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Trabalho de investigação apresentacao 20217_20220_20214_361
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    Trabalho de investigação apresentacao 20217_20220_20214_361 Trabalho de investigação apresentacao 20217_20220_20214_361 Presentation Transcript

    • Sistema e Gestão de Base de Dados
      Modelo de dados dimensional
      Ricardo Faria nº20217;
      Mauro Brandão nº20220;
      João Salcedas nº 20214;
      André Flores nº361;
    • Conceitos
      • Data Warehouse
      • OLTP
      • Modelo de Dados Dimensionais vs Modelo Relacional;
      • Tabelas de Dimensão.
    • Data WareHouse
      Surge no seguimento da adaptação das empresas a globalização
      Utilizado para armazenar informações relativas as actividades de uma organização
      Possibilita a análise de grandes volumes de dados
    • OLTP - On-Line TransactionProcessing
      Sinónimo para Processamento de Transacções em tempo real
      Registo de todas as transacções ocorridas numa organização ou entre organizações.
    • OLTP - On-Line TransactionProcessing (cont.)
      Vantagens
      Simples
      Eficaz
      Desvantagens
      Segurança
      Custos
    • OLTP - On-Line TransactionProcessing (cont.)
      Influência das SGBD e sua Standardização
      Os dados não são estáticos mas sim dinâmicos
      Interactividade entre as Base de Dados
    • Modelo de Dados
      Conjunto de atributos
      Tipos de dados
      Operadores
      Regras de Integridade
    • Modelo de Dados
      Modelo Hierárquico
      Estruturados em forma de árvore através de ligações
      Modelo Relacional
      Armazenados em tabela e estruturados entre sim em forma de relações
      ObjectOriented (Orientado por Objectos)
      Armazenada em forma de objectos
      Uma SGBD neste tipo chama-se ODBMS
    • Modelo dimensional
      As ODBMS são superiores a uma DBMS relacional em certos tipos de tarefas.
      O modelo dimensional é uma forma de mudar os dados
      Os dados relacionam-se entre si formando um cubo
      Podemos subdividir o cubo formando dimensões ou eixos.
    • Modelo de Dados
      Mais detalhes
      Mais dados de forma temporária / Maior dinamismo
      Simples e intuitivo
      Permite identificar os estão localizadas as informações
      Criação de sistemas que permitem apoiar e ajudar em decisões.
    • Modelo de Dados (cont.)
      Esquema em Estrela
      Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligados a uma tabela de factos
      Contém características de um evento.
      As tabelas de factos armazenam os factos ocorridos e as chaves para as características correspondentes.
    • Modelo em estrela
      Vantagens
      Simplicidade semântica
      Simetria do desenho
      Desempenho
      Fácil manutenção
    • Modelo em estrela
      Desvantagens
      Sem suporte as hierarquias de atributos
      Grande dimensão.
    • Esquema Floco de Neve
      Normalização das tabelas dimensionais
      Desvantagens
      Efeito negativo na saída de dados e interpretação das tabelas difíceis de compreender e analisar.
    • Tabelas de Factos
      Dados altamente redundantes, bom desempenho
      Utilizadas para medir o funcionamento e processos de um projecto
      Atributos e chaves estrangeiras que permitem a ligação das tabelas de dimensão as tabelas de facto.
      Registo de Eventos
      Registo de um Acontecimento.
    • Tabelas de Factos - Tipos
      Aditivos
      São usados em todas as dimensões do esquema em estrela
      Semi-Aditivos
      São usados só em algumas ou só numa dimensão
      Não-Aditivos
      Não se relacionam com outras dimensões
    • Tabelas de Dimensão
      Contêm a descrição de um projecto (OOP)
      Propriedades e métodos de um objecto
      Possuem múltiplas colunas ou atributos
      Cada dimensão é definida pela sua chave primaria
    • Exemplo
      Organização comercial
      Factos – vendas.
      Dimensões
      Produto
      Loja
      Tempo
    • Exemplo (cont.)
      Esquema em Estrela
      Esquema Floco de Neve
    • Conclusão
      Com a realização deste trabalho podemos compreender o funcionamento dos vários sistemas de Gestão de Base Dados em especial o data Warehousing e a sua importância nos negócios e sua evolução da sociedade.