Modelagem relacional x multidimensional: conheça as diferenças!

Você já ouviu falar em análise de dados, certo? Há muita confusão ao respeito, mas a análise pode ser feita de duas formas: por meio da modelagem relacional ou pela multidimensional.

Como sabemos, possuir dados e analisar essas informações é fundamental para muitas empresas. Em artigos anteriores detalhamos a importância do Business Intelligence (BI) e do profissional que atua no setor.

Infelizmente, alguns projetos BI acabam tendo problemas por conta da escolha de modelagem. Contudo, na maioria das vezes este assunto acaba sendo muito técnico. Assim como a falta de informações ao seu respeito.

Por isso, este artigo irá te explicar de forma mais simples os dois conceitos sem linguagem técnica. Continue lendo para aprender sobre a modelagem relacional e multidimensional!

Introdução: conceitos básicos

Antes de começar a destrinchar os dois modelos de modelagem, precisamos relembrar alguns conceitos de Business Intelligence e de Data Warehouse.

Primeiramente, quando falamos de dados, de nada adianta não entender o que eles significam. Pense em uma montanha de papéis cheios de informações. Dados não organizados, não serão úteis.

O Business Intelligence nasceu para ajudar nesta tarefa. Assim, os dados são traduzidos, e a partir deles, é possível coletar informações imprescindíveis.

Em outras palavras, o BI é responsável pela coleta de diversos dados. Além de se preocupar com a organização deles e monitoramento. Por fim, isso ajuda na melhor tomada de decisões, otimização de processos, descoberta de novas oportunidades; identificação de falhas e padrões de consumo.

Enfim, vamos entrar  na parte mais técnica. Apelidado de DW, o Data Warehouse consiste em uma tecnologia que é implantada em sistemas de bancos de dados. Ele é normalmente implantado nas soluções de BI.

Contudo, o DW pode ser modelado de duas formas. Ambas dependendo da necessidade da empresa.

A modelagem multidimensional

Antes de mais nada, o foco da modelagem multidimensional é a consulta de dados. Neste caso, a coletar as informações não é a parte mais importante.

Quando o sistema do cliente recebe dados com frequência, o modelo é utilizado. Assim, com a importação dessas informações que já estão armazenadas existe mais foco na consulta.

É interessante destacar que este tipo de modelagem é mais acessível para quem não trabalha com a área de TI e quer acompanhar o BI. Ainda mais porque a estrutura é mais intuitiva e simples.

A modelagem relacional

Em contrapartida, a modelagem relacional é um pouco mais complexa. A ideia é que o usuário não precisa saber exatamente onde os dados estão, com mais foco na parte operacional. Por isso, utilizam tabelas para apresentar as informações.

Ou seja, este tipo de modelagem tem como objetivo armazenar informações. Ele permite o acesso de dados que são relacionados entre si.


Em resumo, existem dois tipos de modelagens, a multidimensional e a relacional. Eles fazem parte do conceito de Business Inteligence e da tecnologia de Data Warehouse. Para mais artigos sobre transformação digital, acompanhe o nosso blog!

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Criada em 2016, a equipe de marketing da Online Applications produz conteúdos para os blogs Onbusca e OnlineApp. A equipe é formada por Daniel Peres (coordenador), Gustavo Fernandes e Ruth Silva (design), Larissa Silva e Livia Silva (produção de conteúdo) e Giovanna Concon (análise de redes sociais).

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