Questão FC369761
O analista Tomas é o responsável por integrar data marts independentes do TJMS por meio do compartilhamento da dimensão local. Tomas observou que os data marts possuem diferentes g
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
O analista Tomas é o responsável por integrar data marts independentes do TJMS por meio do compartilhamento da dimensão local. Tomas observou que os data marts possuem diferentes granularidades: um contém dados agrupados por estado e o outro, por cidade. Então, Tomas terá que normalizar a dimensão local gerando a dimensão estado e a dimensão cidade.
A técnica de modelagem multidimensional que Tomas deverá utilizar para normalizar a dimensão local para integrar os data marts que compartilhem dimensões em comum é:
- snowflaking;
- agregação de fatos;
- consolidação de fatos;
- rastreabilidade (lineage);
- degeneração dimensional.
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Gabarito
A
Comentário do professor
O método snowflaking consiste em normalizar tabelas de dimensão, desmembrando uma dimensão ampla em tabelas menores que representam níveis hierárquicos (por exemplo: estado e cidade).
No caso do analista Tomas, ao integrar data marts com diferentes granularidades (um por estado, outro por cidade), aplicar snowflaking permite criar dimensões comuns e consistentes, preservando as relações pai‑filho e evitando duplicação de atributos.
Essa técnica facilita a integração e o compartilhamento da dimensão local entre os data marts, mantendo a integridade hierárquica. Como contrapartida, aumenta o número de joins nas consultas e a complexidade do modelo, embora reduza a redundância e melhore a manutenção dos dados.
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