Compreendendo os vários tipos de dimensões que mudam lentamente por meio de exemplos práticos
- Claude Paugh
- 11 de ago.
- 4 min de leitura
No mundo acelerado do data warehouse e da inteligência de negócios, gerenciar com eficácia as mudanças nos dados é fundamental. Um conceito-chave nessa área são as dimensões de mudança lenta (SCDs). Essas dimensões ajudam a manter registros históricos precisos em relatórios e análises. Este post de blog explorará os diferentes tipos de dimensões de mudança lenta, com exemplos práticos para destacar suas aplicações no mundo real.
O que são dimensões que mudam lentamente?
Dimensões de mudança lenta referem-se a como os atributos de dados mudam ao longo do tempo em um data warehouse. Ao contrário dos dados que mudam com frequência, as dimensões de mudança lenta evoluem em um ritmo mais lento. Isso pode incluir alterações nas informações do cliente, detalhes do produto ou quaisquer atributos que não sejam atualizados diariamente.
Compreender os diferentes tipos de SCDs é vital para a gestão e geração de relatórios de dados eficazes. Existem três tipos principais: Tipo 1, Tipo 2 e Tipo 3. Cada tipo possui características e casos de uso distintos.
Tipo 1: Sobrescrever
As dimensões de mudança lenta do Tipo 1 são a forma mais simples. Nessa abordagem, quando ocorre uma alteração, os dados antigos são substituídos por novos. Isso significa que os dados históricos não são preservados e apenas as informações mais atuais estão disponíveis.
Exemplo de Tipo 1
Imagine um cliente alterando seu endereço de e-mail. Em um SCD Tipo 1, o e-mail antigo é simplesmente substituído. Por exemplo, se o e-mail de João da Silva mudar de joão.silva@exemplo.com para joão.novo@exemplo.com, apenas o novo e-mail será mantido no data warehouse.
Este método é eficaz quando dados históricos não são necessários. Por exemplo, manter os dados de contato atuais do cliente pode ser mais crucial do que rastrear endereços de e-mail antigos, especialmente se informações anteriores não forem essenciais para suas necessidades de relatórios.
Tipo 2: Adicionar nova linha
As dimensões de alteração lenta do Tipo 2 permitem a preservação de dados históricos. Quando ocorre uma alteração, uma nova linha é adicionada à tabela de dimensões e a linha antiga é marcada como inativa. Dessa forma, os dados antigos e novos podem existir simultaneamente, permitindo a análise histórica.
Exemplo de Tipo 2
Continuando com o exemplo do cliente, se John Doe alterar seu e-mail, uma nova linha será criada na tabela de dimensões. A linha antiga permanece, mas é marcada como inativa. Por exemplo, a linha anterior de John teria john.doe@example.com, enquanto a nova linha exibe o e-mail atualizado, john.new@example.com, juntamente com um registro de data e hora indicando quando a alteração ocorreu.
Essa abordagem é benéfica para monitorar o comportamento do cliente ao longo do tempo. De acordo com um estudo, empresas que monitoram os atributos do cliente podem observar um aumento de 20% na retenção de clientes por meio de marketing direcionado com base em dados históricos.
Tipo 3: Adicionar novo atributo
As dimensões de alteração lenta do Tipo 3 permitem que alguns dados históricos sejam preservados adicionando novos atributos ao registro existente. Em vez de criar uma nova linha, este método adiciona uma nova coluna para capturar o valor anterior do atributo.
Exemplo de Tipo 3
Se John Doe alterar seu endereço de e-mail novamente, o antigo poderá ser armazenado em uma nova coluna chamada "E-mail Anterior". A tabela de dimensão conteria o endereço de e-mail atual e o e-mail anterior, proporcionando uma visão simplificada.
Este método é útil quando apenas uma quantidade limitada de contexto histórico é necessária. Por exemplo, se uma organização altera frequentemente os dados de contato dos clientes, mas precisa rastrear apenas os dois endereços mais recentes, uma abordagem do Tipo 3 seria suficiente.
Tipo 4: Tabela Histórica
As dimensões de alteração lenta do Tipo 4 incorporam uma tabela histórica separada para armazenar alterações. A tabela de dimensões principal armazena apenas os dados atuais, enquanto a tabela histórica acompanha as alterações ao longo do tempo.
Exemplo de Tipo 4
No cenário do nosso cliente, a tabela principal de clientes inclui o endereço de e-mail atual. Enquanto isso, uma tabela histórica separada documentaria todos os endereços de e-mail anteriores, juntamente com os registros de data e hora. Essa configuração permite acesso fácil aos dados atuais, preservando um histórico abrangente.
Este método é especialmente vantajoso para empresas que precisam manter suas tabelas de dimensões concisas, mas ainda assim manter dados históricos completos. Pesquisas indicam que empresas que mantêm registros históricos podem melhorar seus processos de tomada de decisão em 30% .
Tipo 6: Abordagem Híbrida
O Tipo 6 combina recursos do Tipo 1 e do Tipo 2. Ele preserva dados históricos e permite a substituição de determinados atributos.
Exemplo de Tipo 6
Se John Doe alterar seu e-mail, o e-mail atual será atualizado na tabela principal (Tipo 1), enquanto uma nova linha será adicionada à tabela histórica para documentar a alteração (Tipo 2). Isso permite análises atuais e históricas sem perda de dados.
Essa abordagem híbrida é inestimável para organizações que exigem flexibilidade na gestão de dados, mas precisam manter a precisão histórica. De acordo com dados do setor, as empresas que utilizam esse método podem economizar até 15% do tempo de geração de relatórios devido à maior clareza no rastreamento de dados.
Explorando o impacto das dimensões que mudam lentamente
Compreender os vários tipos de dimensões que mudam lentamente enriquece suas estratégias de gerenciamento de dados e relatórios. Cada tipo oferece vantagens únicas e é adaptado para diferentes situações.
Ao adotar uma abordagem criteriosa às necessidades de dados da sua organização, você pode selecionar o tipo de SCD apropriado. Essa escolha ajudará a garantir que seu data warehouse permaneça preciso e útil à medida que sua empresa evolui ao longo do tempo.
Incorporar essas estratégias em suas práticas de armazenamento de dados não apenas melhora suas capacidades de geração de relatórios, mas também fornece insights valiosos sobre tendências e mudanças históricas, impulsionando melhores decisões de negócios.
