A modelagem multidimensional é uma abordagem fundamental para o design de data warehouses e a análise de dados. Ela organiza grandes volumes de dados de forma que facilite a visualização e a consulta em várias dimensões, suportando processos decisórios baseados em análises profundas e detalhadas. Neste artigo, exploraremos os esquemas mais comuns usados em modelagem multidimensional: o Esquema Estrela (Star Schema) e o Esquema Floco de Neve (Snowflake Schema).
Modelagem Multidimensional
A modelagem multidimensional é uma técnica utilizada principalmente em data warehouses, que tem como objetivo organizar os dados em estruturas que suportem análises em múltiplas perspectivas ou “dimensões”. O conceito central dessa modelagem envolve cubos de dados, que são formados por:
- Tabelas de Fatos: Representam os dados quantitativos ou métricas que se deseja analisar, como vendas, lucros e receitas;
- Tabelas de Dimensões: Fornecem o contexto para os dados de fatos, como categorias de tempo, produtos, clientes e regiões.
Ao organizar os dados dessa maneira, é possível realizar consultas analíticas rápidas e eficientes, permitindo que usuários de negócios obtenham insights acionáveis a partir de grandes volumes de dados.
Esquema Estrela (Star Schema)
O Esquema Estrela é uma das estruturas mais simples e populares na modelagem multidimensional. Ele recebe esse nome porque a tabela de fatos está centralizada e é conectada diretamente às tabelas de dimensões, formando uma configuração que visualmente lembra uma estrela, conforme exemplo na Figura 1.
Características:
- Tabelas de Fatos: Contêm dados quantitativos, como vendas e receitas;
- Tabelas de Dimensões: Contêm dados descritivos ou categóricos, como tempo, produto e cliente;
- Desnormalização: As tabelas de dimensões são desnormalizadas, o que significa que cada dimensão inclui todos os detalhes relacionados em uma única tabela.
Vantagens:
- Simplicidade: A estrutura é direta e fácil de entender, tanto para desenvolvedores quanto para usuários de negócios;
- Desempenho: A desnormalização facilita consultas rápidas, pois elimina a necessidade de múltiplas junções complexas entre tabelas;
- Manutenção: Modificar e expandir o esquema estrela é relativamente fácil.
Desvantagens:
- Redundância de Dados: A desnormalização pode levar à duplicação de dados nas tabelas de dimensões, o que pode aumentar o risco de inconsistências.
- Espaço de Armazenamento: Como as tabelas são desnormalizadas, é necessário mais espaço de armazenamento para acomodar os dados duplicados.
Para concluir, o modelo dimensional e o esquema estrela são fundamentais para a organização e análise eficiente de dados em data warehouses. O esquema estrela, com sua estrutura simplificada e direta, facilita a recuperação e análise de dados, tornando-o uma escolha popular para muitas organizações. No entanto, é importante considerar as necessidades específicas de cada projeto ao escolher entre diferentes modelos de esquemas.
No próximo artigo, daremos continuidade a essa discussão explorando o esquema floco de neve. Este modelo, com sua abordagem mais detalhada e normalizada, oferece uma alternativa robusta para a modelagem de dados, especialmente em cenários onde a minimização da redundância de dados é crucial.
Referências
[1] Acervo Lima, “Diferença entre o esquema em estrela e o esquema em floco de neve” Acervo Lima. [Online]. Disponível em: https://acervolima.com/diferenca-entre-o-esquema-em-estrela-e-o-esquema-em-floco-de-neve/. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
[2] Databricks “What is a star schema?” [Online]. Disponível em: https://www.databricks.com/glossary/star-schema. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
[3] A. Shahid, “Esquema estrela vs. Esquema do floco de neve: 4 diferenças principais,” Astera, 22 de março de 2024. [Online]. Disponível em: https://www.astera.com/pt/type/blog/star-schema-vs-snowflake-schema/. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
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