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The Data Warehouse Toolkit Guia completo para modelagem dimensional Capítulos 1 e 2 Daniela Resende Silva Orbolato São Carlos - 2009.

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1 The Data Warehouse Toolkit Guia completo para modelagem dimensional Capítulos 1 e 2 Daniela Resende Silva Orbolato São Carlos

2 2 Roteiro Definição de Data Warehouse Objetivos de um DW Componentes de um DW Modelagem dimensional Passos para a criação de um modelo dimensional Modelagem do estudo de caso de vendas a varejo

3 3 Definição de Data Warehouse Segundo, Ralph Kimball: Data warehouse é um conjunto de todos os data marts da organização, onde a informação é sempre armazenada em um modelo dimensional.

4 4 Objetivos de um Data Warehouse O DW deve: –permitir o acesso fácil às informações de uma organização –Apresentar as informações de forma consistente –Ser adaptável e flexível a mudanças –Proteger as informações de forma segura –Oferecer dados que suportem a tomada de decisões –Ser aceito pela comunidade de negócio

5 5 Componentes de um Data Warehouse

6 6 Componentes de Um Data Warehouse

7 7

8 8

9 9

10 10 Terminologia da Modelagem Dimensional Tabela Fato 3 Tipos de Fatos –Aditivos –Semi-aditivos –Não-aditivo Grão

11 11 Tabela Dimensional Dimensional Modeling Vocabulary

12 12 Exemplo de Modelo Dimensional

13 13 Mitos sobre a Modelagem Dimensional Modelos dimensionais e data marts são apenas para dados resumidos Modelos dimensionais e data marts são soluções departamentais e não corporativas Modelos dimensionais e data marts não são escalonáveis Modelos dimensionais e data marts são apropriados apenas quando existe um padrão de utilização previsível Modelos dimensionais e os data marts não podem ser integrados e, portanto, levam a soluções isoladas

14 14 Processo de Criação Dimensional em 4 Etapas 1.Selecione o processo do negócio 2.Declare o grão do processo do negócio 3.Escolha as dimensões que aplicam a cada linha da tabela fato 4.Identifique os fatos numéricos que preencherão cada linha da tabela de fatos

15 15 Estudo de Caso sobre o Varejo Empresa do ramo de alimentos –100 supermercados em 5 estados –Todas as lojas têm os mesmos deptos. – produtos individuais, as SKU´s – SKU têm código de barras, os UPC´s –5.000 SKU são internas à rede (produtos a granel) –Coleta de dados no POS e na entrada de mercadorias

16 16 Modelando esse Caso 1.Selecione o processo do negócio –POS de vendas a varejo 2.Declare o grão –Item individual de venda no POS 3.Escolha as dimensões –Loja, Produto, Data, Promoção, nro. de transação POS 4.Identifique os fatos –.....

17 17 Analisando os Fatos Porcentagens e proporções são não-aditivas. É possível calculá-las armazenando numerador e denominador, e depois a proporção das somas Fatos Aditivos Fato NAO-Aditivo Margem de lucro

18 18 Dimensão Data

19 19 Dimensão Produto

20 20 Dimensão Loja

21 21 Dimensão Promoção Divisão em 4 dimensões Prós –Mais intelegíveis para a comunidade de negócios –Administração mais simples Contras –Tamanho praticamente o mesmo nos dois casos –Possível ver como os 4 aspectos são correlacionados

22 22 Extensão do Modelo

23 23 Normalização das Dimensões Snowflaking X

24 24 Excesso de Dimensões X

25 25 Outras Considerações Dimensão de Degeneração – nro. da transação no POS Chaves substitutas –Sem inteligência –Possivelmente menor que chave operacional –Registram condições para dimensões em que não há valor operacional –Seu uso evita complicações com as chaves operacionais reutilizadas –Ao usá-las, evite a composição de chaves unindo chaves de uma dimensão


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