Os 7 problemas que só um modelo dimensional resolve

E por que ele deve estar no centro da sua estratégia de dados

Se os relatórios já existem nos sistemas, por que ainda é tão difícil tomar decisões com dados?

Toda empresa tem algum sistema de gestão capaz de gerar relatórios. Vendas por mês? Produtos mais vendidos? Isso não é novidade.

Mas quando você precisa cruzar essas vendas com metas comerciais, custos logísticos, devoluções e campanhas de marketing… Aí é problema. Os dados não se conversam, os nomes não batem, as fontes são diferentes.

O resultado: planilhas paralelas, horas perdidas e decisões tomadas no feeling.

É nesse cenário que a modelagem dimensional mostra seu valor. Não se trata de substituir relatórios prontos, mas de organizar os dados de forma que eles respondam perguntas mais complexas com agilidade, consistência e profundidade.

A seguir, você vai entender os 7 problemas que só o modelo dimensional resolve. E por que ele deve estar no centro da sua estratégia de dados.

O que é modelagem dimensional? A modelagem dimensional é uma técnica da engenharia de dados e como tal, tem o objetivo é resolver uma série de problemas. Por que a ênfase na palavra PROBLEMA? Porque é exatamente isso que acontece quando essa técnica é aplicada de forma parcial ou incorreta.

Quais problemas a modelagem dimensional resolve?

1. O problema da complexidade na análise de dados

Simplificar o acesso aos dados por meio de estruturas intuitivas (fato + dimensões).

1. Dimensão: Uma tabela que cresce para os lados, pode não ter muitas linhas (em comparação com uma tabela fato), mas tende a ter várias colunas. Essas colunas são os campos pelos quais podemos fazer agrupamentos, hierarquias, classificações, filtros.
2. Fato: Uma tabela que cresce na vertical, tende a ter milhares de linhas e menos colunas, em comparação com uma dimensão.

2. O problema do armazenamento de dados:

Enquanto as dimensões são tabelas que crescem na horizontal, devido à maior quantidade de colunas, por vezes, contendo textos longos como: razão social, nomes de produtos, nomes de cidades e de regiões. A tabela fato, em geral, cresce na vertical em número de linhas. Isso otimiza o armazenamento dos dados nas ferramentas de apresentação.

Exemplo prático: No Power BI os nomes de produtos, clientes e fornecedores repetidos na tabela fato, milhões de vezes, podem fazer com que o arquivo no Power BI tenha um crescimento acelerado, podendo rapidamente alcançar um tamanho que só é comportado na licença premium.

3. O problema de performance nas consultas

A concepção do modelo star schema surgiu nos anos 80, uma abordagem criada por Ralph Kimball. Essa abordagem rapidamente se tornou um padrão para as ferramentas de Business Intelligence. Sendo assim, esse padrão influenciou o design de ferramentas como:

1. Power BI;
2. Tableau;
3. Microsoft Azure Synapse;
4. Microsoft Fabric;
5. Oracle BI;
6. Parquet e ORC (formatos colunares usados em data lakes).

Exemplo: Essas ferramentas foram projetadas para fazer o armazenamento colunar diferente das tabelas tradicionais de sistemas que fazem o armazenamento por linha. Isso significa que os dados de uma mesma coluna são armazenados juntos, proporcionando maior velocidade ao fazer operações de agregação, como somas, máximos, mínimos, médias…

4. O problema do entendimento por usuários do negócio.

Ao organizar um modelo de dados de forma intuitiva por meio de tabelas fato e dimensões, as nomenclaturas utilizadas no dia a dia do negócio também são aplicadas ao modelo, facilitando a comunicação entre os múltiplos usuários. Cada sistema, principalmente os ERPs (sistemas transacionais) possui um padrão de nomenclatura de desenvolvimento. Alguns mais intuitivos, outros simplesmente incompreensíveis.

5. O problema da análise histórica e geração de indicadores.

Todo modelo dimensional pressupõe uma dimensão temporal. Uma tabela contendo diversos contextos de tempo possíveis. Exemplo: Dia, Mês, Trimestre, Ano, Mês anterior, Ano Anterior.

Essa dimensão resolve o problema de cruzamentos e comparações de informações por períodos de tempo.

6. O problema da otimização de recursos

Ao utilizar dimensões conformadas, tabelas que são comuns a mais de uma visão de negócio.

Exemplo:

• Fornecedores: Faz parte das análises de áreas como suprimentos, qualidade, finanças;
• Produtos: Faz parte das análises de áreas como vendas, suprimentos, produção, qualidade;

A organização do modelo dimensional elimina redundâncias em estruturas de armazenamento e de análises. A duplicidade dessas estruturas pode acarretar divergências de informações.

7. O problema da escalabilidade

A medida em que a demanda por análises de dados cresce, uma consequência natural de empresas orientada por dados, fica mais difícil conviver com a dispersão de dados. O modelo dimensional, quando bem planejado com dimensões conformadas e boa organização, permite escalar as análises de forma modular ou consolidada, reaproveitando dimensões, adicionando fatos novos com pouco ou nenhum retrabalho, além de manter a performance e a consistência dos dados.

Exemplo: Imagine que a empresa iniciou com um modelo dimensional para análise apenas de vendas, mas depois gostaria de incluir indicadores de logística, marketing ou finanças, o modelo dimensional facilita essa expansão reutilizando dimensões como produto, cliente, tempo e região, sem precisar redesenhar um novo modelo dimensional do zero.

Conclusão: mais que uma técnica, uma abordagem estratégica

Ao simplificar a estrutura de análise de dados, melhorar o desempenho, otimizar o armazenamento, facilitar o entendimento por usuários não técnicos e permitir análises históricas robustas, ele se torna essencial para projetos de dados bem-sucedidos.

Além disso, também contribui com iniciativas de Inteligência Artificial, fornecendo dados organizados, consistentes e prontos para consumo por algoritmos de machine learning. Modelos bem estruturados facilitam a extração de atributos relevantes (features), aumentam a qualidade dos dados e reduzem o tempo de preparação, o que contribui diretamente para o sucesso das iniciativas de IA. Ou seja, a modelagem dimensional não só melhora a análise do passado, mas também impulsiona previsões mais precisas.

Quer aplicar a modelagem dimensional no seu negócio?

Se sua empresa ainda enfrenta dificuldades para estruturar e escalar suas análises de dados, fale com a gente.

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