Sumário

Introdução
Por Que Projeto de Data Warehouse?
A Necessidade
A Motivação
CRM
Empresas e Médicos
Data Warehouse
Como Realizar BI
A Importância da Modelagem Multidimensional

Capítulo 1. Ambiente de Data Warehouse
Características da Tecnologia de Data Warehousing
Outras Características de um Data Warehouse
Orientação por Assunto
Variação de Tempo
Não Volátil Integração
Arquitetura do Ambiente
Componentes
Papéis
BI Competency Center
O que é BI Competence Center7
Passos para a Criação de um BI Competency Center
Inicialização
Definição do Plano de BICC
Estabelecimento do BICC
BI Competency Center em operação
Conclusão

Capítulo 2. Processos e Ferramentas
Operational Data Storage ou Staging Area (ODS)
DataWarehouse (DW)
DataMart (DM)
BD Individuais ou Cubos
O Processo de Data Warehousing

Capitulo 3. Arquiteturas de DW
Os Tipos de Arquitetura e de Implementação de 0W
A Escolha da Arquitetura
Arquitetura Global
Arquitetura de Data Mart Independente
Arquitetura de Data Marts Integrados
Tipos de Implementação
Implementação Top Down
Implementação Bottom Up
Implementação Combinada

Capítulo 4. Granularidade de Dados .
Granularidade de Dados no Data Warehouse
Níveis Duais de Granularidade

Capítulo 5. Modelagem de Dados para Data Warehouse
Visualização do Mundo de Negócios
Abordagens Diferentes de Modelagem
Modelagem ER
Conceitos Básicos
Entidades
Relacionamentos
Atributos
Restrições de Integridade
Tópicos Avançados em Modelo ER
Super tipo e Subtipo
Agregação

Capítulo 6. Modelagem Multidimensional
Conceitos Básicos
Fatos
Dimensões
Medidas (Variáveis)
A Visualização de um Modelo Multidimensional
OLAP
Operações Básicas OLAP
Drill Down e Roll Up Drill Across
Drill Throught
Slice and Dice
Pivot
Modelo Star ou Estrela
Modelo Snowflake (Floco de Neve)

Capítulo 7. Elementos Básicos: Fatos
Entendendo o Objetivo
Entendendo Fatos de Negócio
O Mal do Projeto Físico
Fatos
Crimes
Transplantes

Capítulo 8. Dimensões
Conceito
Análise Dimensional
O Modelo Relacional
A Dimensão Tempo
A Dimensão Onde.
Dimensões e Hierarquias
Cuidados no Detalhamento das Dimensões

Capítulo 9. Elementos Básicos: Medidas
Porque Medidas
Conclusão
Hierarquias de Medidas

Capítulo 10. Modelo Snowflake X Modelo Estrela

Capítulo 11. Bancos de Dados Multidimensionais
Agregações
OLAPx Modelo Star

Capítulo12. Estudo de Caso 1
As Necessidades Executivas
Identificando o Fato
Exibição de Filmes
Dimensão Onde
Dimensão O Quê
Dimensão Quem
Estruturas Possíveis de Extrair

Capítulo 13. Estudo de Caso 2: O Hotel
Necessidades Levantadas
Utilização de Serviços Consumos
Dimensões Mascaradas
O Modelo Final Dimensões OLAP
O Modelo Físico
Script de Geração do Banco de Dados (Oracle)

Capítulo14. Estudo de Caso 3
Administração de Clínicas Médicas
Quanto à Clínica
Quanto ao Médico
Quanto aos Pacientes
Quanto aos Remédios, Necessidades
Encontrando Fatos
A Dimensão Tempo
A Dimensão Onde
A Dimensão Quem
A Dimensão O Quê
Achando as Medidas
Erro - Este Modelo Está Errado
Um Segundo Fato
Dimensões Comuns
Modelo Final
Mapeamento de Dados
Mapeando o Fato Consulta

Capítulo 15. Manutenção de Dimensões
A Causa
A Solução
Resolvendo a Manutenção

Capítulo 16. Utilizando Ferramentas de Data Warehouse
Servidores OLAP
Microsoft SQL Server 2008 - Analisys Services®
Data Sources
Data Source View
As Dimensões no Analysis Services® 2008
Alterando Propriedades das Dimensões
Criando Cubos
Criando Membros Calculados e MDX StorageModes
Erwin 4.0
Criar um Banco de Dados Automaticamente.
Complete-Compare
Projeto de Data Warehouse Utilizando Técnicas de Modelagem Dimensional com o ERwin 4.0
Criando um Modelo Multidimensional
O Mapeamento das Fontes de Dados
Oracle Warehouse Builder

Capítulo 17. Roteiro de Modelagem
Roteiro de Modelagem Multidimensional ROLAP
Calcular a Granularidade de Cada Tabela Fato
Definir as Dimensões Associadas a Cada Tabela Fato
Uma Dimensão Relativa a Tempo Sempre Deve Existir
Identificar os Atributos das Dimensões e as Hierarquias Embutidas
Identificar Múltiplas Hierarquias
Especificar os Fatos
Identificar Valores Aditivos
Identificar Valores Não Aditivos
Identificar Valores Semiaditivos
Manter Valores Não Aditivos para Futuras Manipulações
Identificar Valores Não Aditivos para Economizar Espaço na Tabela de Fatos
Identificar a Dimensão Mais Significativa Correspondente a Cada Tabela de Fatos
Cuidados no Detalhamento das Dimensões
Roteiro de Modelagem de Estruturas MOLAP Hierárquicas Dimensionais
Identificar para Cada Dimensão as Hierarquias Contidas nos Dados

Mapeamento entre Star Schemas e MOLAP
Fechamento de Modelos
Roteiro de Modelagem Física de Star Schema
Considerar Relacionamentos M:N Eventuais
Rever Dimensões Populosas
Criar Minidimensões para Melhorar a Performance
Definir Agregações de acordo com as Necessidades dos Usuários
Projetar a Implementação das Agregações
Controlar a Explosão das Agregações
Balancear os Índices entre as Agregações
Preparar Dimensões para Suportar Evoluções
Usar Minidimensões para Facilitar Evoluções
Definir a Duração do Banco de Dados (Previsão do Histórico)
Definir a Frequência com que os Dados Devem Ser Extraídos e
Carregados no Data Warehouse
Script de Criação de Banco de Dados
Chaves e Restrições
Dimensões Degeneradas
Data Warehouses Transacionais (Todo o Cuidado é Pouco)
Finalização da Documentação de Elementos de Dados
Índices
Consolidação

Capítulo18. Metadados
Tipos de Metadado
Metadados Técnicos
Metadados de Negócios
Metadados para Administradores de Dados
Metadados para Usuários Técnicos
Metadados para Usuários de Negócios
Informação Considerada Metadados
Fonte dos Dados
Destino dos Dados
Formato dos Dados
Nome e Alias
Definições de Negócios
Regras de Transformação
Atualização dos Dados
Requisitos de Teste
Indicadores de Qualidade
Processos Automáticos
Gestão das Informações
Acesso e Segurança
Exemplos de Metadados
Fontes de Metadados
Como Identificar os Metadados nas Fases do Data Warehouse
Fonte de Metadados de Sistemas
Bibliografia
Índice Remissivo