Dimensões e Fatos no contexto do Business Intelligence
Por Diego Elias | 31 de Março de 2014 às 16h45
Como se sabe, o sistema de Business Intelligence (BI) reúne diversas tecnologias que auxiliam o desenvolvimento e a disponibilização da solução de BI para organização. Uma das mais importantes é a tecnologia de Data Warehouse (DW).
O DW é uma base de dados utilizada para armazenar informações relacionadas à organização. Seu design permite a análise de grandes volumes de dados coletados dos mais diversos sistemas de informações da empresa. Os dados do DW são históricos e não voláteis.
A tecnologia de DW possui uma arquitetura dimensional (multidimensional) com vários componentes. As Dimensões e Fatos são alguns dos elementos presentes na estrutura e que permitem o armazenamento dos dados, desempenho e intuitividade nas análises das informações gerenciais do DW.
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Os dados oriundos dos mais diversos sistemas informacionais passam a ser armazenados, após a fase de extração e tratamento, na estrutura de tabelas de Dimensões e Fatos no modelo dimensional.
A Dimensão possui característica descritiva dentro do DW. Ela qualifica as informações provenientes da tabela Fato. Através dela é possível analisar os dados sob múltiplas perspectivas. Por exemplo, podemos ter Dimensões como Produto, Região e Tempo em um DW.
A Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões, concebendo, assim, informações significativas para a análise do usuário. A Fato armazena as medições necessárias para avaliar o assunto pretendido. O conteúdo histórico no DW, contendo longo período de tempo, ficam depositadas na Fato.
A estrutura dimensional normalmente é desenhada no formado do esquema estrela (star schema). Nesse modelo, as tabelas de Dimensões são ligadas diretamente a tabela Fato. Outra característica marcante é que os dados são desnormalizados, pois a redundância resultante gera benefícios para a otimização das consultas e navegação das informações.
A imagem a seguir permite uma visualização simples do que seria um esquema estrela na modelagem de dados multidimensional:
Perceba que a Fato fica centralizada no modelo e as Dimensões (tabela auxiliares) ficam na zona periférica, fazendo assim a analogia com o formato estelar.
As Dimensões e Fatos são componentes complementares e dependentes entre si. Em um modelo dimensional é obrigatório a existência de ambos. Sem um desses elementos, a compreensão e análise das informações ficam comprometidas no modelo dimensional, ou até mesmo inviabilizadas.
Portanto, na estrutura multidimensional é possível cruzar as informações dos dados centrais (métricas) com os dados periféricos (descritivos), permitindo assim a análise das informações nas mais diferentes visões, adequando-se de acordo com a necessidade do usuário na utilização de um sistema de BI.