Modelagem Multi dimensional de Dados para BI e DW

Objetivo: Capacitar os alunos para entender em que casos a Modelagem 
Multi dimensional de Dados deve ser usada, desenvolver Modelos Multi dimensionais aplicando técnicas básicas e avançadas de acordo com as melhores práticas de mercado.

Carga Horária: 24 horas

Pré-requisitos: Conhecimentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Modelagem de banco de dados relacional (MER) 

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de exercícios práticos. 

Conteúdo programático:

• Introdução a sistemas de Business Intelligence (BI)
• Conceitos básicos
• Dado, Informação e Inteligência do Negócio
• Conceitos de qualidade de dados e informação
• Modelos de Dados Relacional e Dimensional
• OLTP X OLAP
• Contexto do Business Intelligence e Data Warehouse
• Conceitos BI, DW, Data Mart, ODS, ETL
• Projetos de Data Warehouse
• Alinhamento dos conceitos Modelo Entidade Relacionamento (MER) e Normalização
• Exercício 1 – Modelagem Tradicional MER
• Teoria e prática da Modelagem Multidimensional
• Definição e histórico da Modelagem Multidimensional
• Fatos, métricas e dimensões
• Métricas Aditivas, Semi-aditivas e Não-aditivas, Atributos e Hierarquias
• Star Schema e SnowFlake
• Processo de modelagem dimensional
• Melhores práticas de mercado
• Exercício 2 - Modelagem Multidimensional básica
• Exercício 3 - Modelagem Multidimensional intermediária
• Conceitos avançados
• Análise de Requisitos para sistemas de BI
• Tipos de Tabelas Fato, Transaction, Snapshot, Accumulating e Fato sem Fato
• Tipos de Dimensões, Slowly Changing, Rapdly Changing, Degenerate
• Tabelas Ponte
• Agregadas
• Exercício 4 - Modelagem Multi dimensional avançada

Obs: Este curso não aborda nenhuma ferramenta específica ou tecnologia de um determinado fabricante de banco de dados.