As dimensões conformes podem ser um elemento crucial do design dimensional efetivo. Com o design e o conteúdo das dimensões corretas, é possível revisar fatos provenientes de diferentes tabelas da verdade, as duas dentro de uma área de assunto e em toda a empresa. Eles farão mais do que permitir a perfuração; eles funcionam como o foco referente ao planejamento da capacidade analítica de negócios. O design e o estilo dimensionais geralmente são executados em partes. Independentemente do estilo, pode ser impraticável organizar um único trabalho que cubra toda a organização.
Um escopo de tarefa realista pode ser alcançado subdividindo a organização em áreas e áreas em projetos.
No nível mais provável, quando uma série de estrelas compartilha uma coleção de medições comuns, as medições são denominadas como dimensões conformadas. Medidas idênticas garantem a conformidade, mas também serão necessárias várias outras variedades. Tabelas de verdade e tamanhos conformes podem ser preparadas e anotadas em formato de matriz e servem como o modelo referente à renderização incremental. As mesas de jantar de dimensões podem estar de acordo com vários métodos.
Medições compartilhadas, dimensionamento degenerado e rollups conformes serão de três maneiras.
Um quarto estilo de conformidade é menos tipicamente aceito; permite dimensões sobrepostas. Os móveis que podem estar em conformidade quando os atributos de dimensionamento de 1 fazem parte de mais um são anotados como dimensões de rollup e dimensão básica. Eles não compartilharão um substituto comum importante, mas os atributos predominantes devem possuir a mesma estrutura e consentimento. Dimensões degeneradas é a base referente à conformidade. As colunas correspondentes precisarão ser consistentes na estrutura e no conteúdo.
No entanto, não é necessário que todas as tabelas de realidade discutam o mesmo par de combinações de instâncias, pois o desempenho pressionaria a violação da esparsidade. As dimensões sobrepostas também podem estar em conformidade. Muitos designers preferem evitar essa situação, pois exige que vários processos carreguem colunas de dimensões iguais da mesma maneira. As dimensões conformes serão a chave do escopo da empresa, oferecendo a infraestrutura que integra o assunto. Isso significa que o projeto dimensional, incluindo um plano de conformidade, deve ser conduzido como um processo estratégico e direto.
As medidas conformes são melhor ilustradas por meio de matrizes, já que o intervalo de interações cruzadas pode facilmente atrapalhar um diagrama de tabela. As matrizes podem descrever a conformidade em um mercado de informações ou nos data marts. Eles podem ser um recurso central das estruturas dimensionais do armazém de informações, produzidas como parte do esforço de design estratégico. Isso permite que a implementação das pessoas prossiga separadamente, garantindo que elas se encaixem, pois cada uma fica on-line. Em uma fábrica de informações corporativas, as informações são removidas da fábrica de dados da empresa e organizadas para obter uso departamental em data marts.
Como os data marts na Corporate Information Factory extraem seus dados de um repositório integrado, os desafios de manter a conformidade são reduzidos, pelo menos da perspectiva dos modeladores dimensionais. O dever de unir suprimentos díspares ainda está presente, mas cabe aos projetistas do data warehouse corporativo. Os projetistas dos data marts dimensionais precisam se importar apenas com uma única observação de informações: que são fornecidas pelo local de armazenamento de dados corporativos.
A conformidade ainda é uma necessidade, com todo o data mart e a conformidade nos datamarts pode ajudar a evitar o requisito de datamarts adicionais para cruzar o assunto. O mercado independente de informações fica aquém do contexto de uma organização. Eles não estão em conformidade e o risco associado pode ser parcialmente mitigado, simplesmente planejando a conformidade de algumas dimensões cruciais. Os dados independentes podem mostrar conformidade internamente, provavelmente são incompatíveis com os data marts. Os data marts autônomos podem ser adaptados para trabalhar com as dimensões conformes existentes, mas esse processo não é trivial.
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