Tabelas Relacionais e Data Warehouse

Porque o Data Wharehouse precisa tanto do uso de tabelas se referenciando umas as outras

A compreenção de que toda a informação é baseada em dados é imprescindível para a boa gestão de informações. A gestão de dados deve ser exercida por todos os setores de uma organização, uma vez que os dados se originam em todas as partes internas de uma empresa e cada área deve possuir responsabilidades pelas informações armazenadas. Somente desta forma serão possíveis ações efetivas e integradas entre as áreas da empresa para o atendimento às necessidades de negócio que surgem dia após dia.

Tabelas com relacionamentos criados com base nos conceitos do negócio podem ser a melhor estrutura para a geração de cubos que apresentem inpormações realmente úteis à evolução das tomadas de decisão.

Quando pensamos em grãos no que tange ao Data Warehouse, falamos do menor detalhe de informação de uma tabela de dimensão e uma tabela de dimensão usualmente tem a chave substituta que é auto incremental, a chave natural que traz o código legado daquele ítem e os atributos do elemento.

Exemplificando, se você pensar em uma tabela de contrato, existem alguns ítens que não dá pra escapar, ainda mais se você possui um sistema legado, que já possuía o seu código identificador. Neste caso podemos chamá-lo de ‘nu_contrato’ e, enquanto isto poderemos ter um controle auto incremental que é atribuido a cada contrato novo, que chamaríamos de “id_contrato”.

Observamos que a tabela contrato não se trataria ainda do grão mas do fato e o ultimo nível de granularidade seria o cliente ou produto, isto se observarmos este exemplo bastante simplista deste que muitas vezes é um dos controles mais complexos de uma organizção de dados.

O conhecimento dos conceitos de Data Warehouse é muito importante a gestores de dados dentro de corporações. A necessidade das chaves substitutas e naturais serem armazenadas no processo de ETL ou mesmo requisitando dados de API é notória neste processo e elucida uma parte importante deste processo.

2 thoughts on “Tabelas Relacionais e Data Warehouse

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