A eficiência na organização e análise de dados é fundamental, e um elemento central dessa eficiência é o modelo de dados.
Um dos métodos mais eficazes para estruturar esses dados é o modelo dimensional. Vamos explorar detalhadamente o que é um modelo dimensional.
Conteúdo
O Que é um Modelo de Dados?
Um modelo de dados pode ser descrito como um mapa detalhado que explica como os dados estão organizados, como se relacionam entre si e como podem ser utilizados de maneira eficaz para atender às necessidades da organização.
Ele é fundamental para qualquer sistema de gestão de dados, seja ele um banco de dados ou um projeto de Business Intelligence (BI).
Os modelos de dados servem como a base estrutural para a criação e manutenção de bancos de dados, influenciando diretamente a forma como os dados são armazenados, recuperados e manipulados.
Existem vários tipos de modelos de dados, mas vamos focar nos três principais: esquemas normalizados, dimensionais e desnormalizados.
Esquemas Normalizados
Os esquemas normalizados são projetados com o objetivo de minimizar a redundância de dados e maximizar a integridade dos mesmos.
Eles são amplamente utilizados em bancos de dados transacionais (OLTP – Online Transaction Processing), onde a velocidade e a eficiência das operações de escrita (inserção e atualização) são críticas.
Vantagens dos Esquemas Normalizados
- Economia de Espaço de Armazenamento: Ao eliminar a redundância, esses esquemas garantem que cada pedaço de informação seja armazenado apenas uma vez, economizando espaço e facilitando a manutenção dos dados.
- Velocidade nas Operações de Escrita: A normalização permite que as operações de escrita (inserts e updates) sejam rápidas e eficientes, já que os dados são distribuídos entre várias tabelas menores e bem definidas.
- Integridade dos Dados: Esquemas normalizados promovem a integridade referencial, assegurando que os relacionamentos entre tabelas sejam consistentes e que os dados sejam precisos e confiáveis.
Porém, essa abordagem pode tornar as operações de leitura mais complexas e lentas, pois muitas vezes é necessário realizar junções (joins) entre várias tabelas para obter todas as informações necessárias.
Esquemas Desnormalizados
Os esquemas desnormalizados surgem geralmente de processos de ETL (Extract, Transform, Load / Extração, Transformação e Carga), onde os dados são extraídos de várias fontes, transformados conforme necessário, e carregados em um banco de dados para análise.
Neste tipo de esquema, as informações são combinadas em tabelas maiores com muitas colunas, facilitando a leitura e a análise dos dados.
Vantagens dos Esquemas Desnormalizados
- Velocidade na Leitura e Análise de Dados: Como os dados relevantes estão centralizados em menos tabelas, as operações de leitura são mais rápidas e simplificadas, tornando as consultas mais eficientes.
- Facilidade na Criação de Relatórios: Com informações mais acessíveis e menos fragmentadas, a criação de relatórios detalhados e abrangentes se torna mais simples e rápida.
No entanto, essa abordagem pode levar ao uso excessivo de espaço de armazenamento devido à redundância dos dados, além de tornar as operações de escrita mais lentas e complexas.
Esquemas Dimensionais
Os modelos dimensionais oferecem um meio-termo entre os esquemas normalizados e desnormalizados, sendo altamente otimizados para processos de leitura e análise (OLAP).
Este modelo é amplamente utilizado em ferramentas de BI, como o Power BI, e são compostos principalmente por tabelas dimensão e tabelas fato.
Tabelas Dimensão
As tabelas dimensão são registros de entidades de negócios, como clientes, produtos e fornecedores. Elas contêm uma chave primária única e uma série de atributos descritivos.
Exemplos de Tabelas Dimensão:
- Cliente: Inclui informações detalhadas sobre cada cliente.
- Produto: Contém dados sobre cada produto oferecido pela empresa.
- Calendário: Informações sobre datas, como dias, meses e anos.
- Localização: Dados geográficos que podem incluir países, estados e cidades.
Tabelas Fato
As tabelas fato contêm as medidas quantitativas do negócio, como vendas, custos e lucros, e são acompanhadas por chaves estrangeiras que referenciam as tabelas dimensão.
Exemplos de Tabelas Fato:
- Vendas: Registra todas as transações de vendas.
- Recebimentos financeiros: Detalha os pagamentos recebidos.
- Ordens de produção: Contém informações sobre as ordens de fabricação.
Relacionando Dimensões e Fatos
A ligação entre tabelas fato e dimensão é feita através de chaves estrangeiras nas tabelas fato que apontam para as chaves primárias das dimensões.
Esta estrutura permite análises profundas e multidimensionais.
Esquema Estrela
O esquema estrela é um dos tipos de esquema dimensional mais comuns. Nele, uma tabela fato central está conectada a várias tabelas dimensão, formando uma estrutura que lembra uma estrela.
Boas Práticas
Para garantir um modelo dimensional eficiente, siga estas boas práticas:
- Utilize esquemas estrela sempre que possível.
- Evite relacionar tabelas fato diretamente.
- Prefira chaves únicas simples para chaves primárias e estrangeiras.
- Evite redundância de dados colocando informações similares em uma única tabela.
Conclusão
Um modelo dimensional bem construído é fundamental para a criação de relatórios e análises eficazes.
Compreender a estrutura e a função das tabelas dimensão e fato é essencial para qualquer profissional que deseja se aprofundar na área de análise de dados.
