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A arquitetura de barramento do Enterprise Data Warehouse (Enterprise Data Warehouse Bus Architecture) fornece uma abordagem incremental para construir o sistema de DW/BI corporativo. Essa arquitetura decompõe o processo de planejamento de DW/BI em partes geren...

A matriz de barramento do Enterprise Data Warehouse (Enterprise Data Warehouse Bus Matrix) é uma ferramenta essencial para projetar e comunicar a arquitetura de barramento do EDW. Como pode ser visto na imagem abaixo, as linhas da matriz são processos de negóc...

Se fatos são medidas reais geradas rapidamente, concluímos que Tabelas Fato criam uma situação de relacionamento muitos-para-muitos (M:N) entre as dimensões. Muitos clientes compram muitos produtos em diversas lojas em diversos momentos (KIMBALL e ROSS, 2010)....

Agora que você entende as Tabelas Fato e Dimensões, é hora de reunir os blocos de construção em um modelo dimensional, conforme mostrado na figura abaixo. Cada processo de negócio é representado por um modelo dimensional que consiste em uma Tabela Fato contend...

Em diversas situações onde a granularidade é um filho de algum evento maior, a chave natural deste evento pai acaba tornando-se um órfão durante o design. No exemplo dado pela Figura 1, a granularidade definida é uma linha da nota de venda (ticket). O número d...

No coração de qualquer Tabela Fato existe uma lista de fatos que representam medidas. Como a maioria das Tabelas Fato são grandes, com milhões ou até bilhões de registros, dificilmente utilizaremos um único registro para responder a alguma questão de negócio. ...

Ao reunir os requisitos para uma iniciativa de DW/BI, você precisa ouvir e em seguida, sintetizar as descobertas em torno dos processos de negócios. Quando especificar o escopo de um projeto, mantenha o foco em um único processo de negócio por projeto, evitand...

Em adição às Tabelas Fato que armazenam dados atômicos relativos a fatos únicos de processos, tabelas agregadas são muitas vezes criadas. Essas tabelas combinam métricas de múltiplos processos em um nível comum de detalhe. São tabelas complementares às Tabelas...

Frequentemente, é conveniente combinar fatos de vários processos em uma única Tabela Fatos consolidada se eles puderem ser expressos na mesma granulação. Por exemplo, dados de vendas podem ser consolidados com previsões de vendas em uma única Tabela Fatos para...

Embora teoricamente qualquer mistura de fatos possa ser incluída em uma mesma tabela, um design dimensional apropriado permite apenas fatos na mesma granularidade (mesma dimensionalidade) coexistirem em uma mesma Tabela Fato. Uma granularidade uniforme garante...

Gerenciar a qualidade de dados em um Data Warehouse requer um sistema abrangente de qualidade que testa os dados à medida que fluem dos sistemas de origem para a plataforma de BI. Quando o script de qualidade de dados detecta um erro, esse evento é registrado ...

Embora Data Warehouses sejam ainda muito relevantes e muito poderosos para dados estruturados, não se pode dizer o mesmo para dados semi-estruturados e não estruturados (KHINE e WANG, 2018; SAWADOGO e DARMONT, 2021). Como a maioria dos dados provenientes de Bi...

De acordo com Salinas e Lemus (2017), o termo Big Data foi criado em 1997 por Michael Cox e David Ellsworth, pesquisadores da NASA que tinham que trabalhar com conjuntos de dados geralmente muito grandes, o que sobrecarregava a memória principal, disco local e...

Diferentemente de um Data Warehouse, o Big Data vai além da consolidação de informações, pois é utilizado principalmente para o armazenamento e processamento de qualquer tipo e volume de dados com um volume que potencialmente cresce exponencialmente. De certo ...

De acordo com o SAS (2022), técnicas de big data analytics (análise de big data) examinam grandes quantidades de dados na tentativa de descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights. Para Gandomi e Haider (2015), o potencial do big data surge apenas...

Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente suportados por modelos multidimensionais predefinidos, tendo o intuito de prover suporte a aplicações de Business Intelligence. Tais modelos são geralmente implementados sobre bancos de dados relacionais e ger...

  Para solicitar o cartão institucional acesse o SIG (https://sig.ufla.br/), no menu lateral à esquerda, ir em Serviços e depois Cartão Institucional:     Em cartões Institucionais, clicar em Solicitar Cartão Institucional:      Na tela seguinte ser...

Data Lakes, como um conceito moderno de armazenamento de dados em formato nativo, foi apresentado como um substituto para Data Warehouses. No entanto, com o passar do tempo, ficou claro que Data Lakes pode ser utilizado em complementação ao Data Warehouses, nã...

Em 2019, no artigo How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh, Zhamak Dehghani propõe uma nova abordagem para construção de plataformas de dados, chamado Data Mesh. De acordo com Dehghani (2019), os modelos atuais de plataforma de dad...

O DMBOK (DAMA-DMBOK, 2017) define Governança de Dados (GD) como a execução de autoridade, controle e tomada de decisão compartilhada (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre o gerenciamento de ativos de dados, com os seguintes objetivos: Possibili...