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Modelagem Dimensional é Relevante… E Isso é Fato!

Ammar Ali

Gerenciador de conteúdo

16 de abril de 2024

Em 1996, Ralph Kimball apresentou ao mundo a modelagem dimensional para a construção de data warehouses. Projetado para otimizar bancos de dados para armazenamento e recuperação de dados mais rápida, a abordagem de baixo para cima tornou-se bastante popular. Assim, as organizações começaram cada vez mais a usar um modelo de dados dimensional para projetar a arquitetura de data warehouse.

Modelagem Dimensional na Era da Análise Moderna

Os esquemas dimensionais resistiram ao teste do tempo e ainda podem lidar com dados granulares com eficiência. O foco de uma abordagem dimensional sempre foi desempenho, integração e extensibilidade, e continua a entregar em todas essas frentes.

Um modelo de dados dimensional permite que as empresas organizem os dados em categorias de negócios coerentes, facilitando a navegação dos usuários pelos bancos de dados. Os modelos são desformalizados e otimizados para consulta de dados. Aqui estão alguns dos principais pontos de venda da modelagem dimensional:

Melhor acessibilidade

Hoje, os usuários querem acessar e visualizar os mesmos conjuntos de dados usando várias ferramentas de BI e de consulta. A modelagem dimensional ajuda nisso, pois uma das principais ideias por trás dela é que os usuários de negócios precisam consultar dados de várias maneiras.

Integração sem emenda

Um modelo de dados dimensional permite fácil integração entre os processos de negócios. Por exemplo, uma dimensão de funcionário permite que os departamentos de recursos humanos, vendas e finanças tenham uma referência de funcionário, independentemente do aplicativo de origem.

Maior escalabilidade

Um modelo de dados dimensional também oferece grande escalabilidade. Eles permitem que as organizações adicionem novos dados e modifiquem tabelas existentes sem exigir alterações significativas.

Linhagem de data

utilização Dimensões de mudança lenta (SCDs), os modeladores de dados podem armazenar e gerenciar dados atuais e históricos ao longo do tempo em um data warehouse. É o ponto crucial para rastrear mudanças nos dados.

OLAP x OLTP

Sistemas analíticos vs. transacionais

Uma constelação de ferramentas de Business Intelligence (BI) surgiu, alegando que a modelagem de dados não é mais necessária. Alguns até afirmam importar conjuntos de dados totalmente normalizados de sistemas de processamento de transações online (OLTP) para dar suporte a análises e BI.

Mas eles falham em entregar dados de forma conceitual consistente como modelos dimensionais, principalmente no nível corporativo. A razão é que os sistemas OLTP não são projetados para suportar consultas complexas. Além disso, esses sistemas não mantêm dados históricos agregados e contêm conjuntos de dados altamente normalizados.

Portanto, os sistemas OLTP devem ser usados ​​para dar suporte a sistemas de processamento analítico online (OLAP) projetados e otimizados principalmente para conduzir análises de dados complexos.

Palavras finais

A modelagem dimensional ainda é relevante - na verdade, está longe de ser obsoleta. À medida que o cenário de dados se torna mais extenso e complexo, a modelagem dimensional continuará a servir como uma abordagem eficaz para acessar e utilizar dados para obter insights.

Veja como Astera O recurso de modelagem dimensional automatizada do DW Builder pode acelerar e simplificar o armazenamento de dados:

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