Introdução
O mundo dos bancos de dados está em constante evolução e, muitas vezes, precisamos lidar com a realidade de que os dados não são imutáveis. À medida que as empresas crescem e se adaptam às demandas do mercado, é natural que ocorram alterações nos registros armazenados em seus bancos de dados.
"SCD é um conceito crucial no armazenamento de dados que garante a capacidade de rastrear alterações e analisar dados históricos com precisão." - Bill Inmon, reconhecido como o "Pai do Armazenamento de Dados"
No entanto, garantir a integridade desses dados ao longo do tempo pode ser um desafio. É nesse ponto que entra o conceito de slowly changing dimension (SCD), ou dimensão de mudança lenta. Esse termo refere-se à técnica utilizada para gerenciar as mudanças nas informações armazenadas em um banco de dados sem comprometer sua consistência.
Slow Changing Dimension
Em um ambiente de data warehousing ou business intelligence, as dimensões representam características ou atributos que descrevem os dados em uma perspectiva de negócios, como clientes, produtos, localizações, entre outros.
A necessidade de uma dimensão de mudança lenta surge quando esses atributos sofrem alterações ao longo do tempo, e é necessário rastrear e manter o histórico dessas mudanças.
Existem diferentes tipos de SCD, sendo os mais comuns o SCD tipo 1, SCD tipo 3 e SCD tipo 4.
Tipo 1: Ocorrerá qualquer alteração no registro, mas sem a necessidade de manter histórico dessa alteração.
"Esse eu já faço e nem sabia!"
Tipo 2: Cada alteração no registro existente, um novo registro manterá o histórico da alteração na mesma tabela.
Tipo 3: Cada alteração em coluna específica no registro existente, manterá o dado alterado em uma coluna separada na mesma tabela.
Tipo 4: Cada alteração no registro existente manterá as alterações em tabela de histórico separada da tabela original.
Tipo 0: Não ocorrerá alteração nos dados existentes, apenas novos registros serão inseridos.
Precisamos prevenir ações de UPDATE e DELETE
A escolha do tipo de SCD depende das necessidades específicas do projeto e da natureza das mudanças na dimensão. O objetivo é garantir que as informações históricas sejam corretamente registradas e que os dados sejam consistentes e relevantes para análises e tomadas de decisão.
Vantagens do Slowly Changing Dimension
1. Preservação do histórico: Permite manter um registro completo das mudanças em uma dimensão ao longo do tempo, o que é essencial para análises históricas e tendências.
2. Análise precisa: A SCD permite que as organizações analisem dados históricos com precisão, identificando padrões, comportamentos e tendências ao longo do tempo.
3. Tomada de decisões informadas: Com a SCD, é possível tomar decisões com base em informações históricas confiáveis, permitindo avaliar o impacto de mudanças passadas e tomar medidas adequadas.
4. Auditoria e conformidade: A capacidade de rastrear as alterações em uma dimensão por meio da SCD é valiosa para fins de auditoria e conformidade, garantindo a transparência e a conformidade com regulamentações.
5. Compatibilidade com sistemas legados: A SCD pode ser implementada de maneira eficiente em sistemas legados, permitindo a coexistência de dados históricos e atuais em um único ambiente.
6. Melhoria da qualidade dos dados: Ao manter o histórico das mudanças, a SCD ajuda a identificar problemas nos dados, como inconsistências ou erros, permitindo melhorias contínuas na qualidade dos dados.
7. Suporte a relatórios e análises avançadas: Com a SCD, é possível realizar análises comparativas, identificar tendências, criar relatórios históricos e obter insights mais profundos sobre os dados de uma dimensão.
Considerações finais
A implementação do Slowly Changing Dimension traz vantagens significativas para projetos no Azure SQL Database. Mantém um histórico confiável das mudanças nos dados e garante a integridade das informações.
Consultas mais precisas e análises detalhadas são possíveis com o Slowly Changing Dimension. Registros históricos completos são mantidos para acompanhar todas as alterações em cada dimensão.
Escolha a estratégia certa para implementar o Slowly Changing Dimension com base nas necessidades do projeto. Utilize as ferramentas disponíveis no Azure SQL Database para obter os melhores resultados.
O uso do Slowly Changing Dimension é essencial para registrar alterações em dimensões ao longo do tempo com eficiência e segurança. Tome decisões com base em dados confiáveis e alcance o sucesso do projeto.
Experimente incorporar o Slowly Changing Dimension no Azure SQL Database e aproveite seus benefícios!