Entendendo Modelos Dimensionais para Data Marts: Metodologias e Tipos de Modelos Explicados

Os data marts desempenham um papel importante ao ajudar as organizações a analisar áreas de negócios específicas, fornecendo estruturas de dados focadas e fáceis de usar. No coração de um data mart eficaz está um modelo dimensional bem projetado. Este artigo explica como projetar um modelo dimensional para um data mart, a metodologia usada para analisar as necessidades de negócios e por que as estruturas dimensionais são preferidas. Também compara os três principais tipos de modelos dimensionais: Estrela, Floco de Neve e Constelação.

O que é um modelo dimensional e por que usá-lo?

Um modelo dimensional organiza os dados em fatos e dimensões para permitir consultas rápidas e intuitivas. Os fatos representam eventos ou transações mensuráveis, como vendas ou pedidos. As dimensões fornecem contexto descritivo, como tempo, produto ou detalhes do cliente.

Essa estrutura foi escolhida por estar alinhada à forma como os usuários de negócios pensam sobre seus dados. Em vez de tabelas normalizadas complexas, os modelos dimensionais simplificam as consultas e melhoram o desempenho. Eles também permitem segmentar e analisar dados em múltiplas dimensões, tornando-os ideais para geração de relatórios e análises.

Analisando as necessidades de negócios para construir o modelo.

A criação de um modelo dimensional começa com a compreensão dos requisitos de negócio. Isso envolve várias etapas importantes:

• Identifique o processo de negócio.

Determine qual processo o data mart irá suportar, como vendas, estoque ou atendimento ao cliente.

• Defina o grão

Defina o nível de detalhamento da tabela de fatos. Por exemplo, uma tabela de vendas pode registrar cada transação individual ou resumos diários de vendas.

• Coletar métricas de negócios

Liste os principais indicadores de desempenho (KPIs) e as métricas que a empresa deseja analisar, como receita, quantidade vendida ou margem de lucro.

• Identificar dimensões

Determine os atributos descritivos necessários para analisar os fatos, como categoria do produto, localização da loja ou período de tempo.

• Envolver as partes interessadas

Colaborar com usuários de negócios, analistas e TI para validar os requisitos e garantir que o modelo suporte consultas do mundo real.

Essa metodologia garante que o modelo dimensional reflita as necessidades reais do negócio e apoie a tomada de decisões de forma eficaz.

Componentes Essenciais de um Modelo Dimensional

Um modelo dimensional consiste em dois tipos principais de tabelas:

• Tabelas de fatos

Contêm medidas numéricas e chaves estrangeiras para tabelas de dimensões. Elas registram os eventos ou transações.

• Tabelas de dimensões

Contêm atributos descritivos que fornecem contexto para os fatos. Geralmente são desnormalizados para consultas mais rápidas.

Por exemplo, um data mart de vendas pode ter uma tabela de fatos com o valor e a quantidade das vendas, vinculada a dimensões como Produto, Cliente, Loja e Tempo.

Tipos de Modelos Dimensionais

Existem três tipos comuns de modelos dimensionais, cada um com estruturas e casos de uso diferentes.

Esquema Estelar

O esquema em estrela é o modelo dimensional mais simples e comum. Ele apresenta uma tabela de fatos central conectada diretamente a múltiplas tabelas de dimensões. Cada dimensão é desnormalizada, o que significa que todos os atributos são armazenados em uma única tabela.

Vantagens:

• Design simples e intuitivo

• Desempenho de consulta rápido devido ao menor número de junções.

• Fácil de entender para usuários de negócios.

  
  

Exemplo:

Uma tabela de fatos de vendas vinculada às tabelas de dimensões Produto, Cliente, Loja e Tempo.

Esquema de Floco de Neve

O esquema Snowflake normaliza as tabelas de dimensões dividindo-as em subdimensões relacionadas. Por exemplo, uma dimensão Produto pode ser dividida em Categoria de Produto, Subcategoria de Produto e Produto.

Vantagens:

• Economiza espaço de armazenamento ao reduzir a redundância.

• Suporta hierarquias mais detalhadas em dimensões.

  
  

Desvantagens:

• Consultas mais complexas devido a junções adicionais.

• Desempenho ligeiramente mais lento em comparação com o esquema em estrela.

  
  

Esquema de constelações (esquema de galáxias)

O esquema Constellation combina múltiplas tabelas de fatos que compartilham tabelas de dimensões. Ele suporta processos de negócios complexos que exigem a análise de fatos diferentes, porém relacionados.

Vantagens:

• Suporta múltiplos processos de negócios em um único modelo.

• As dimensões podem ser reutilizadas em várias tabelas de fatos.

  
  

Exemplo:

Um data mart com tabelas de fatos de vendas e estoque que compartilham as dimensões Produto e Tempo.

Por que escolher uma estrutura dimensional?

Os modelos dimensionais são preferidos para data marts porque:

• Alinhar-se com o pensamento empresarial

Eles organizam os dados de maneiras que correspondem à forma como os usuários analisam as informações.

• Melhorar a velocidade de consulta

Dimensões desnormalizadas e tabelas de fatos claras reduzem a complexidade das consultas.

• Suporte à análise flexível

Os usuários podem facilmente filtrar, agrupar e explorar os dados em detalhes.

• Simplifique a manutenção

A separação clara entre fatos e dimensões facilita atualizações e ampliações.

Exemplo prático de construção de um modelo dimensional

Imagine que uma empresa varejista queira um data mart para analisar o desempenho de vendas.

1. Processo comercial: Transações de vendas no varejo

2. Grãos: Cada venda individual

3. Medidas: Valor das vendas, quantidade vendida, desconto aplicado

4. Dimensões: Produto, Loja, Cliente, Tempo

   
   

A tabela de fatos armazenará as métricas de vendas e as chaves estrangeiras para cada dimensão. A dimensão Produto pode incluir atributos como nome do produto, categoria e marca. A dimensão Tempo terá data, mês, trimestre e ano.

Caso a empresa também deseje analisar os níveis de estoque, um esquema Constellation pode ser usado para adicionar uma tabela de fatos de estoque compartilhando as dimensões Produto e Tempo.

Etapas para implementar o modelo

• Análise de perfil de dados: Compreender a qualidade e a estrutura dos dados de origem.

• Projeto ETL: Extrair, transformar e carregar dados em tabelas de fatos e dimensões.

• Validação: Teste as consultas com os usuários de negócios para garantir que o modelo atenda às necessidades.

• Documentação: Manter metadados e dicionário de dados claros para os usuários.

  
  

Resumo

A criação de um modelo dimensional para um data mart começa com uma compreensão clara das necessidades de negócio e termina com uma estrutura que suporte análises rápidas e flexíveis. O esquema em estrela oferece simplicidade e velocidade, o esquema em floco de neve proporciona detalhes normalizados e o esquema em constelação suporta múltiplos processos relacionados. A escolha do modelo adequado depende da complexidade dos requisitos de negócio e dos padrões de consulta.

A construção de um modelo dimensional é um processo colaborativo que requer a participação de usuários de negócios e equipes de TI. Quando bem-feito, ele capacita as organizações a tomarem decisões baseadas em dados com confiança.