Tabela Fato da Presidência | Modelos de ETL: Pentaho Data Integration

Ao meu entender ela é criada com o intuito de se ter a junção de todas as tabelas dimensões da primeira modelagem, desse modo não havendo mais quebras nas ligações, podendo assim então de qualquer ponto efetuar uma ligação e obter qualquer dado.

Sendo assim haverá o banco de dados principal, de onde será efetuado as extrações dos dados, por exemplo chamado suco_frutas, e nós criaremos o novo schema chamado dw_suco_frutas, que foi feito anteriormente.

A minha dúvida é o seguinte pois ao meu entender não ficou claro, teremos que criar um terceiro schema, por exemplo, chamado dm_presidencia, onde efetuaremos uma extração dos dados, do schema dw_suco_frutas? Caso seja isso, utilizaremos então para desenvolvimento dos dashboards e apresentação dos dados, o schema dm_presidencia e não o dw_suco_frutas?

Oii Leandro, tudo bem?

Peço desculpas na demora no retorno da sua resposta, vamos lá.

A Tabela Fato é a principal tabela no Data Warehouse e a partir dela será gerado as tabelas dimensões. A tabela fato armazena o que ocorreu, por conta disso ela possui esse nome, porque é o fato ocorrido. A tabela fato está sempre ligada a duas ou mais dimensões, não existe tabela fato com menos de duas dimensões. As medições, o histórico de informações contendo longo período de tempo, ficam depositadas na Fato. As Tabelas Dimensões têm as características de um evento. Através dela podemos analisar os dados sob várias perspectivas. Por exemplo, podemos ter Dimensões como Produto, Região e Tempo em um DW. Até aqui ok, certo?

Então, entra o conceito dos schemas, Star e Snow Flake.

Snow Flake

Nesse modelo as tabelas dimensionais se relacionam com a tabela fato, porém algumas dimensões se relacionam apenas entre elas, isso acontece para normalizar as tabelas dimensionais. No modelo Snow Flake existem tabelas de dimensões auxiliares que normalizam as tabelas de dimensões principais.

Star Schema

Nesse modelo todas as tabelas dimensionais se relacionam direto com a tabela fato. As tabelas dimensionais não são normalizadas no Star Schema, assim as tabelas de dimensionais ficam maiores por repetirem as descrições de forma textual em todos os registros. Esse modelo é chamado de Star porque a tabela de fatos fica no centro cercada das tabelas dimensionais parecido com uma estrela.

Agora que os conceitos foram explicados, acredito que nessa parte a sua dúvida já esteja mais clara com relação ao que fazer. O Data Mart, é feito a partir de um DW. A ideia é utilizar uma parte específica apenas, assim não exigindo trabalhar grandes quantidades de dados. Os seus Dados continuarão vindo do DW, que é a nossa fonte principal.

Desculpa pela reposta enorme e espero que tenha entendido melhor. Qualquer dúvida estou por aqui sempre, tá bom? :)