Tabela Fato

Depois de entender a tabela dimensão, controle de mudanças que podemos implementar, suas chaves e benefícios que elas possuem, vamos entender como nossa tabela de métrica e processos de negócio esta estruturada.

A tabela fato é quem vai medir o processo de negócio, seu desempenho e quais os gaps que devemos superar para alcançar nossas metas empresariais.

Lembrando que as medidas da fato só fazem sentido quando relacionadas com a dimensão e muita atenção na granularidade da hierarquia  da tabela fato para não ficar muito fragmentado.

IDENTIFICANDO AS MEDIDAS

Identificar as medidas na tabela fato é passar a ter total controle sobre a saúde do negócio como um todo  e entender como nossos resultados estão sendo construídos ao longo do tempo.

As medidas costumam identificar como uma determinada área de negócio está desempenhando seu papel e como conseguimos melhorar este.

É através delas que identificamos ideias e indicadores de performance para traçar nossas metas empresariais.

Exemplos de métricas:

• Total de vendas por ano;
• Total acumulado no ano;
• Vendas por estado;

Costumamos pensar que todo atributo numérico pode virar uma métrica, mas se formos analisar a  fundo, temos por exemplo o atributo numérico codCliente que não faz muito sentido ser uma métrica.

Então, pense para possíveis métricas, atributos que podem ser somados e agregados com outros atributos de dimensões gerando um sentido para o negócio, por exemplo:

• Atributo: Produto
• Podemos agregar com: estado, cidade, data
• Medir a quantidade;
• Margem de lucro sobre aquele produtos e etc.

Assim, não assuma que todo valor numérico é uma métrica para tabela fato.

Dicas para escolher o tipo de medida:

Existem três tipos de categorias de medidas para serem adotadas 

1. Aditiva;
2. Semi Aditiva
3. Não aditiva

As medidas que envolvem cálculos, somas de valores, quantidades e vendas, são  as medidas aditivas, já que são mais simples, entendíveis e recomendadas para drill down.

As medidas que dependem da dimensão para uma agregação por maiores períodos e inclusive para medidas periódicas na tabela fato, são chamadas de semi aditivas. Por exemplo, para criar uma medida de fluxo de caixa ou balanço anual, estas são indicadas.

E as não aditivas são as medidas que não podem ser somadas com nada nem ninguém. Aqui se enquadram taxas, percentuais de venda, de bônus e etc.

Como sabemos que a tabela fato só possui sentido quando relacionada com a dimensão, se quiser uma tabela fato bem criada com métricas bem definidas faça as perguntas do que se está criando para as dimensões utilizando o 5W2H desse modo.

Assim fica bem mais fácil organizar o pensamento para criar métricas como por exemplo:

• Produtos vendidos por estado
• Perfil de compra dos clientes e frequência de compra
• Quantidade de produtos vendidos no mês

Criando as associações, podemos ter diversas ideias para analisar o negócio com B.I

Ainda que seja possível obter bastante insight apenas fazendo estas associações, não basta apenas olhar por essa ótica e pensar que é o suficiente, um bom projeto com boas métricas na tabela fato precisa envolver gerentes e gestores para avaliar métricas existentes e obter novos insights a partir delas.

IMPLEMENTADO TABELA FATO

Já vimos que um bom ponto de partida para tabela fato é começando pelo processo de negócio, avançando para granularidade e hierarquia e por fim, determinar as métricas. Para a tabela fato podemos utilizar duas perguntas que simplificam muito o processo que é:

• How much? O quanto a organização vendeu este mês?
• How many? A quantidade de produtos que vendemos este mês!?

A tabela fato já conta com uma primary key aos moldes de um banco relacional e normalmente tem quatro tipos de coluna

• Primary key;
• Foreign key;
• Métricas
• Metadata  – mesmo objetivo da tabela dimensão.

É normal em algumas tabelas fato encontramos chave composta como primária sendo formada por todas as chaves estrangeiras da tabela. Não há problema neste processo, desde que garanta a unicidade da linha que se encontra.

E se ainda assim quiser, pode criar uma surrogate key, como na tabela dimensão, com o identity ativo para gerar a sequência numérica automática.

TABELA FATO SEM FATO (FACT FACTLESS TABLE)

Como já dito antes, no modelo dimensional a cardinalidade mais utilizada é a 1:M (um para muitos) onde uma linha da dimensão se liga a vários fatos. O problema porém começa quando surgem relacionamentos M:N (muitos para muitos) entre dimensões.

Quando ocorre este tipo de relacionamento entre dimensões normalmente se utiliza uma terceira tabela como ligação entre e por padrão, já que possui todas as chaves de todas as outras tabelas, é a fato.

Quando a fato é utilizada como apoio para relacionar dimensões temos uma tabela sem fato, que é uma tabela de apoio, que serve apenas de registro de evento entre as dimensões e não possui nenhuma métrica.

Veja no exemplo acima que a tabela fato não possui nenhuma medida, apenas as chaves de todas as outras dimensões para manter os relacionamentos.

MATRIZ EMPRESARIAL E A CONSTRUÇÃO DO D.W

Construir um D.W algumas vezes pode não ser um processo tão trivial principalmente quanto possuímos mais de uma tabela fato no nosso banco, o que costuma ser o normal.

Para auxiliar nesta situação e facilitar o processo de construção do D.W, podemos utilizar um recurso simples que ainda pode servir como documentação que é o uso de matriz empresarial.

Veja um exemplo hipotético abaixo:

Perceba como ficou muito mais fácil entender as relações dos fatos com suas dimensões e organizar nosso D.W e além disso, podemos guardar este documento como um ativo organizacional e utilizar como exemplo em novos projetos.

SNAPSHOT E SEUS TIPOS PARA TABELA FATO

Em bancos transacionais temos o recurso de criar ‘fotografias’ do estado do banco para análise de crescimento, performance etc, e aqui não é diferente, é possível fazer uso deste recurso.

Os snapshots das tabelas fato são muito utilizados para avaliar um determinado período e volume de transações.

Quando criamos esse tipo de snapshot, acabamos por organizar medidas que existem aqui em períodos que podem ser: dia, mês ano  ou qualquer outro tipo de agregação. Só fiquem atento quanto a esse processo pois a granularidade muda, passando a ser pelo período estabelecido na fotografia.

Quando muitas fotografias da tabela fato se acumulam, temos um outro tipo de ‘fotografia’ que são as ‘fotografias acumuladas’ ou cumulative snapshot. Aqui, nas cumulative snapshot, temos um tipo de granularidade diferente, passa a ser por período com início e fim e não mais como era no snapshot isolado.

Assim fechamos um post sobre tabela fato, como criar, suas medidas, medir a tabela fato e sobre tabela fato sem fato!

Futuramente irei voltar neste tópico com alguns assuntos mais avançados.

Espero que gostem, saúde!