Melhores práticas para modelagem de dados
Normalização e Denormalização em projetos de BI.
Modelagem de dados é uma prática importante em projetos de Business Intelligence (BI). A modelagem de dados ajuda a garantir que os dados sejam organizados de maneira eficiente e que possam ser acessados e analisados com facilidade. Existem duas abordagens comuns para modelagem de dados: normalização e denormalização.
Normalização
A normalização é uma técnica de modelagem de dados que envolve a organização de dados em tabelas separadas, com cada tabela representando uma entidade específica no sistema. A normalização é baseada em um conjunto de regras de normalização, que são usadas para garantir que os dados sejam organizados de maneira lógica e consistente.
A normalização pode ter várias vantagens em projetos de BI:
- Economia de espaço:
A normalização pode economizar espaço de armazenamento, pois os dados são armazenados em tabelas separadas em vez de duplicados em várias tabelas.
- Redução de redundância:
A normalização ajuda a reduzir a redundância nos dados, o que pode melhorar a consistência e a qualidade dos dados.
- Facilidade de manutenção:
A normalização pode tornar mais fácil a manutenção dos dados, pois as alterações precisam ser feitas apenas em uma tabela em vez de várias.
No entanto, a normalização também pode ter desvantagens em projetos de BI:
- Dificuldade na recuperação de dados:
A normalização pode tornar mais difícil recuperar dados de várias tabelas, o que pode afetar negativamente o desempenho do sistema.
- Complexidade na compreensão dos dados:
A normalização pode tornar mais difícil entender os dados, pois eles estão espalhados em várias tabelas.
Denormalização
A denormalização é uma técnica de modelagem de dados que envolve a combinação de dados de várias tabelas em uma única tabela. A denormalização é usada para melhorar o desempenho do sistema, reduzindo o número de junções necessárias para recuperar os dados.
A denormalização pode ter várias vantagens em projetos de BI:
- Melhoria de desempenho:
A denormalização pode melhorar o desempenho do sistema, pois reduz o número de junções necessárias para recuperar os dados.
- Facilidade de compreensão dos dados:
A denormalização pode tornar mais fácil entender os dados, pois eles estão todos em uma única tabela.
No entanto, a denormalização também pode ter desvantagens em projetos de BI:
- Aumento de redundância:
A denormalização pode aumentar a redundância dos dados, o que pode afetar negativamente a consistência e a qualidade dos dados.
- Dificuldade na manutenção dos dados:
A denormalização pode tornar mais difícil manter a integridade dos dados, pois as alterações precisam ser feitas em várias tabelas em vez de apenas uma.
Conclusão
A modelagem de dados é uma prática importante em projetos de BI, e as técnicas de normalização e denormalização são comuns na modelagem de dados. A normalização pode economizar espaço de armazenamento e reduzir a redundância, mas pode tornar mais difícil recuperar os dados.
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