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Palestra de Modelagem Dimensional, ministrada pelo Marco Garcia da Cetax Consultoria na Faculdade CFSA em São Bernardo do Campo - SP

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Modelagem Dimensional Modelagem Dimensional Presentation Transcript

  • Palestra sobre Modelagem Dimensional CFSA – São Bernardo do Campo - SP
    Cetax Consultoria e Treinamentos
    Maio/2009
  • Apresentação - Cetax
    • A Cetax é uma empresa de consultoria e treinamento especializada em sistemas de Business Intelligence e Data Warehouse
    • Existe desde 2000 trabalhando exclusivamente com BI e DW View slide
    • Nossos treinamentos são exclusivos sem cursos semelhantes no Brasil View slide
    • Outros cursos são ministrados em parcerias com outras empresas do mercado ou mesmo profissionais que possuem experiência diferenciada
    Modelagem Dimensional
  • Apresentação - Instrutor
    • Marco Antonio Garcia
    • 15 anos de experiência em TI, sendo 9 exclusivamente com Business Intelligence e Data Warehouse.
    • Certificado pelo Kimball University nos EUA, onde teve aula pessoalmente com Ralph Kimball, um dos principais gurus do data Warehouse.
    • Vivência profissional em diversos projetos, passando por Bancos e Financeiras, Construção, Serviços, Varejo, Marketing e outros.
    Modelagem Dimensional
  • Fatos, Dimensões e GranularidadeIniciando a Modelagem Dimensional
    Fatos – medidas, métricas, acontecimentos ou valores.
    Dimensões – descrições, características, localidade, detalhamento.
    Granularidade – nível de detalhe da informação.
    Modelagem Dimensional
  • Objeto com características desnormalizadas:
    Decodes, hierarquias, rollups.
    Atributos da dimensão.
    Descrições e restrições das queries.
    Clausulas BY e WHERE das queries.
    Conjunto de descrições :
    Características Físicas
    Descrições baseados nas regras de negócios ou com significado modificado.
    Terminologias: Dimensões
    Modelagem Dimensional
  • Chaves Primarias das Dimensões.
    Surrogate Key
    Numero inteiro seqüencial, exceto em datas. Para as datas pode-se utilizar o tipo date ou um numérico representando a data, como YYYYMMDD, por exemplo.
    Utilizado para unir as dimensões as tabelas de fatos.
    A Chave natural da tabela origem é utilizada para geração da surrogate key.
    Benefícios:
    Isola o datawarehouse do sistema operacional
    Incrementa a performance
    Pode-se utilizar atributos como “Não se aplica”,”Dado a ser determinado”.
    Permite a integração de diversas fontes.
    Suporta rastrear mudanças nos dados, Slowly Changing Dimensions.
    Desvantagem
    O ETL torna-se mais complexo.
    Modelagem Dimensional
  • Terminologias: Tabelas Fatos
    Resolve os relacionamentos Muitos-para-Muitos entre as dimensões.
    Chave Primaria
    Geralmente é um subset das foreign keys.
    Fatos
    São métricas resultantes do processo de negocio ou eventos.
    Geralmente são numéricas.
    Geralmente são aditivas, mas não sempre.
    Modelagem Dimensional
  • Granularidade
    Identifica o nível de detalhe.
    1 Grão por fato
    Nova Fato a cada novo grão
    Grão Atômico da mais flexibilidade
    Degenerated Dimension (DD)
    Sem correspondente na Dimensão
    Chave Operacional
    Mais sobre tabelas Fatos
    Modelagem Dimensional
  • Terminologia - Dimensional Model ou Star Schema
    1 Fato por processo de negocio
    Benefícios
    Fácil entendimento
    Performance
    Facilita mudanças
    Modelagem Dimensional
  • Resista ao Snowflaking
    Modelagem Dimensional
  • Star X Snowflakes Models
    Modelagem Dimensional
  • Somente Dados sumarizados
    Soluções Departamentais
    Sem foco na Empresa, tático mas não estratégico
    Não integrável
    Não escalável
    Pode ser implementada com SQL e Views sobre um modelo relacional
    Fabulas sobre Modelagem Dimensional
    Modelagem Dimensional
  • Data WarehouseBus Architecture
    Modelagem Dimensional
  • EnterpriseData Warehouse Bus Matrix
    Modelagem Dimensional
  • Modelagem Dimensional no Ciclo de Vida do DW
    Modelagem Dimensional
  • Usando Slowly Changing Dimensions
    Atributos da Dimensão que se alteram
    Clientes que tenham filhos, mudam de cidade, casam, separam, etc.
    Para cada atributo da dimensão é necessário identificar uma estratégia para capturar a mudança
    Pode-se mesmo utilizar uma combinação de estratégias em uma única dimensão.
    Modelagem Dimensional
  • Técnicas Fundamentais para Slowly Changing Dimensions
    Type 1 : Sobrescreve
    Corrige enganos ou remove dados antigos
    Type 2 : Cria nova linha na dimensão
    Divide os dados históricos
    Type 3 : Adiciona um atributo para tratar o dado antigo.
    Trabalha com 2 informações na mesma linha de dados, dado anterior e dado atual
    Modelagem Dimensional
  • Dimensões de Tempo
    • Essas dimensões são a melhor maneira de montar quebras e hierarquias envolvendo medidas de tempo.
    • Podemos ter pelo menos 3 tipos
    • Dias
    • Meses
    • Horas
    Modelagem Dimensional
  • Dimensões de Tempo - Meses
    DIM_TEMPO_MES
    TEMPO_MES (PK)
    DESC_CURTA_MES
    DESC_LONGA_MES
    DESC_CURTA_MES_ANO
    DESC_LONGA_MES_ANO
    DESC_ANO_MES
    NUM_ANO
    ULTIMO_DIA_MES
    ULTIMO_DIA_UTIL_MES
    Exemplos de valores :
    101
    FEV
    Fevereiro
    FEV/2007
    Fevereiro/2007
    2007/02
    2007
    28/02/2007
    28/02/2007
    100
    JAN
    Janeiro
    JAN/2007
    Janeiro/2007
    2007/01
    2007
    31/01/2007
    31/01/2007
    Modelagem Dimensional
  • Dimensões de Tempo - Horas
    DIM_TEMPO_HORAMIN
    TEMPO_HHMM (PK)
    NUM_HORAS
    NUM_MINUTOS
    DESC_HHMM
    DESC_PERIODO
    DESC_HHMM_INICIO
    DESC_HHMM_FINAL
    Exemplos de valores :
    1
    0
    0
    00:00
    Madrugada
    00:00
    05:59
    2341
    23
    40
    23:40
    Noite
    18:00
    23:59
    1013
    10
    12
    10:12
    Manhã
    06:00
    11:59
    Modelagem Dimensional
  • Perguntas ?
    Visitem nosso site e conheçam melhor nossos serviços e treinamentos.
    www.cetax.com.br
    Muito Obrigado !
    Marco Garcia ( mgarcia@cetax.com.br )
    Finalizando
    Modelagem Dimensional