Hierarquia | Business Intelligence: trabalhando com Data Warehouse

Foi dito que os níveis da hierarquia devem ser ordenados pelo atributo de granularidade menor para o maior. Ex: numa dimensão tempo o primeiro nível deve ser Dia, depois Mês e depois Ano. Mas se for inserido a ordem inversa (ano,mes e dia) ocorre um problema, pois se for selecionado o dia numa análise do cubo os dados não serão agrupados neste dia. Internamente será diferenciado os meses e anos deste dia. Ex: Numa análise dia aniversario x total aniversariantes. Se houver 2 aniversariantrs no mesmo dia, mas em mes ou ano diferente, eles não serão agrupados, pois internamente é considera o mes e o ano. Isto é um efeito esperado da modelagem equivocada ou efeito variavel implementação de determinadas ferramentas?

Robson

Isso é modelagem. Se o identificador do dia for a data (DD/MM/YYYY) o João que faz aniversário em 01/09/2002 e 01/09/2003 nunca estarão agregados. Mas podemos ter uma outra dimensão que seja apenas o dia (Numeral). Neste caso todos que nasceram no dia 1 estarão agregados.

Vou dar um exemplo prático. No comércio varejista o dia do mês é importante porque, próximo do dia 5 de cada mês, as vendas aumentam porque o salário é pago e as pessoas vão comprar comida, bebida, etc nos supermercados. Logo em modelos como estes é certo: Vamos criar uma dimensão que é DIA (Numeral). Pois eu quero saber quanto eu vendo entre 1 e 5 comparando com o que eu vendo entre 20-30. DIA (com os valores 1,2,3 ... 31) será uma dimensão. Mas terei ainda a dimensão tempo clássica (DIA/MES/ANO) com dia, neste segundo caso sendo uma data.

Um relatório que o pessoal pede é VENDAS para o dia 05 (Dimensão DIA NUMERAL) para os meses de Janeiro a Dezembro de 2017 (Dimensão tempo). Esta visão vai me dar a sazonalidade das vendas em todos os dias 5 dos meses de 2017.

Att

Victorino.