Imagine que você está em uma biblioteca gigante com milhões de livros. Cada livro representa um fato, como uma venda em uma loja. Agora, imagine que você quer encontrar todos os livros que representam vendas feitas em dezembro, em São Paulo, de um determinado produto. Isso seria como procurar uma agulha em um palheiro, certo? Mas e se a biblioteca fosse organizada de tal forma que você pudesse instantaneamente encontrar todos os livros que correspondem a esses critérios? Isso é o que a Modelagem Multidimensional faz com os dados.
Explicação
A Modelagem Multidimensional é uma técnica de estrutura de dados otimizada para armazenamento em um Data Warehouse (DW). Ela representa dados na forma de cubos, permitindo a modelação e visualização das informações em múltiplas dimensões. Esta técnica é parte integrante do OLAP (On-line Analytical Processing), que fornece respostas rápidas a consultas complexas.
A Modelagem Multidimensional é geralmente categorizada em torno de um tema central representado por uma tabela de fatos. As tabelas de dimensões são os descritores dos dados oriundos da tabela de fatos. As tabelas de fatos contêm as métricas e possuem o caráter quantitativo das informações descritivas armazenadas nas dimensões.
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- Entenda o conceito de Dimensões e Fatos: As dimensões são os descritores dos dados e as fatos contêm as métricas.
- Aprenda sobre OLAP: OLAP é uma ferramenta crucial para o processamento de consultas em um DW.
- Conheça os diferentes modelos de Modelagem Multidimensional: Existem dois modelos principais – o modelo estrela (star schema) e o modelo floco de neve (snow flake).
Ponto Cego
- Como a Modelagem Multidimensional se relaciona com a normalização e desnormalização de dados?
- Quais são as vantagens e desvantagens da Modelagem Multidimensional em comparação com outros modelos de dados?
Assunto Relacionado
A Modelagem Multidimensional é um componente crucial do Business Intelligence (BI).