Faculdade de Tecnologia Senac DFBANCO DE DADOS E BUSINNESS INTELIGENCE COM ÊNFASE EM SOFTWARE LIVREDisciplina: Tecnologias de apoio à decisão e negócioProfessor: Rogério Lopes

Conceitos Fatos e Dimensões

José do Nascimento Sousa

Brasília-DF, Março de 2016

Conceitos Fatos e Dimensões

1. Tabela Fato

A tabela fato é a entidade que interliga, por chaves estrangeiras, as varias

tabelas de Dimensão associadas. O Fato representa um elemento, ou uma

transação ou um evento associado ao tema da modelagem. A tabela

FATO_PEDIDO, apresentado abaixo na Figura 1, é um exemplo de Tabela Fato.

Figura 1 - Esquema para um processo de pedidos

1.1. Fatos Transação

Contêm informações referentes à transação realizada, por exemplo, a venda

de produtos, terá na tabela fato transação a descriminação do produto, quantidade

vendida, valor unitário, etc.

1.2. Fatos Periódicos

São fatos necessários para observar o desempenho cumulativo do negócio

em intervalos de tempo regulares e previsíveis. O fato periódico acumula certos

atividade em um período de tempo (no fim de um dia, em uma semana ou um mês)

repetidamente ao fim de cada período. Exemplo: Todos os itens de um produto

vendidos em um período x de dias.

1.3. Fatos Acumulados

Possuem múltiplas datas, representando os múltiplos eventos ou fases que

ocorrem durante o curso de um ciclo de vida, ou seja, representam um tempo

indeterminado, que cobre o ciclo de vida da transação ou do produto ou pessoa.

2. Dimensões

É a tabela que armazena registros descritivos referentes aos fatos, ou seja,

na tabela dimensão se encontra os registros ocorridos na tabela fato. Exemplo: em

uma determinada loja de roupas têm a dimensão modelo, dimensão cliente,

dimensão vendedor, etc.

2.1. Conforme

Quando uma dimensão pode ser compartilhada por duas ou mais tabelas de

fatos, esta é dita como uma dimensão conformada. Exemplo: duas tabelas de fatos,

uma de vendas realizadas e outra de vendas previstas, e que compartilhasse as

mesmas dimensões: produto, mercado e de tempo.

2.2. Degenerada

A dimensão é chamada de degenerada quando uma chave de dimensão,

dentro da tabela fato, não possui uma tabela de dimensão correspondente.

Exemplo: Uma tabela Fato com os itens das notas fiscais de uma empresa varejista.

O numero a nota fiscal em si, não representa nada, apenas serve para agrupar os

itens de uma mesma compra. Não existe fisicamente uma Dimensão nota fiscal,

embora exista uma coluna na tabela Fato com o número da nota propriamente dito

2.3. Fast Changing Dimension

São as dimensões onde os dados mudam constantemente. Exemplo: a

dimensão PRODUTO possui atributos voláteis como preço de custo e preço de

venda, que variam quase toda semana.

2.4. Slowly Changing Dimension

São dimensões onde os dados mudam lentamente ou seja, as mudança em

suas informações ocorrem em grandes espaços de tempo. Exemplo: um vendedor

de uma concessionária é transferido para uma filial em outra cidade, e agora

precisamos implementar um relatório de vendas, agrupados por vendedores e filiais,

comparando performance de vendas entre os vendedores. Se o vendedor foi

transferido de uma filial com um mercado aquecido, para uma filial onde há poucas

vendas, podemos ter problemas, pois em uma análise comparativa entre

vendedores, as vendas do vendedor transferido podem parecer bem maiores em

comparação com os outros vendedores.

3. Métricas

A tabela de fatos devem ser cuidadosamente definidas pelos projetistas e

podem ser classificadas em três grupos: aditivas, as semi-aditívas e as não-aditivas.

Estas serão apresentadas abaixo.

