada \u00e0s suas linhas da tabela de dimens\u00e3o com uma refer\u00eancia de chave externa.<\/p>\n\n\n\n

Devido ao motivo acima, a navega\u00e7\u00e3o entre as tabelas neste modelo \u00e9 f\u00e1cil para consultar dados agregados.<\/p>\n\n\n\n

Um usu\u00e1rio final pode entender facilmente essa estrutura. Portanto, todas as ferramentas de BI (\u201cBusiness Intelligence\u201d Intelig\u00eancia empresarial) oferecem grande suporte ao modelo Star Schema.<\/p>\n\n\n\n

Ao projetar esquemas em estrela, as tabelas de dimens\u00e3o s\u00e3o desnormalizadas propositalmente.<\/p>\n\n\n\n

Eles s\u00e3o amplos, com muitos atributos para armazenar os dados contextuais para uma melhor an\u00e1lise e relat\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n

Modelagem Multidimensional potencializa o Data Warehouse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O seu Data Warehouse \u00e9, em \u00faltima an\u00e1lise, apenas um grande banco de dados relacional. O que a torna importante s\u00e3o os processos que o mant\u00eam em andamento e voc\u00ea pode potencializ\u00e1-la atrav\u00e9s da Modelagem Multidimensional.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A DataEx \u00e9 uma consultoria especializada em BI, Power BI, Cloud Transformation Journey, App Development, Data Management e Analytics.<\/p>\n\n\n\n

A  empresa tem paix\u00e3o em transformar as organiza\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s dos dados. Por isso, proporciona solu\u00e7\u00f5es completas e pode ajudar no processo de implementa\u00e7\u00e3o da Modelagem Multidimensional.Se voc\u00ea quer saber mais sobre a Modelagem Multidimensional e outros assuntos relacionados a dados, preencha o formul\u00e1rio abaixo e converse com nosso time de especialistas.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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