🏗️ Design de Modelo de Dados

Este módulo aprofunda conceitos de modelagem dimensional, essenciais para o desempenho e clareza do modelo no Power BI.

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🔹 Modelo Estrela (Star Schema)

A estrutura recomendada pela Microsoft para BI:

• Tabela Fato → transações, valores numéricos, chaves estrangeiras
• Tabelas Dimensão → contexto, atributos, categorias
• Relacionamentos 1:* (um para muitos)

Benefícios:

• Melhor compressão de dados
• Menor complexidade
• Melhor desempenho em DAX
• Melhor uso de agregações

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🔹 Tabela Fato – características

• Alta granularidade
• Muitas linhas
• Poucas colunas
• Colunas numéricas e chaves

Exemplos:

• Fato Vendas
• Fato Estoque
• Fato Transações

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🔹 Tabelas Dimensão – características

• Muitas colunas
• Poucas linhas
• Atributos descritivos
• Hierarquias (Ano > Mês > Dia, Região > Estado > Cidade)

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🔹 Tipos de Cardinalidade

Tipo	Uso
1:* (um para muitos)	padrão ideal
*:1 (muitos para um)	equivalente ao 1:* invertido
: (muitos para muitos)	apenas quando necessário

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🔹 Direção de Filtro

Direção	Descrição
Single	ideal, mais eficiente
Both	usar com cautela, pode causar loops

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🔹 Relacionamentos Ativos e Inativos

• Ativo → usado por padrão
• Inativo → habilitado via USERELATIONSHIP()

Exemplo:

Vendas Ano Fiscal =
CALCULATE(
    [Total Vendas],
    USERELATIONSHIP(DimCalendario[AnoFiscal], FatoVendas[Data])
)

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🔹 Tabelas de Datas

Requisitos:

• Coluna contínua (sem buracos)
• Sem horários
• Cobrir todo o intervalo do dataset
• Marcar como Date Table

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📚 Links Oficiais

• Star Schema: https://learn.microsoft.com/power-bi/guidance/star-schema
• Relationships: https://learn.microsoft.com/power-bi/transform-model/desktop-relationships