Ingerir e transformar dados
05. Modelagem dimensional e histórico
Uma venda precisa conservar quem comprou, o que foi vendido e em qual contexto. Se o cliente mudar de região amanhã, a análise de ontem pode precisar continuar refletindo a região antiga. A modelagem dimensional define o significado de cada linha e como fatos e dimensões preservam esse contexto.
Uma venda precisa conservar quem comprou, o que foi vendido e em qual contexto. Se o cliente mudar de região amanhã, a análise de ontem pode precisar continuar refletindo a região antiga. A modelagem dimensional define o significado de cada linha e como fatos e dimensões preservam esse contexto.
Grão, fatos e dimensões
Grão é a descrição precisa do que uma linha representa. Um item de pedido, uma venda e um total mensal não são intercambiáveis. A tabela fato registra eventos ou estados no grão definido; dimensões oferecem atributos de contexto, como produto, cliente e calendário. Defina o grão antes de selecionar medidas e relacionamentos.
Fatos transacionais representam ocorrências; snapshots periódicos registram estados em intervalos; snapshots acumulados acompanham marcos de um processo, frequentemente atualizando a linha que o representa. Datas de pedido e entrega são papéis diferentes e devem permanecer disponíveis, mesmo quando se relacionam à mesma dimensão de calendário.
Dimensões conformadas compartilham definições e significados entre produtos analíticos. Ter duas colunas com o mesmo nome não prova conformidade. Hierarquias podem ser desnormalizadas em atributos ou representar relações pai-filho, com profundidades diferentes. Um gerente pode possuir vendas próprias além das de subordinados; a posição na hierarquia não elimina sua contribuição.
Uma meta mensal por loja não pode ser somada em cada venda diária como se fosse uma medida no mesmo grão. Se a meta de 1.000 aparece em trinta linhas, a soma de 30.000 é um artefato da repetição, não um novo compromisso. A solução pode manter fatos em grãos separados ou distribuir o valor por uma regra de negócio que conserve o total. Essa decisão precede a consulta. Ajustar a fórmula apenas depois da junção pode esconder uma mistura estrutural de granularidades.
Chaves e mudanças de atributos
A chave natural identifica a entidade no sistema de origem. A chave substituta identifica a linha dimensional e, em SCD tipo 2, uma versão de contexto. Em múltiplas origens, o identificador do sistema pode compor a identidade natural. Evite incorporar um atributo mutável, como região, a uma chave que deveria ser estável.
SCD tipo 1 sobrescreve o atributo quando a história anterior não deve ser preservada. SCD tipo 2 cria outra versão com chave substituta própria e intervalo de validade. A escolha pode variar por atributo: corrigir a grafia de um nome não precisa gerar uma mudança histórica de negócio, enquanto uma mudança regional pode exigir isso.
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Fontes consultadas
- https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-warehouse/dimensional-modeling-load-tables
- https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-warehouse/dimensional-modeling-dimension-tables
- https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-warehouse/dimensional-modeling-fact-tables