Diário de Bordo: Modelagem multidimensional IV

Agora vamos aos "fatos", ao centro das atenções, pois são as tabelas fatos que irão guardar no data warehouse a respota para todas as questões.

É na tabela fato que o analista de SAD armazenará as métricas do negócio, possibilitando recuperar dados quantitativos e responder por exemplo quanto foi vendido de um determinado produto? em determinada época? em determinado local? dentre outras questões.

Os fatos ou métricas armazenadas podem ser de três tipos:

Aditivas: São as métricas que podem ser sumarizadas adicionando seus valores ao longo do tempo. Por exemplo o valor, o custo e/ou a quantidade de um pedido podem ser somados independente das combinações dos parametros das dimensões;
Não-aditivas: É o inverso das aditivas, por exemplo valores percentuais (no geral não são somados) e como normalmente são derivadas de outras métricas aditivas, fica mais prático calcular em tempo de execução do que armazenar estas métricas.
Semi-aditiva: Estas métricas podem ser sumarizadas apenas em algumas dimensões, como exemplo temos o saldo de uma conta corrente, que pode ser sumarizada na dimensão cliente, na dimensão agência mas não faz sentido somar o saldo da conta ao longo do tempo.

Ampliando esta questão dos tipos de métricas, temos o exemplo da temperatura (métrica não-aditiva) e do saldo da conta (métrica semi-aditiva) que não faz sentido somar, mas podemos utilizar outras operações como média, máximo e mínimo;

Normalmente na tabela fato a chave primária (PK) é composta, sendo que cada elemento é uma chave estrangeira (FK) vinculada à uma tabela dimensão, sendo que a dimensão tempo sempre faz parte deste conjunto.

Em alguns casos podemos ter uma tabela sem fato, onde apenas a relação entre as dimensões já é o suficiente para a área de negócios, conforme o exemplo: