Modelar Dados Relacionais como um Cubo

Com o Essbase no Autonomous AI Lakehouse, você pode organizar dados relacionais como um cubo multidimensional que reflete como sua empresa analisa informações.

Nesse estágio de modelagem, você pode pensar no processo como cubing your relational data: em outras palavras, organizando dados relacionais de negócios em dimensões, hierarquias, medidas e relacionamentos de cálculo que refletem como seus usuários precisam analisar os negócios.

Suponha que seus dados relacionais contenham registros de vendas com colunas para produto, mercado, data, receita, custo e unidades. Em SQL, você pode consultar e agregar esses valores diretamente. No Essbase, você modela o mesmo domínio de negócios usando dimensões, membros, hierarquias, medidas e relacionamentos de cálculo.

Por exemplo:

Dados relacionais	Modelo do Essbase
Identificadores e classificações de produtos	Dimensão do produto
País, região e valores de mercado	Dimensão do mercado
Datas e períodos de relatório	Dimensão de tempo
Receita, custo e unidades	Medidas
Acúmulos de negócios	Hierarquias de membros
Valores de negócios derivados	Lógica de cálculo

O cubo resultante dá aos analistas uma estrutura consistente e orientada a negócios para analisar os dados.

Uma dimensão representa uma perspectiva importante sobre o negócio, como Produto, Mercado ou Tempo. Os membros representam os valores individuais dentro de cada dimensão. As hierarquias organizam esses membros em relacionamentos pai-filho, como:

Total Market → Americas → United States → California

As medidas representam os valores numéricos a serem analisados, como Receita, Custo ou Unidades.

O Essbase também pode adicionar lógica de cálculo que dá a esses valores um significado de negócios adicional. Por exemplo, um modelo pode definir a Margem Bruta da receita e do custo ou definir como os membros de nível inferior contribuem para totais de nível superior.

Juntos, esses elementos formam o desenho do Essbase: a estrutura multidimensional por meio da qual os usuários do cubo analisam os dados de negócios relacionais.

Ao criar o cubo, concentre-se em como os usuários finais precisam visualizar e analisar os dados de negócios, em vez de tentar reproduzir o esquema relacional físico.

Depois de estabelecer o modelo de outline, você poderá moldar ainda mais suas dimensões e hierarquias, adicionar lógica de negócios com cálculos, criar o cubo usando uma pasta de trabalho do aplicativo e analisá-lo usando ferramentas de consulta e análise do Essbase.