Language
Country/Area
No result found
A magia do armazenamento de dados: por que os modelos dimensionais são fundamentais para o sucesso dos negócios?
No atual ambiente de negócios em rápida mudança, as empresas precisam de análises de dados instantâneas e precisas para tomar decisões informadas. O armazenamento de dados tornou-se uma ferramenta importante para resolver este problema, e o modelo dimensional é o núcleo do seu design. Esta abordagem de modelagem não só melhora a usabilidade dos dados, mas também diferencia as empresas da concorrência.
A chave para a modelagem dimensional é identificar processos de negócios e construir dimensões e fatos de dados com base nesses processos.
A modelagem dimensional foi proposta pela primeira vez por Ralph Kimball. Esta metodologia enfatiza a organização e análise de dados de uma perspectiva de negócios. Diferente do design tradicional de cima para baixo, o modelo dimensional adota uma abordagem de baixo para cima e prioriza a modelagem dos principais processos de negócios para evitar suposições e complexidade excessivas. As empresas podem se concentrar primeiro nos fluxos de dados mais importantes e depois expandir a partir daí para outras fontes de dados.
Conceitos básicos do modelo dimensional
O modelo dimensional consiste principalmente em fatos e dimensões. Os fatos normalmente são valores somáveis, como vendas, enquanto as dimensões fornecem contexto, como carimbos de data e hora, categorias de produtos, localizações de lojas, etc. Este método de design permite que o pessoal de negócios obtenha rapidamente os dados de análise necessários para conduzir decisões de negócios de forma mais eficaz.
Um bom design de dimensão pode não apenas melhorar o desempenho da consulta, mas também ajudar os usuários corporativos a compreender os dados de forma mais intuitiva.
Métodos para projetar modelos dimensionais
A construção de um modelo dimensional segue quatro etapas básicas: seleção de processos de negócio, declaração de granularidade, identificação de dimensões e determinação de fatos. Primeiro, a empresa precisa identificar o processo de negócio a ser analisado, como vendas no varejo. A seguir, é necessário definir a granularidade do modelo, que é a definição específica dos dados a serem analisados. Por exemplo, cada item comprado por um membro específico.
Em seguida, defina as dimensões para determinar quais informações serão extraídas dos fatos. As dimensões são frequentemente apresentadas como substantivos, como data, loja e estoque, que refletem claramente a diversidade do negócio. Finalmente, é necessário identificar os indicadores numéricos que afetam cada registro de fato, como unidades vendidas ou custo total.
Vantagens da modelagem dimensional
Comparado aos modelos regularizados, uma das maiores vantagens dos modelos dimensionais é a legibilidade e a compreensão. Como os modelos dimensionais agrupam as informações em categorias gerais de negócios, os dados se tornam intuitivos e fáceis de ler. Além disso, esse modelo também apresenta vantagens no desempenho das consultas porque seu design estruturado torna as consultas de dados mais eficientes.
A escalabilidade dos dados é um recurso importante do modelo dimensional, e novos dados podem ser facilmente adicionados sem afetar a operação de consultas e relatórios existentes.
Modelo dimensional corresponde a big data e Hadoop
Na era do big data, os modelos dimensionais também podem desempenhar o seu papel. No entanto, devido à arquitetura especial do Hadoop, isso requer um ligeiro ajuste. Hadoop é um sistema de arquivos imutável que só pode adicionar dados, mas não atualizá-los, o que às vezes torna difícil manter o status mais recente dos registros da tabela de dimensões. Portanto, as empresas devem considerar como gerenciar e consultar dados adequadamente em um ambiente Hadoop.
Conclusão
No geral, o modelo dimensional, como um importante conceito de design para armazenamento de dados, sem dúvida fornece às empresas poderosas capacidades de processamento de dados e insights de negócios. Na era orientada por dados, a importância de compreender e aplicar modelos dimensionais tornou-se cada vez mais importante. Então, a sua organização está pronta para revolucionar a análise de dados com modelos dimensionais?
