ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

Dado um conjunto de dimensões, é possível construir uma malha de cubóides em que cada um deles
mostra os dados em diferentes níveis de sumarização ou agregação, isto, agrupados segundo diferentes
subconjuntos das dimensões. Um cubo como o da figura 1 é normalmente designado de cubóide base,
enquanto o cubóide 0D, que apresenta o mais alto grau de sumarização possível, é o cubo ápice. Ao
conjunto da malha de cubóides dá-se o nome de cubo de dados (data cube).
Figura 2 – Malha de cubóides para um cubo 4D [Han2001a]
O modelo multidimensional de dados pode ser implementado segundo um esquema em estrela, em floco
de neve ou em constelação de factos. O esquema em estrela é o esquema mais usado para representar
data warehouses, sendo composto por uma tabela central de factos e várias tabelas de dimensão
ligadas à tabela central. O esquema em floco de neve é uma variante do esquema em estrela que, ao
propor a normalização das tabelas relativas às dimensões, elimina alguns problemas de redundância
devidos ao facto de cada dimensão corresponder a uma única tabela no esquema em estrela. A nível
arquitectural, as data warehouses podem ser implementadas sobre sistemas de gestão de bases de
dados relacionais, designados como servidores relacionais (servidores ROLAP) e que suportam métodos
especiais que lhes permitem implementar o modelo multidimensional e as operações sobre ele. Outra
arquitectura possível para as data warehouses assenta em servidores multidimensionais (servidores
MOLAP), que recorrem a estruturas de dados apropriadas para implementar o modelo multidimensional
e as operações necessárias.
Para tirar partido da flexibilidade proporcionada pelo modelo multidimensional, existem várias operações
que podem ser realizadas sobre o cubo e permitem obter diferentes vistas dos dados. Para a descrição
das operações mais comuns, considere-se o modelo multidimensional representado na figura 3.
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