Qual a diferença entre tabela fato e tabela dimensão?

Tabela fato é a tabela no Power BI com uma quantidade enorme de linhas, e que representa os fatos de uma empresa, que podem se repetir ou não. A tabela dimensão é a tabela que vai auxiliar a tabela fato com dados complementares ou explicativos, e que possui informações que não se repetem.

O que é fato e dimensão?

Na tabela fato de uma farmácia, por exemplo, os remédios vendidos são listados de acordo com a data. Já a Tabela Dimensão, armazena as informações de um único item, ou seja, as informações referentes a cada produto e por tanto não podem se repetir.

Qual o papel da tabela fato?

As Tabelas Fatos são as estruturas no BI que permitem aos usuários acompanhar e analisar o desempenho de assuntos estratégicos da sua organização. Elas representam estas informações através de métricas ou indicadores, que podem ser calculados ou podem ser resultados da aplicação de fórmulas.

Como devemos tratar as chaves primárias das tabelas fato e dimensão?

Na modelagem dimensional, a chave primária da tabela-fato é composta pelas chaves primárias das tabelas-dimensão que estão ligadas diretamente a esse fato. Além disso, toda tabela-fato deve ter uma dimensão tempo associada a ela. Dessa forma podemos afirmar que a questão está correta.

O que seria uma tabela dimensão em conformidade?

CONFORMED DIMENSION - As tabelas de dimensões estão em conformidade quando os atributos em tabelas de dimensões separadas têm os mesmos nomes de coluna. As informações de tabelas fato separadas podem ser combinadas em um único relatório usando atributos de dimensão conformes que estão associados a cada tabela de fato.

O que é nível de granularidade?

O nível de granularidade é a maior ou menor extensão na descrição do comportamento esperado do software em uma especificação funcional. Ele define o quão específico ou o quão geral é a descrição da funcionalidade do software.

O que é uma dimensão degenerada?

A Dimensão Degenerada (Degenerate Dimension, do inglês) é uma Dimensão que também compõe a Tabela Fato, porém não possui sua própria Tabela de Dimensão.

Qual o papel da tabela fato quais as suas limitações que tipos de dados podemos usar na tabela fato?

A tabela fato é a principal tabela do Data Warehouse, ela vai conectar nas dimensões. Nessa tabela são armazenadas duas coisas: as métricas, que são os fatos propriamente ditos, e as foreign keys, chaves que servem para ligar os dados das dimensões com a fato.

Qual a função de data mart?

Os data marts são como pequenas fatias que armazenam subconjuntos de dados, normalmente organizados para um departamento ou um processo de negócio. Normalmente o Data Mart é direcionado para uma linha de negócios ou equipe, sendo que a sua informação costuma pertencer a um único departamento.

O que é fato banco de dados?

A Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões, concebendo, assim, informações significativas para a análise do usuário. A Fato armazena as medições necessárias para avaliar o assunto pretendido.

O que é conhecido por fatos em um modelo dimensional?

Elementos de um modelo dimensional As tabelas de fatos armazenam as informações numéricas sobre medidas de negócios e chaves estrangeiras para as tabelas dimensionais. Os fatos comerciais podem ser aditivos, semiaditivos ou não aditivos. A Tabela 1 explica os três tipos de tabelas de fatos.

Quais os tipos de dimensão?

Quantas dimensões a física conhece?

• Antes da primeira dimensão, existe a dimensão zero, que é apenas um ponto. ...
• O plano é a segunda dimensão. ...
• A terceira dimensão é o espaço. ...
• A quarta dimensão é a duração ou o tempo. ...
• Na quarta dimensão, a cada momento, uma série de variáveis define o que seremos no instante seguinte.

Mais itens...•10 de fev. de 2010

Quanto maior a granularidade?

Quando falamos de menor granularidade, ou granularidade fina, significa maior detalhamento (menor sumarização) dos dados. Maior granularidade, ou granularidade grossa, significa menor detalhamento (maior sumarização).

O que é sumarização data warehouse?

Trata-se do menor nível da informação e é definido de acordo com as necessidades levantadas no início do projeto. Quanto maior for a granularidade, menor será o detalhe (ou maior será a sumarização). Quanto menor for a granularidade, maior será o detalhamento (ou menor será a sumarização).

Quais são os cinco tipos de dimensões?

Tabela Dimensão: os 5 tipos que você deve conhecer

• Degenerate Dimension.
• Slowly changing dimension.
• Role-playing dimension.
• Conformed dimension.
• Junk dimension.
• Bônus.

1 de jun. de 2017

Qual a função de um data mining?

Datamining ou Mineração de Dados consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e / ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões ...

Qual a importância da modelagem do Data Mart?

A Modelagem de Dados tem se tornado cada vez mais importante na implementação de uma cultura Data-Driven nas empresas. Através de um processo de ETL (Extract, Transform e Load) podemos juntar informações de várias fontes de dados e colocá-las em um único repositório chamado Data Warehouse / Data Marts.

O que é tabela agregada?

Uma tabela agregada contém dados factuais de detalhes que são agregados em um nível superior em relação a uma ou duas das dimensões associadas aos dados. O uso de agregações é crítico ao atingir o desempenho em grandes escalas pelas seguintes razões: Permite usar dados pré-calculados de um armazém de dados.

O que é metodologia dimensional?

Modelagem dimensional é uma das técnicas e conhecimentos mais utilizados e mais importantes para modelar o Data Warehouse. ... Mas antes de começarmos você precisa entender a diferença entre dados normalizados e desnormalizados.

Qual é a diferença entre os modelos Star Schema e Snow Flake?

No modelo Star, todas as tabelas de dimensões necessárias têm apenas chaves estrangeiras nas tabelas de fatos. O modelo Snowflake possui mais junções entre a tabela de dimensões e a tabela de fatos, portanto, o desempenho é mais lento.