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Beneficios de utilizar apenas uma tabela Fato.

    Pergunta

  • Boa Tarde Galera,

    Eu estou meio que refazendo um projetino de B.I aqui, bom... 

    Todos os projetos que eu trabalhei ou fiz até agora só utilizávamos 1 unica tabela fato, nesse novo projeto, existem 5 tabelas fatos, todas com características as quais eu julgo pertencer ao funcionário.

    A minha duvida é a seguinte, quais os beneficios eu vou ter para o meu sistema se eu englobar essas 5 tabelas fato em uma unica tabela fato? 

    Abração, vlw!!!

    terça-feira, 13 de março de 2012 20:40

Todas as Respostas

  • Bruno,

    Você citou que possuí 5 tabelas fatos que estão relacionadas ao mesmo elemento, neste caso o funcionário!

    Então não seria o caso de tentar centralizar os atribuitos mais relevantes e dimensionar tudo dentro de uma única dimensão?

    Por padrão os modelos em Datawarehouse possuem sempre uma única tabela fato.


    Pedro Antonio Galvão Junior [MVP | Microsoft Evangelist | Microsoft Partner | Engenheiro de Softwares | Especialista em Banco de Dados | SorBR.Net | Professor Universitário | MSIT.com]

    quinta-feira, 15 de março de 2012 19:30
  • Bruno,

    Utilizar várias tabelas fatos seria interessante levando-se em concideração a quantidade me Métricas (indicadores) que serão analisadas.

    Por exemplo se possuimos um projeto de B.I. que diz respeito a funcionários, acredito que terá uma fato com toda codificação e algumas métricas (somas, contadores e formulas matemáticas) e ligadas a essas métricas teremos várias dimensões.

    Dimensões como Sexo_Funcionário, Cidade_Funcionário, Faixa_Salarial, Cargo_Funcionário

    Todas essas dimensões ligadas por atributos de ligações (Fato.cod_sex = Dimensão.cod_sex).

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    Quando existe a necessidade de analisar diferentes métricas com escopos e granularidades diferentes, é prudente a criação de outras fatos, visando performance uma vez que não precisaremos ter uma única tabela fato com 255 colunas, podemos ter três tabelas fatos cada uma com 50 colunas.

    Isso contribui de forma decisiva na criação dos indices e primary keys em nossas tabelas fato, também temos uma volumetria (quantidade total de registros pós carga diária) menor.

    Outro fator importante a se considerar é que em certas ocasiões algumas dimensões não terão relacionamento com todas as métricas.

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    Encontrei na internet um pequeno tutorial sobre modelagem dimensional:

    Modelagem Dimensional

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    Diogo A. Di Pietro [Business Intelligence Analyst|Data Base Administrator | Data Warehouse Administrator | Jedi Master | GM of Wow]

    sexta-feira, 16 de março de 2012 01:07