Tabela de Fatos vs. Tabela de Dimensão: Entendendo as Diferenças Cruciais na Modelagem de Dados

Na modelagem de dados, dois tipos essenciais de tabelas desempenham papéis distintos e fundamentais: as tabelas de fatos e as tabelas de dimensão. Compreender suas diferenças é crucial para uma modelagem eficaz e análises precisas. Neste artigo, vamos explorar minuciosamente as características e as funções desses dois tipos de tabelas.

A tabela de fatos é o núcleo da estrutura de modelagem de dados em um esquema estrela ou esquema floco de neve. Ela desempenha um papel central no armazenamento das métricas principais ou medidas-chave relacionadas à análise de dados.

Tabela de Fatos

Uma tabela de fatos (ou fato) em um esquema de modelagem de dados tem várias características distintas. Aqui estão algumas das principais características de uma tabela de fatos:

Métricas ou Medidas-Chave: Uma tabela de fatos armazena métricas ou medidas numéricas que representam informações quantitativas. Essas métricas são geralmente valores que você deseja analisar, como vendas, receitas, quantidades, lucros, etc.

Granularidade: A granularidade de uma tabela de fatos define o nível de detalhe dos dados armazenados. Por exemplo, em uma tabela de fatos de vendas, a granularidade pode ser diária, semanal, mensal ou outra, dependendo da necessidade de análise.

Chaves Estrangeiras: As tabelas de fatos contêm chaves estrangeiras que se relacionam com as tabelas de dimensão. Essas chaves estrangeiras são usadas para vincular as métricas às dimensões relevantes, criando relacionamentos entre os dados.

Não Normalizada: Normalmente, as tabelas de fatos são projetadas para serem não normalizadas. Isso significa que elas podem conter duplicações de dados, a fim de otimizar o desempenho das consultas. A não normalização facilita o acesso rápido aos dados.

Histórico de Dados: Em algumas situações, as tabelas de fatos podem incluir informações históricas para rastrear mudanças ao longo do tempo. Isso é útil para análises de tendências e histórico.

Métricas Agregadas: Além das métricas detalhadas, as tabelas de fatos também podem incluir métricas agregadas, como médias, somas ou contagens, que facilitam análises resumidas.

Tamanho das Tabelas: As tabelas de fatos tendem a ser maiores em termos de quantidade de dados quando comparadas às tabelas de dimensão, devido à inclusão das métricas.

Centralidade: A tabela de fatos é o ponto central para a maioria das consultas analíticas. É a partir dela que você extrai informações quantitativas para análises e relatórios

Tabela de Dimensão

As tabelas de dimensão fornecem informações descritivas e contextuais que enriquecem a análise dos dados na tabela de fatos. Elas representam aspectos qualitativos dos dados e têm as seguintes características distintas:

Informações Descritivas: As tabelas de dimensão contêm informações textuais ou descritivas que fornecem contexto às métricas na tabela de fatos. Isso pode incluir detalhes sobre produtos, clientes, tempo, localização, etc.

Normalização: As tabelas de dimensão geralmente são normalizadas para evitar a duplicação de dados e economizar espaço de armazenamento. Isso significa que podem ser divididas em várias subdimensões.

Chaves Primárias: Cada tabela de dimensão possui uma chave primária exclusiva, que é usada como chave estrangeira na tabela de fatos para estabelecer relacionamentos.

Valores Textuais: Além das chaves primárias, as tabelas de dimensão incluem colunas com valores textuais ou descritivos que oferecem detalhes sobre as entidades representadas.

Comparação e Uso

As tabelas de fatos armazenam métricas numéricas e medidas-chave, sendo o ponto central para análises. Elas podem ter diferentes níveis de granularidade e geralmente não são normalizadas para otimizar consultas. Além disso, podem incluir informações históricas e métricas agregadas, tornando-as geralmente maiores em tamanho.

Por outro lado, as tabelas de dimensão armazenam informações descritivas e contextuais, como detalhes sobre produtos, clientes ou localização. Elas são geralmente normalizadas para economizar espaço, contêm chaves primárias únicas e valores textuais que enriquecem as análises nas tabelas de fatos. Geralmente, as tabelas de dimensão são menores em tamanho, desempenhando o papel de fornecer contexto para as métricas nas tabelas de fatos.

Conclusão

As tabelas de fatos e tabelas de dimensão são os blocos de construção fundamentais da modelagem de dados em esquemas estrela e floco de neve. Compreender suas diferenças é essencial para criar uma estrutura de dados eficaz que atenda às necessidades de análise do seu negócio.

Ao aplicar corretamente as tabelas de fatos e tabelas de dimensão em seu projeto de modelagem de dados, você estará melhor preparado para aproveitar ao máximo suas análises e insights.

Sobre Janaina Valim 82 Artigos
Como Analista de Dados, minha paixão é desvendar insights valiosos e transformá-los em estratégias de sucesso. Constantemente em busca de novos conhecimentos, minha jornada vai além das planilhas e gráficos. Fora do mundo dos dados, sou uma apreciadora entusiasta de vinhos e cervejas, sempre em busca de novos sabores e experiências.

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