O investimento em análise de dados sempre dependeu do uso de estratégias adequadas para as necessidades da empresa. No contexto do Business Intelligence, por exemplo, isso é feito com o apoio de abordagens como a modelagem dimensional. Criada para otimizar o modo como as informações são trabalhadas, ela ajuda profissionais a obter insights mais inteligentes e alinhados com os seus objetivos.
Continue a leitura deste post e veja em detalhes como a modelagem dimensional ajuda os profissionais de BI a terem melhores resultados no seu dia a dia!
O que é modelagem dimensional?
A modelagem dimensional — ou modelagem dimensional kimball — é uma forma de organizar dados baseada em uma técnica introduzida por Ralph Kimball.
Ela utiliza estruturas projetadas para recuperar informações de um data warehouse. Esses dados são, então, otimizados na estrutura de design básico, que é adotada para construir novos data warehouses mais otimizados e funcionais.
Em geral, quando analistas de dados trabalham com projetos de BI, as suas estratégias de modelagem de informações são focadas em três metas:
- representar, de maneira simples, o modelo de negócios que será estudado;
- ser um modelo de fácil interpretação, para que muitas pessoas consigam aproveitar o BI no seu dia a dia para conseguir insights estratégicos para o negócio;
- ajudar os times a sempre entenderem os fatores que podem ajudar o negócio a definir melhorias adequadas para as suas necessidades.
Nesse contexto, a modelagem dimensional é direcionada para as operações de coleta de informações em sistemas como o CRM.
Portanto, há uma mudança drástica na maneira como os registros são trabalhados: no lugar de direcionar as atenções para a coleta dos registros, o time modelará um banco de dados pensando nas operações de consulta.
Tradicionalmente, esse modelo é utilizado em sistemas de BI em que as informações são atualizadas em horários pré-agendados e com periodicidade conhecida. Além disso, ele trabalha apenas com os registros criados e armazenados em outros sistemas.
Quais são os elementos da modelagem de dados dimensional?
Para utilizar a modelagem de dados dimensional, é importante compreender como ela é estruturada. Confira, a seguir, quais são os elementos dessa abordagem!
Tabelas de fatos ou medidas de negócios
As tabelas de fatos são utilizadas para armazenar dados numéricos sobre o negócio e as chaves estrangeiras para as tabelas dimensionais.
Os fatos comerciais são de três tipos:
- fatos comerciais aditivos: medidas de negócios que podem ser integradas em todas as dimensões;
- fatos semi-aditivos: medidas de negócios que podem ser integradas em algumas dimensões (geralmente, dimensões de data e hora);
- fatos não aditivos: medidas de negócios que não são integráveis em qualquer dimensão.
Tabelas dimensionais
As tabelas dimensionais são utilizadas para armazenar informações descritivas sobre os fatos comerciais. O seu papel, portanto, é auxiliar na compreensão e na análise dos dados. Assim, o trabalho dos analistas pode ser feito de modo inteligente e com alta produtividade.
As tabelas dimensionais são divididas em dois tipos de chaves:
- a chave primária, que identifica os registros exclusivos;
- as chaves estrangeiras, que unem duas tabelas.
Por que a modelagem dimensional é importante para as empresas modernas?
O investimento na modelagem dimensional ajuda o negócio a ter um processo de Business Intelligence muito mais robusto. A sua aplicação se tornou tradicional graças aos benefícios que ela pode trazer para o processo de uso e criação de data warehouses corporativos. Confira, a seguir, quais são esses ganhos.
Maior flexibilidade
Todo negócio moderno trabalha com a busca por um ambiente de trabalho mais flexível e dinâmico. Ter flexibilidade na sua cadeia operacional é algo que permite aos times adaptar rapidamente as mudanças nas suas metas — e, com isso, sempre estar à frente dos concorrentes.
Nesse sentido, a modelagem dimensional ajuda a empresa a ter mais flexibilidade no uso de dados. O processo de armazenamento de informações poderá ser adaptado rapidamente para se manter alinhado com os requisitos da empresa, conforme as suas atividades evoluem.
Assim, os insights obtidos estarão em sintonia com os objetivos estratégicos da empresa e, como consequência, conseguirão entregar maior valor agregado para as equipes.
Melhor compreensão dos processos da empresa
Um dos principais motivos para os negócios utilizarem a análise de dados no dia a dia é a possibilidade de compreender melhor como as ações da cadeia operacional impactam nos resultados financeiros da marca.
Isso permite aos times tomar decisões mais inteligentes, fazer investimentos robustos e avaliar quais são as otimizações prioritárias. Ou seja, abre espaço para melhorias que sejam capazes de realmente ampliar a competitividade da empresa.
A modelagem de dados dimensional utiliza tabelas de fatos e dimensões. Essa maneira de organizar dados facilita a compreensão dos processos do negócio e os seus impactos. Afinal de contas, ela organiza a apresentação dos registros de uma maneira muito mais robusta e personalizável.
Recuperação de dados
Um dos pontos críticos para que a análise de dados seja capaz de entregar bons resultados é com uma estrutura que permite a coleta e a análise rápida dos registros.
Isso ajuda os times a tomar decisões rápidas e com bom nível de segurança. Afinal de contas, os seus pontos de partida sempre refletirão a realidade da empresa.
Uma análise de dados apoiada na modelagem relacional mescla tabelas no próprio modelo, o que agiliza os processos de recuperação de dados mesmo que as fontes sejam diversificadas. Como resultado, a empresa terá mais produtividade em seus processos que envolvam o BI.
A transformação digital mudou radicalmente a maneira como os negócios executam as suas operações. Empresas modernas integram a TI no seu fluxo de trabalho e, com isso, conseguem manter um ambiente mais flexível, inovador e robusto. Ao mesmo tempo, tornam-se capazes de levar estratégias como o Business Intelligence para todos os setores.
Nesse contexto, a modelagem dimensional dá aos times de BI a capacidade de identificar, manusear e processar os registros da melhor maneira possível. Por isso, é fundamental que ela seja tratada como uma abordagem estratégica, afinal, garante aos profissionais a habilidade de sempre entregar dashboards com informações de alto valor agregado. Portanto, não deixe de investir nessa abordagem para o seu dia a dia!
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