Aula-5 - Modelagem Dimensional

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PÓS-GRADUAÇÃO EM 
GESTÃO E ANÁLISE ESTRATÉGICA DE DADOS
IEC PUC MINAS
Professor: Gideão Nery
MODELAGEM DE 
DADOS DIMENSIONAL
Disciplina:
INICIAREMOS 
EM INSTANTES…
MODELAGEM DE DADOS DIMENSIONAL
MÉTRICAS DERIVADAS E DIMENSIONS
MODELAGEM DE DADOS DIMENSIONAL
SLOWLY CHANGING DIMENSIONS
As Dimensões servem para descrever os fatos...
• O que?
• Quem?
• Quando?
• Onde?
• Como, etc?
Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
• Dimensões até agora foram consideradas independentes do tempo
• Não assuma isso simplesmente porque a área de negócio não mencionou
durante a fase de levamento demanda / requisitos
• Considere a necessidade de rastrear alguns atributos / manter o histórico
destes atributos ao longo do tempo
• Área de negócio deve explicitamente nomear os atributos com mapeamento
de histórico
SK Surrogate Key
• Já vimos o conceito de SK dentro de uma Dimensão. Porém, vamos ver 3 tipos de 
implementação de SKs para casos de negócios.
• 1 - SK Sequencial Única:
✓ É uma Chave interna
✓ Não tem significado de negócio
✓ Cumpre o propósito apenas de relacionamento entre as tabelas
SK Surrogate Key
• 2 - SK Composta:
✓ É uma Chave interna
✓ Apresenta um significado de negócio
✓ Utilizada em relacionamento entre as tabelas
SK Surrogate Key
• 3 - SK Hash:
✓ É uma Chave interna gerada por uma função
✓ Não tem significado de negócio
✓ Cumpre o propósito apenas de relacionamento entre as tabelas
Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
• Técnicas para ligar com atributos de dimensões:
• Tipo 0 a 7
• Para cada atributo é necessário definir qual tipo de técnica será
aplicada
Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
• Tipo 0:
• Atributos que não são alterados ao longo do tempo. Duráveis.
• Tipo 1:
• Sobrescreve o valor antigo pelo valor novo
• Tipo 2:
• Cria nova linha na dimensão preservando o valor antigo
• Tipo 3:
• Utiliza colunas na tabela da dimensão para lidar com novos
valores
Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
• Tipo 4:
• Mini dimensão associada ao fato.
• Tipo 5:
• Combina técnicas tipos 4 + 1
• Tipo 6:
• Combina técnicas tipos 1 + 2 + 3
• Tipo 7:
• FK´s duplicadas para dimensões tipo 1 e tipo
2
SCD – Tipo 0
• Atributo da dimensão nunca muda.
• Fatos são agrupados sempre pelo valor original
• É uma replicação do modelo relacional
SCD – Tipo 1
• Sobrescreve o valor antigo pelo valor novo
• O atributo sempre reflete o valor mais recente
Vantagem:
✓ Ocupa menos espaço, mantendo a 
mesma chave SK
Desvantagem:
✓ Perde o histórico dos registros
SCD – Tipo 1
SCD – Tipo 2
• Cria-se novas sk´s para cada alteração em atributos mapeados por essa técnica
Vantagem:
✓ Mantem o histórico do registros
Desvantagem:
✓ Ocupa mais espaço com os novo registros
✓ Necessidade de ter cláusulas Where para pegar registros mais recentes
SCD – Tipo 2
SCD – Tipo 3
• Cria-se colunas para preservar o histórico do atributo mapeado pela técnica de SCD
• Utilizada quando a alteração do atributo ocorre de forma previsível e massiva
SCD – Tabela Comparativa
ATÉ A PRÓXIMA AULA
MODELAGEM DE DADOS DIMENSIONAL
	Slide 1
	Slide 2
	Slide 3
	Slide 4
	Slide 5
	Slide 6
	Slide 7
	Slide 8
	Slide 9
	Slide 10
	Slide 11: As Dimensões servem para descrever os fatos...
	Slide 12: Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
	Slide 13: SK Surrogate Key
	Slide 14: SK Surrogate Key
	Slide 15: SK Surrogate Key
	Slide 16: Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
	Slide 17: Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
	Slide 18: Slowly Changing Dimension Techniques (SCD)
	Slide 19: SCD – Tipo 0
	Slide 20: SCD – Tipo 1
	Slide 21: SCD – Tipo 1
	Slide 22: SCD – Tipo 2
	Slide 23: SCD – Tipo 2
	Slide 24: SCD – Tipo 3
	Slide 25: SCD – Tabela Comparativa
	Slide 26