3.1. Aditivas

As métricas são aditivas, quando faz sentido sumarizá-la adicionando seus

valores ao longo de qualquer dimensão, ou seja, quando os valores são passiveis

de serem somados em todas as dimensões. Exemplo: em um pedido, o valor do

pedido, a margem, o custo e a quantidade pedida são todas métricas

completamente aditivas.

3.2. Semi-aditivas

As métricas semi-aditivas só permitem serem somadas ao longo de algumas

dimensões. Ex.: Saldo Bancário – Faz sentido somar o seu saldo caso ele tenha

conta em mais de um banco, mas não faz sentido somar seu saldo todos os dias de

uma mesma conta.

3.3. Não-aditivas

As métricas não-aditivas são aquelas que não podem ser somadas em

nenhuma dimensão. Os valores em percentuais são exemplos de métricas não-

aditivas. Por exemplo, em uma determinada data, um vendedor vende a um cliente

4 tipos diferentes de produtos, cada um deles com uma margem percentual de 25%.

Não faz sentido incluir os quatro valores de margem percentual para calcular a

margem total para este pedido.

4. Referencial Bibliográfico

BARBIERI, CARLOS. BI2 [Recurso Eletrônico]: business intelligence: modelagem e qualidade. Rio de Janeiro: Elsevier, 2011. Recurso digital.

BRUZAROSCO, D. C., CASTOLDI, A. V., PACHECO, R. C. S. Criando data Warehouse com modelo dimensional. Programa de Pós-Graduação em

Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina. 2000. Disponível

em: http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciTechnol/article/viewFile/

3099/2225. Acessado em: 02/03/2016.

HOKAMA, D. D. B., CAMARGO, D., FUJITA, F., FOGLIENE, J. L. V. A modelagem de Dados No Ambiente Data Warehouse. Universidade Presbiteriana Mackenzie –

Faculdade de computação e Informática. 2004, São Paulo. Disponível em:

http://meusite.mackenzie.com.br/rogerio/tgi/2004modelagemDW.pdf Acesso em:

02/03/2016.

LIMA, CARLOS ALBERTO LORENZI. Slowly Changing Dimension. 2010.

Disponível em: http://litolima.com/2010/09/28/slowly-changing-dimension/. Acessado

em: 28/02/2016.

OLIVEIRA, GRIMALDO. Modelando um Data Warehouse. 2015. Disponível em:

http://www.sucesuba.org.br/congresso2015/arquivos/Modelando%20um

%20Datawarehouse.pdf. acessado em 28/02/2016.

RABELO, FLAVIA ANDRADE. Uma Sistemática Baseada em Data Warehousing para Apoio ao Governo Eletrônico. Dissertação de Mestrado – PUC-Rio.

Disponível em:

http://www2.dbd.puc-rio.br/pergamum/tesesabertas/0711283_10_pretextual.pdf.

Acessado em 01/03/2016.

RIBEIRO, RODRIGO. Implementando Slowly Changing Dimension com o Microsoft Integration Services. 2009. Disponível em:

http://imasters.com.br/artigo/14494/visual_studio/implementando-slowly-changing-

dimension-com-o-microsoft-integration-services. Acessado em: 28/02/2016.

TAKAI, OSVALDO KOTARO. ITALIANO, ISABEL CRISTINA. FERREIRA ,JOÃO

EDUARDO. INTRODUÇÃO A BANCO DE DADOS. 2005. Disponível em:

https://www.ime.usp.br/~jef/apostila.pdf. Acessado em: 28/02/2016.

LOLIS, GUSTAVO VIEIRA. ANÁLISE DE VIABILIDADE DO USO DE BUSINESS - INTELLIGENCE EM PEQUENAS EMPRESAS. Monografia apresentada ao curso

de Pós Graduação em Engenharia de Software e Banco de Dados da Universidade

Estadual de Londrina. 2007. Disponível em:

http://maquel.com.br/media/academico/artigo/01_05_12_MonografiaBIGustavoVieira

Lolis.pdf. Acessado em 02/03/2016.