Modelagem de Data Warehouse para Startup

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O mundo empresarial exige tomadas de decisão constantes, para que seja possível manter a competitividade. Ao criar uma startup, o empreendedor deve manter o processo de inovação e agilidade constante, de forma a consolidar sua proposta e crescer. Nesse sentido, utilizar sistemas que auxiliem nos processos de tomadas de decisão é fundamental, pois isso ajuda a oferecer uma visão completa do negócio e ter um direcionamento das ações empresariais.
Nesse contexto, monte uma proposta de modelagem de data warehouse,respondendo quais caminhos você adotará para construir um modelo que atenda às necessidades da startup. Justifique suas escolhas.
R: Inicialmente, deve-se reunir todos os passos da modelagem de um data warehouse. Não são necessárias informações muito detalhadas, porém é necessário considerar, pelo menos, os seguintes pontos:
Esquema de modelagem estrela ou floco de neve: Preferencialmente o esquema estrela, por ser mais simples e ágil na modelagem, permitindo uma entrega mais rápida do modelo. Caso opte-se pelo floco de neve, deve-se justificar como sendo um esquema que ocupa menos espaço em disco.
Data mart ou data warehouse completo: Caso opte por um data mart, a justificativa esperada é a possibilidade de prototipação rápida e entrega modularizada do sistema. Além disso, caso opte por um data mart, espera-se mencionar o setor inicial de trabalho como uma justificativa pela escolha. Optando pelo data warehouse, a justificativa será pela abrangência do modelo e possibilidade de visão completa do negócio.
Comunicação entre os membros da equipe: A ideia de trabalho home office foi adicionada à questão para verificar se a comunicação poderia ser um problema devido à distância física dos stakeholders. Nesse caso, é preciso propor alguma forma de contornar essa situação, como, por exemplo, a utilização de ferramentas para gerenciamento do tempo e de atividades.
EXERCÍCIOS:
1)_ Segundo Elmasri (2010, p. 38), “o modelo relacional representa o banco de dados como uma coleção de relações. Informalmente, cada relação é semelhante a uma tabela de valores ou, até certo ponto, a um arquivo plano de registros. Ele é chamado de arquivo plano porque cada registro tem uma simples estrutura linear ou plana”.
Com base nessas informações, em relação aos conceitos de relacionamento, analise as afirmativas a seguir.
I – Relacionamento é uma das propriedades sobre as quais pode ser desejável manter informações e a associação entre objetos.
II – Relacionamento é um conjunto de associações entre ocorrências de entidades.
III – O papel de entidade em um relacionamento é igual ao que uma instância da entidade desempenha dentro de uma instância do relacionamento.
R: TODAS VERDADEIRAS.
2)_ Segundo Goldschmidt, Passos e Bezerra (2015), o conhecimento é um conjunto de dados e informações organizados e relacionados de acordo com um padrão. Nesse sentido, as ferramentas de tomadas de decisões auxiliam no processo de sistematização do conhecimento.
Com base nessas informações, a modelagem de um data warehouse tem como principal característica:
R: Aplicar, na modelagem multidimensional, regras rígidas, que devem ser seguidas durante o processo de modelagem.
3)_ Os dois principais elementos de um data warehouse são a tabela fato e a tabela dimensão. Independentemente da abordagem utilizada para a construção do sistema, essas tabelas estão presentes e serão centrais durante o processo.
Sobre as tabelas de um data warehouse, pode-se afirmar que:​​​​​​​
R: A tabela fato é central ao sistema do data warehouse e composta pelas métricas e chaves estrangeiras das tabelas dimensão. Já as tabelas dimensão reúnem as descrições de todos os dados.
4)_ A modelagem de um data warehouse deve refletir a visão do usuário final. Para isso, não são definidas etapas rígidas para a organização da informação. Contudo, a literatura apresenta um processo de onze passos, que auxilia no processo de organização do projeto.
R: A comunicação deve ser realizada entre todos os stakeholders, deixando clara a importância da participação e da cooperação de todos durante o processo.
5)_ Após a reunião das informações e a definição das métricas e dimensões, deve ser escolhido o esquema de modelagem do data warehouse. Nesse sentido, a literatura apresenta dois modelos principais.
R: O esquema floco de neve não prevê ligações entre as tabelas dimensão. Já o esquema estrela prevê ligações entre as tabelas dimensão, para facilitar o fluxo da informação.