[PT-BR] Data Warehouse e alguns conceitos.

Dentro da área de Business Intelligence (BI), não temos apenas as ferramentas que auxiliam na montagem de relatórios e dashboards. Por trás disso, existe um processo que é feito, chamado de ETL (extrair, tratar e carregar) e nesse post será abordado dois conceitos desse processo: Tabela Fato e Tabela Dimensão, o que é, as diferenças e qual sua utilidade dentro da área de BI.

Antes de tudo, vamos entender o que é o Data Warehouse

Data Warehouse é um depósito de dados utilizado para armazenar informações detalhadas relativas a uma empresa. Serve para recolher e unificar os dados apenas em um ambiente, sem interferir na base de dados da empresa, para que facilite manter o histórico de informações e a padronização dos dados analisados, corrigindo erros e reestruturando para no final, apresentar um modelo organizado para a análise. As Dimensões e Fatos são alguns dos elementos presentes na estrutura do DW.

Tabela Fato

A Tabela Fato é a principal tabela no Data Warehouse e a partir dela será gerado as tabelas dimensões. A tabela fato armazena o que ocorreu, por conta disso ela possui esse nome, porque é o fato ocorrido. A tabela fato está sempre ligada a duas ou mais dimensões, não existe tabela fato com menos de duas dimensões. As medições, o histórico de informações contendo longo período de tempo, ficam depositadas na Fato.

Tabela Dimensão

As tabelas dimensões têm as características de um evento. Através dela podemos analisar os dados sob várias perspectivas. Por exemplo, podemos ter Dimensões como Produto, Região e Tempo em um DW.

As Dimensões e Fatos são dependentes entre si. No modelo dimensional é obrigatório existir ambas tabelas. Sem uma dessas tabelas, a análise das informações ficam comprometidas no modelo dimensional, ou até mesmo inviabilizadas.

É isso aí gente, no próximo post abordarei sobre a Modelagem Dimensional :)