Ola a todos,Segue mais um video onde explicamos os conceitos basicos envolvendo fatos e dimensoes. Alguns exemplos entao envolvidos na apresentacao.Fique a vontade para comentar!Abs,All. Bienvenue,Comecando uma nova serie, iremos falar sobre conceitos basicos. O primeiro assunto sao fatos e dimensoes.O que sao fatos? O que sao dimensoes? Como identificar? Dicas. Sao essas perguntas que iremos responder.O que sao Fatos?Definicao de Kimball:"A dimensional model distinguishes between facts and attributes. A fact is usually something that is not known in advance. A fact is an observation in the marketplace. "Ou seja, e um fato em si. Citando um exemplo dec oncessionaria, um fato seria: vendas, operacoes, oficina, rh....e por ai vai.Podem existir fatos em conjuntos. Nada impede. Tudo depende do projeto, se existir a necessidade de unir fatos, faca. E tudo bem flexivel.Uma vez que identificou os fatos, basta fazer as perguntas certas para identificar as dimensoes como esta descrito abaixo na secao de dimensoes.O que teremos na fato?Em 90% dos casos, apenas numeros. Metricas e SK's (Surrogate keys - definicao em outro post). Nao necessariamente e uma regra, mas podemos ter na fato tambem textos que estao classificando o fato em analise. Pode existir tal situacao. O Proprio Kimball define a existencia da situacao em seu livro: "Many facts in the business world are numeric, although a few can be text valued."O que sao dimensoes? Definicao de Kimball: "A dimension is a collection of text-like attributes that are highly correlated with each other."Ou seja, uma dimensao e uma colecao de dados descritivos distintos que irao classificar, definir e esclarecer por assim dizer as informacoes relacionadas ao fato.Como assim?Vamos a um exemplo. Em um modelo de dados dimensional, temos dois tipos de modelos para se aplicar: Modelo estrela ou Modelo floco de dados (Star schema and Snowflake schema). Iremos detalhar como fazer uma modelagem dimensional em outros posts, entretanto, resumidamente, teremos em ambos modelos tabelas de dimensoes e tabelas de fato (sim, pode existir mais de uma fato por modelo). Vamos ao exemplo: Digamos que estamos fazendo um DW para uma concessionaria e em especifico para a area de vendas. Que tipo de dimensoes podem existir para agregar informacao ao meu fato de vendas? Para descobrir, basta fazer as perguntas para seu fato. Como:Quem comprou o a peca x?Quando foi comprada essa peca x?Quais modelos de veiculos foram vendidos nessa epoca?Quem foi o vendedor que mais vendeu do produto x?Descobrimos quatro dimensoes de nosso fato acima. Sao elas, respectivamente: Dimensao ClientesDimensao TempoDimensao VeiculosDimensao VendedorSao quatros dimensoes de um cubo do nosso fato vendas. Simples nao?!Baseado no exemplo acima, o que descobrimos? As dimensoes contem apenas descritivos; sao dimensoes de um ou mais fatos que ocorreram e sao distintos; Opa, Distintos? Porque?De uma maneira bem simples, Data warehouse e um armazen de dados. As principais caracteristicas de um DW sao: E historico e nao volatil.O historico se mantera na fato e nao nas dimensoes, por isso nossas dimensoes sao distintas e tem o papel de classificar o fato que esta na tabela de fato e que e historico e nao volatil. Em muitos modelos