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[Dúvida] Relacionamentos N:N entre Datas

Entendi que, em uma modelagem dimensional, fato não se relaciona diretamente com fato e que a tabela Calendário funciona como uma dimensão compartilhada. Minha dúvida está no critério de escolha quando uma tabela fato possui mais de uma coluna de data e também sobre a necessidade de sempre criar uma tabela Calendário.

Por exemplo, na tabela fVendas tenho as datas de entrega e de vencimento. Como decido qual dessas datas deve ser relacionada ao Calendário? É necessário sempre criar uma tabela Calendário quando trabalhamos com dados que possuem datas?

Como identifico, no dia a dia e ao montar um relatório do zero, qual é a data que deve ser utilizada como referência para a análise? E, nesse caso, como devo interpretar uma tabela como Estoque, que possui uma "Data atualização", em relação às datas existentes na fVendas?

1 resposta

Oi, Juan! Tudo bem?

Você trouxe boas perguntas:

  1. Escolha de Datas para Relacionamento: Quando você tem várias colunas de data em uma tabela fato, como EntregaData e VencimentoData na tabela fVendas, a escolha de qual data relacionar com a tabela Calendário depende do contexto da análise que você deseja realizar. Se o foco é analisar as vendas com base na data de entrega, você deve relacionar EntregaData com a tabela Calendário. Se o interesse é na data de vencimento, então VencimentoData seria a escolha. Em muitos casos, você pode criar múltiplos relacionamentos entre a tabela fato e a tabela Calendário, mas apenas um pode ser ativo por vez. Você pode alternar entre eles conforme necessário para diferentes análises.

  2. Necessidade de Criar uma Tabela Calendário: Sim, é altamente recomendado criar uma tabela Calendário ao trabalhar com dados que possuem datas. Isso facilita a análise temporal e permite que você utilize funções de inteligência de tempo no DAX, como Year-to-Date (YTD), Month-to-Date (MTD), entre outras. A tabela Calendário atua como uma dimensão compartilhada, permitindo que você relacione várias tabelas fato a ela e realize análises consistentes ao longo do tempo.

  3. Identificação da Data de Referência: A escolha da data de referência depende do tipo de análise que você deseja realizar. Por exemplo, se você está analisando o fluxo de caixa, a data de vencimento pode ser mais relevante. Para análise de desempenho de entrega, a data de entrega seria mais apropriada. É importante entender o objetivo da análise para determinar qual data utilizar.

  4. Interpretação de Tabelas como Estoque: No caso de uma tabela como Estoque, que possui uma "Data atualização", você pode relacionar essa data com a tabela Calendário para analisar como o estoque muda ao longo do tempo. Isso permite criar visuais que mostram tendências de estoque e ajudam a entender o impacto de vendas ou recebimentos no estoque disponível.

Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.

Abraço e bons estudos!

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