Modelagem de dados multidimensional (Star-schema e Snow flake) + Aula Complementar

[@carolbrescowitt9893]

Sensacionaaal, tem dois dias que estou tentando entender isso mds, obrigado ;)

[@rodrigogalhart4554]

agregou muito no conhecimento mestre, agradeço pela aula

[@iananeri6255]

Estou estudando para tirar a certificação DP 900 e estava procurando conteúdo explicando sobre Star Schema e Snowflake, consegui entender tudo. Obrigada!

[@hedensilva9798]

Meu amigo, aula excelente para concurso. Muito obrigado!!

[@juangabriel3092]

Gostei da definição da modelagem,Cristina.

[@claudiobonel]

Valeu, Juan!

[@xbrunocaetano]

Ótima explicação !

[@lucasdias5700]

A melhor parte é que fui fazer uma entrevista, e a recrutadora me perguntou "você conhece Star-Schema?" E eu mandei "desculpa, não. Eu trabalho com banco de dados multi dimensional ou não relacional, mas não conheço essa solução".....kkkk. Ela também não.sabia o que era Star-Schema, então deu bom.

[@evandrodutra4975]

Ótima explicação na prática.

[@felipef6300]

Excelente meu caro! Excelente!

[@joaopedroreissilva7075]

Show de bola, baita conteúdo!

[@icaroariel6025]

Show mestre!!!

[@claudiobonel]

Tmj, Icaro!

[@dma27]

E aí mestre Bornel, tudo beleza? Quanto a performance, algum modelo leva vantagem sobre o outro? E se durante a modelagem de uma Star Schema identificamos um campo como no exemplo de uma subcategoria, devemos torná-la um snow Flake para manter a normalização? Grande abraço.

[@joao.mourabrito]

UP

[@isacneris6954]

Conteúdo riquíssimo!! e privilégio de ter massacrado o like nº 100 rsrs

[@gabrielcardoso9620]

Professor Borel, como assim um requisito de negócio gera um snow-flake? Não consegui imaginar um cenário.. Você pode fornecer um exemplo? Grato desde já!

[@fredpinheiro925]

Olá Claudio. Qual a vantagem de separar em dimensões e não manter todas as informações em uma unica tabela?

[@matheusfabris896]

Olá Fred, joia? Pensa da seguinte forma, uma tabela tem todas as vendas realizadas pela loja, nessa tabela vc traz um campo chave com nome de id_vendedor, que se conecta a uma tabela dimensional de vendedores com uma direção de "um para any" que contem todos os dados do vendedor. Usando o relacionamento com dimensão você consegue segmentar vendedores por loja, ano de contratação , idade. Se vc manter todas essas informações na tabela de vendas, você tem muitas repetições de dimensões dentro da uma mesma tabela, isso faz com que a tabela fique pesada e consequentemente perde desenpenho

[@isabellecontreras3357]

Oi, Claudio, parabéns pelo vídeo! Ficou muito bom! Você considera o modelo snow flake menos eficiente que o star schema?

[@claudiobonel]

Obrigado! Não é menos, nem mais eficiente. Ele é mais uma técnica de modelagem de dados, assim como a fato agregada, onde o objetivo é ter performance, em um determinando cenário. Absss

[@ericksantos2829]

Então star_schema são várias tabelas dimensões e uma tabela fato com chave estrangeiras para se conectar

[@marcospaulo3011]

Sim, Erick. Mas pode acontecer de ter mais de uma tabela fato, por exemplo. Tabela de Vendas (para loja física) e uma tabela de Vendas Online, somente para transações e-commerce.

[@jettercarlosdossantos6061]

Oi Claudio a maioria dos Exemplo na Web do Starschema é apenas com uma tabela fato, é possível ter um modelo com mais de uma tabela fato? tentei implantar isso no modelo porem com mais de uma tabela fato, e deu problema de cardinalidade...

[@claudiobonel]

Fala meu camarada! Tudo bem? É totalmente possível, inclusive existem diversas técnicas para se fazer isso. Aqui no meu canal, eu fiz uma vídeo falando sobre uma dessas técnicas (a mais utilizada), que é a fato agregada. Dá uma olhada lá >> kzbin.info/www/bejne/jGirkKaZl9x7g7c Tmj e boas análises!

[@jacksondeo.vieira3035]

por que todo exemplo de BI sempre gira em torno dessa temática de venda de algum produt?

[@WarDkr]

Porque é o mais trivial. Fica mais fácil para quem está ensinando e para quem está aprendendo assimilar. Mas confesso que eu também adoraria ver alguém se arriscar e ir um pouco além. Eu trabalho no segmento segurador e vou te falar... o modelo de dados é bem mais sinistro do que isso aí hahaha.