Eu já participei de vários projetos de BI, posso dizer que conhecer modelagem dimensional não só me ajudou como a ter sucesso nesses projetos como os deixaram performaticos e escaláveis.
Modelagem dimensional, quando bem planejada deixará os projetos mais fácies para manter e implantar novas melhorias, seguindo seu life cycle de maneira mais naturalmente inovadora.
Você nã precisa procurar muito para se especializar nesses conceitos e tirar o máximo deles em seus projetos, ferramentas atuais de Self-BI, como o Power BI que está revolucionando o merdado de análise de dados, tiram muito proveito dessas técnicas.
Por isso se pretender usar essas ferramentas como um analista ou arquiteto de dados, recomendo fortemente que aprenda sobre modelagem dimensional.
- Os dois livros que te ensinarão “Tudo” sobre modelagem dimensional, inclusive com Casos de Uso.
The Data Warehouse Toolkit" de Ralph Kimball é um livro abrangente sobre design e implementação de data warehouses.
Principais tópicos e ensinamentos deste livro:
1. Modelagem Dimensional: Kimball introduz o conceito de modelagem dimensional como a abordagem preferida para projetar data warehouses. Isso envolve a criação de esquemas de dados que são otimizados para consultas de análise, como esquemas de estrela e esquemas de floco de neve.
2. Dimensões e Fatos: O livro destaca a importância de distinguir entre dimensões (dados descritivos que fornecem contexto) e fatos (dados numéricos que representam medidas). Isso ajuda a criar estruturas de dados eficazes.
3. ETL (Extração, Transformação e Carga): Kimball explora em detalhes o processo de ETL, que envolve a extração de dados de várias fontes, a transformação para atender aos requisitos de negócios e a carga no data warehouse.
4. Tempo e História: O livro aborda como lidar com dados históricos e a importância de manter o histórico de mudanças para análises retrospectivas.
5. Hierarquias: Kimball discute a criação de hierarquias de dimensões para facilitar a análise de dados em diferentes níveis de granularidade.
6. Conformidade de Dimensões: Ele descreve como garantir que dimensões sejam consistentes e uniformes em todo o data warehouse, permitindo uma análise mais precisa.
7. Agregações: O livro discute estratégias para criar agregações que acelerem consultas e relatórios, sem comprometer a precisão dos resultados.
8. Data Marts: Kimball explora a criação de data marts departamentais ou temáticos que fornecem visões específicas dos dados para diferentes partes da organização.
9. Metadados: Ele enfatiza a importância dos metadados na documentação e gerenciamento do data warehouse.
10. Gerenciamento de Projetos: O livro fornece orientações sobre como planejar, executar e gerenciar projetos de data warehousing de forma eficaz.
11. Caso de Estudo: Ao longo do livro, Kimball utiliza um caso de estudo do mundo real para ilustrar os conceitos discutidos.
- Para quem quer adiquir essa obra de arte: http://bit.ly/ralph-kimball
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O próximo livro fala sobre os conceitos acima, porém, tem alguns tópicos complementares e que reforçam o aprendizado
"Star Schema: The Complete Reference" de Christopher Adamson complementa o livro de Ralph Kimball: "The Data Warehouse Toolkit.
Ao aprofundar ainda mais na modelagem de esquemas de estrela, que é uma parte crucial da metodologia de Kimball. Aqui estão alguns pontos-chave em que o livro de Adamson pode ser considerado complementar:
1. Ênfase na Modelagem de Esquemas de Estrela: O livro de Adamson se concentra
especificamente na modelagem de esquemas de estrela, enquanto o livro de Kimball
abrange uma ampla gama de tópicos relacionados a data warehousing. Adamson mergulha
mais fundo na teoria e na prática por trás da criação de esquemas de estrela eficazes.
2. Detalhes Técnicos: "Star Schema: The Complete Reference" pode ser mais técnico em
sua abordagem, fornecendo informações detalhadas sobre como implementar e otimizar
esquemas de estrela em sistemas de banco de dados.
3. Estudos de Caso Adicionais: Ambos os livros usam estudos de caso, mas Adamson
pode fornecer exemplos adicionais e casos específicos que podem aprofundar ainda mais a
compreensão da modelagem de esquemas de estrela.
4. Desempenho e Otimização: Enquanto Kimball aborda o desempenho de consultas e
otimização, Adamson pode oferecer insights adicionais sobre como criar esquemas de
estrela que sejam altamente otimizados para consultas de análise.
5. Foco na Técnica: O livro de Adamson pode ser mais técnico em termos de
implementação de esquemas de estrela, o que pode ser valioso para profissionais que
desejam uma compreensão mais profunda das nuances técnicas.
Em resumo, "Star Schema: The Complete Reference" é uma leitura complementar valiosa
para aqueles que desejam se aprofundar na modelagem de esquemas de estrela, que é
uma parte fundamental da metodologia de Ralph Kimball. Ele oferece informações
adicionais, detalhes técnicos e estudos de caso que podem ajudar os profissionais a
aprimorar suas habilidades na criação de data warehouses eficazes. Portanto, considerando
ambos os livros em conjunto, você obterá uma compreensão mais completa da modelagem
dimensional e da construção de data warehouses.
Para quem quer adiquir essa outra obra de arte: https://bit.ly/star-schema-book