Normalizar num BI com certeza é algo de certa forma muitas vezes necessário, mas, como foi posto no último exercício, que fazer normalização na ferramenta de BI é melhor do que fazer no Banco, não gente. Essa é de lascar o cano.
Solucionado
Normalizar num BI com certeza é algo de certa forma muitas vezes necessário, mas, como foi posto no último exercício, que fazer normalização na ferramenta de BI é melhor do que fazer no Banco, não gente. Essa é de lascar o cano.
Olá, Fabiano! Como vai?
Agradeço sua ativa contribuição no fórum!
De fato, a melhor abordagem em termos de organização, manutenção e performance para análise é normalizar os dados fora da ferramenta de BI. Preferencialmente em uma camada intermediária (como um Data Lake, Data Warehouse ou processo de ETL) e só depois levá-los ao BI.
No caso da Hermex Log, a situação é um pouco particular. Eles querem integrar dados em um banco de dados NoSQL e usar o Power BI para análise. Bancos de dados NoSQL são conhecidos por sua flexibilidade e capacidade de lidar com dados não estruturados ou semiestruturados, o que muitas vezes significa que eles se beneficiam de dados desnormalizados. Logo, isso permite que eles aproveitem o melhor dos dois mundos: a flexibilidade do NoSQL e as capacidades de transformação do Power BI.
Mas reconheço que, apesar dessa solução ser uma opção viável, o termo "mais adequada" na questão pode levar a uma interpretação errônea diante do que seria a melhor abordagem em um cenário geral.
Obrigado pelo feedback, Fabiano! Com certeza essas observações irão colaborar com a comunidade.
Abraço e bons estudos!
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Daniel, a melhor forma é fazer um DW já normalizado. Podemos até fazer a normalização tb no BI, mas deixar de fazer no banco, não dá. O desenvolvedor tem que pensar no futuro. Sempre temos que pensar que iremos fazer processamentos ou criar rotinas fora no BI.