Modelagem de dados com DAX - conceitos
O Business Intelligence (BI) vem ganhando importância em diversos ramos e organizações. A tomada de decisão e a previsão com base em dados históricos se tornaram cruciais no mundo cada vez mais competitivo. Há uma grande quantidade de dados disponíveis interna e externamente a partir de fontes diversificadas para qualquer tipo de análise de dados.
No entanto, o desafio é extrair os dados relevantes do big data disponível de acordo com os requisitos atuais e armazená-los de forma amigável para projetar diferentes percepções a partir dos dados. Um modelo de dados obtido com o uso de termos-chave de negócios é uma ferramenta de comunicação valiosa. O modelo de dados também precisa fornecer uma maneira rápida de gerar relatórios conforme a necessidade.
A modelagem de dados para sistemas de BI permite que você atenda a muitos dos desafios de dados.
Pré-requisitos para um modelo de dados para BI
Um modelo de dados para BI deve atender aos requisitos do negócio para o qual a análise de dados está sendo feita. A seguir estão os princípios básicos mínimos que qualquer modelo de dados deve atender -
O modelo de dados precisa ser específico do negócio
Um modelo de dados adequado para uma linha de negócios pode não ser adequado para uma linha de negócios diferente. Portanto, o modelo de dados deve ser desenvolvido com base no negócio específico, nos termos de negócios usados, nos tipos de dados e em seus relacionamentos. Deve ser baseado nos objetivos e no tipo de decisões tomadas na organização.
O modelo de dados precisa ter inteligência integrada
O modelo de dados deve incluir inteligência integrada por meio de metadados, hierarquias e heranças que facilitem o processo de Business Intelligence eficiente e eficaz. Com isso, você poderá disponibilizar uma plataforma comum para diferentes usuários, eliminando a repetição do processo.
O modelo de dados precisa ser robusto
O modelo de dados deve apresentar precisamente os dados específicos do negócio. Ele deve permitir o armazenamento efetivo em disco e memória para facilitar o processamento e relatórios rápidos.
O modelo de dados precisa ser escalonável
O modelo de dados deve ser capaz de acomodar os cenários de negócios em mudança de maneira rápida e eficiente. Novos dados ou novos tipos de dados podem ter que ser incluídos. As atualizações de dados podem ter que ser tratadas de forma eficaz.
Modelagem de dados para BI
A modelagem de dados para BI consiste nas seguintes etapas -
- Moldar os dados
- Carregando os dados
- Definindo as relações entre as tabelas
- Definindo tipos de dados
- Criação de novos insights de dados
Moldando os Dados
Os dados necessários para construir um modelo de dados podem ser de várias fontes e podem estar em diferentes formatos. Você precisa determinar qual parte dos dados de cada uma dessas fontes de dados é necessária para a análise de dados específica. Isso é chamado de Moldar os Dados.
Por exemplo, se você estiver recuperando os dados de todos os funcionários de uma organização, precisará decidir quais detalhes de cada funcionário são relevantes para o contexto atual. Em outras palavras, você precisa determinar quais colunas da tabela de funcionários devem ser importadas. Isso porque, quanto menor o número de colunas em uma tabela no modelo de dados, mais rápidos serão os cálculos na tabela.
Carregando os dados
Você precisa carregar os dados identificados - as tabelas de dados com as colunas escolhidas em cada uma das tabelas.
Definindo as relações entre tabelas
Em seguida, você precisa definir as relações lógicas entre as várias tabelas que facilitam a combinação de dados dessas tabelas, ou seja, se você tiver uma tabela - Produtos - contendo dados sobre os produtos e uma tabela - Vendas - com as várias transações de vendas dos produtos, ao definir uma relação entre as duas tabelas, você pode resumir as vendas, em termos de produto.
Definindo Tipos de Dados
Identificar os tipos de dados apropriados para os dados no modelo de dados é crucial para a precisão dos cálculos. Para cada coluna em cada tabela que você importou, você precisa definir o tipo de dados. Por exemplo, tipo de dados de texto, tipo de dados de número real, tipo de dados inteiro, etc.
Criação de novos insights de dados
Esta é uma etapa crucial na modelagem de dados para BI. O modelo de dados construído pode ter que ser compartilhado com várias pessoas que precisam entender as tendências de dados e tomar as decisões necessárias em um tempo muito curto. Portanto, criar novos insights de dados a partir dos dados de origem será eficaz, evitando retrabalho na análise.
Os novos insights de dados podem ser na forma de metadados que podem ser facilmente compreendidos e usados por executivos específicos.
Análise de dados
Assim que o modelo de dados estiver pronto, os dados podem ser analisados de acordo com o requisito. Apresentar os resultados da análise também é uma etapa importante, pois as decisões serão tomadas com base nos relatórios.