Inteligncia de Negcios Profa.Denise - denan.com. ? Estabelecem a organizao dos dados, determinando

  • Published on
    21-Sep-2018

  • View
    212

  • Download
    0

Transcript

  • Inteligncia de Negcios

    Profa.Denise

  • Bancos de Dados Multidimensionais

    A finalidade de bases de dados multidimensionais (alguns autores chamam de dimensionais) fornecer subsdio para realizao de anlises. Para tanto, sua arquitetura e at mesmo a terminologia empregada so distintas das utilizadas para bancos de dados transacionais.

  • Estabelecem a organizao dos dados, determinando possveis consultas/cruzamentos.

    Por exemplo: regio, tempo, canal de venda,...

    Cada dimenso pode ainda ter seus elementos, chamados membros, organizados em diferentes nveis hierrquicos.

    A dimenso tempo, por exemplo, pode possuir duas hierarquias: calendrio gregoriano (com os nveis ano, ms e dia) e calendrio fiscal (com os nveis ano, semana e dia).

    Dimenso TEMPO obrigatria.

  • So os valores a serem analisados, como mdias, totais e quantidades;

    Fatos: so os dados a serem agrupados, contendo os valores de cada medida para cada combinao das dimenses existentes.

    O tamanho da tabela que contm os fatos merece ateno especial do analista;

  • Ao modelar a(s) tabela(s) de fatos (ou apenas tabela fato), deve-se ter em mente os seguintes pontos:

    A chave primria composta, sendo um elemento da chave para cada dimenso;

    Cada elemento chave para a dimenso deve ser representado e descrito na tabela dimenso correspondente (para efetuar a juno);

    Servem para armazenar, normalmente, medidas numricas associadas a eventos de negcios.

    Normalmente apresentam mais linhas do que as tabelas dimenso.

    Contem dados normalmente aditivos ( soma, mdia, etc)

  • Otimiza as consultas

  • O gro o menor nvel da informao e definido de acordo com as necessidades elencadas no incio do projeto. Ele determinado para cada tabela fato.

    Quando falamos em menor granularidade , ou granularidade fina, significa maior detalhamento (menor sumarizao) dos dados. Maior granularidade, ou granularidade grossa, significa menor detalhamento (maior sumarizao).

    A granularidade afeta diretamente o volume de dados armazenados, na velocidade das consultas e no nvel de detalhamento da DW.

  • Alto nvel de detalhe Menor nvel de detalhe

    Segunda: 10 unidades Semana: 49

    Tera: 5 unidades Sumarizao: Roll up

    Quarta: 7 unidades

    Quinta: 11 unidades

    Sexta: 9 unidades

    Sbado: 4 unidades

    Detalhamento: Drill down

  • Deve haver uma tabela dimenso para cada dimenso do modelo, contendo:

    Uma chave artificial (ou gerada) genrica;

    Uma coluna de descrio genrica para a dimenso;

    Colunas que permitam efetuar os filtros;

    Um indicador NVEL que indica o nvel da hierarquia a que se refere a linha da tabela.

    .

    Tem relao 1:N com a tabela fato

  • Relaciona as dimenses e fatos

    Permite que o controle do histrico dos dados seja facilmente implementado.

    Deve ter apenas nmeros.

    Ex: 3456798

  • O novo registro substitui o registro original. S existe um registro no banco de dados

    com os dados atuais.

    No mantem histrico.

  • Tipo 2 Controle de Verso

    Um novo registro adicionado na tabela Dimenso.

    Dois registros existem no BD (dados atuais e anterior)

    Mantm histrico

    Recomendado !

  • So armazenadas separadas no sistema .

    Dimenso Tempo : ANO->MS->DIA

    Dimenso Regio : PAIS-> REGIO -> ESTADO->CIDADE

  • Valores Aditivos

    Podem ser aplicadas operaes como soma, subtrao e mdia sobre estes valores. Ex. unidades_vendidas, dolares_vendidos, valor de venda.

    Valores No Aditivos

    No podem ser manipulados livremente.

    Percentuais ou valores relativos

    Ex. porcentagem, taxas de juro.

  • Uma das formas de apresentao de um banco de

    dados multidimensional atravs do Modelo Estrela,

    apresentado por Ralph Kimball (4). No centro da estrela

    encontra-se a tabela de fatos e, ao seu redor, as

    dimenses.

  • um modelo simples e eficiente, caracterizado por possuir uma nica tabela de fatos e chaves simples nas tabelas de dimenses. Cada dimenso representada por uma nica tabela.

    Os pontos positivos deste modelo so a eficincia, dada pelo reduzido nmero de junes nas pesquisas e pelas chaves simples, e a facilidade de definir hierarquias.

    Os pontos negativos so o tamanho e a desnormalizao das tabelas de dimenses.

  • Os Modelos Snowflake acrescentam graus de normalizao s tabelas de dimenses do Modelo Estrela, eliminando redundncias e a necessidade do indicador NVEL.

  • Prximo passo usar uma ferramenta ETL para a carga.

    Usar uma ferramenta OLAP para exibir os dados .

  • https://msdn.microsoft.com/pt-br/library/Cc518031.aspx

    Carlos Barbieri, BI2 Modelagem & Qualidade.

    Grimaldo, BI Como deve ser.

    https://msdn.microsoft.com/pt-br/library/Cc518031.aspxhttps://msdn.microsoft.com/pt-br/library/Cc518031.aspxhttps://msdn.microsoft.com/pt-br/library/Cc518031.aspxhttps://msdn.microsoft.com/pt-br/library/Cc518031.aspx

Recommended

View more >