🧩 Resumo – Modelar Dados

Este módulo aborda os princípios essenciais de modelagem dimensional, relações entre tabelas, DAX, desempenho e estruturação de modelos eficientes no Power BI.

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🎯 Objetivos do módulo

• Construir modelos eficientes baseados em tabelas fato e dimensões
• Configurar relacionamentos e cardinalidades
• Criar medidas com DAX
• Implementar hierarquias
• Controlar direcionalidade de filtros
• Otimizar desempenho do modelo

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🔹 Tópicos Principais

1. Modelo Estrela (Star Schema)

Estrutura padrão recomendada pela Microsoft:

• Tabelas fato → métricas, granularidade definida
• Tabelas dimensão → atributos descritivos
• Minimiza duplicidades, melhora performance e compressão

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2. Relacionamentos

Propriedades:

• Cardinalidade: 1:, :1, :
• Direcionalidade: single vs. both
• Cross-filtering
• Relacionamentos ativos e inativos (USERELATIONSHIP)

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3. DAX – medidas e cálculos

Tipos comuns:

• Medidas implícitas vs. explícitas
• Funções de agregação
• Time intelligence
• Contextos: linha, filtro e avaliação

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4. Otimização de Modelos

Inclui:

• Remoção de colunas irrelevantes
• Minimização de cardinalidade
• Redução de relacionamentos desnecessários
• Gerenciamento de tabelas intermediárias
• Uso correto de data table

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📚 Links Oficiais

• Data modeling best practices
  https://learn.microsoft.com/power-bi/guidance/star-schema
• Relationships in Power BI
  https://learn.microsoft.com/power-bi/transform-model/desktop-relationships

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✅ Checklist de Estudos

• [ ] Criar um modelo estrela com fato e dimensões
• [ ] Configurar relacionamentos corretamente
• [ ] Criar medidas básicas e avançadas em DAX
• [ ] Utilizar funções de time intelligence
• [ ] Reduzir cardinalidade de colunas pesadas