BI e visualização

Modelagem de dados: o que é, como analisar dados e casos de uso

Por Romario Raposo, atualizado em 23 de setembro de 2026

Resposta rápida

Modelagem de dados é organizar as tabelas para que a análise seja rápida e correta. Na modelagem dimensional, você separa fatos (o que aconteceu e pode ser somado) de dimensões (o contexto: quem, o quê, onde, quando) e define o grão, isto é, o que exatamente cada linha da tabela de fatos representa.

O que é Modelagem de dados

Ralph Kimball define o grão de uma tabela de fatos como a definição de negócio do evento de medição que gera a linha. Sem essa definição, a tabela mistura eventos incomparáveis e os números perdem confiança.

O método clássico tem passos: escolher o processo de negócio, declarar o grão, definir as dimensões e identificar os fatos.

Como analisar dados com Modelagem de dados

Declare o grão primeiro. No exemplo do varejo de Kimball, o grão é o bipe do caixa: cada item escaneado é uma linha. Só depois disso dá para decidir quais dimensões (data, produto, loja, cliente) descrevem esse evento.
Prefira o dado atômico. Guardar o menor nível de detalhe permite agregar depois. Guardar já resumido impede responder perguntas que ninguém previu.
Trate mudanças ao longo do tempo. Dimensões mudam devagar: o cliente muda de endereço, o vendedor muda de região. O tipo 1 sobrescreve o valor. O tipo 2 cria uma nova versão da linha com datas de validade, preservando o histórico.

Principais funções

Tabelas de fato: Guardam medições e eventos, com chaves para as dimensões e valores numéricos.
Tabelas de dimensão: Descrevem as entidades usadas para filtrar e agrupar.
Dimensão de data: A dimensão mais comum, presente em quase todo modelo.
Dimensões que mudam (SCD): Técnicas tipo 1 e tipo 2 para lidar com mudanças lentas.

Diferenciais

Consultas mais simples e rápidas em relação a modelos muito normalizados
Números consistentes entre relatórios diferentes
Base reaproveitável por qualquer ferramenta de BI

Casos de uso

Documentado em fonte

O bipe do caixa como grão

Kimball usa o varejo para explicar o grão: o caixa escaneia um item, o registro faz bipe, e cada bipe é uma linha atômica. A partir dele avaliam-se as dimensões que descrevem o evento.[1]

Documentado em fonte

Histórico de região de vendedor (SCD tipo 2)

A Microsoft exemplifica o tipo 2 com o vendedor que muda de região: cria-se uma nova versão com data de início e fim, mantendo as vendas antigas ligadas à região anterior.[2]

Exemplo ilustrativo

Internações hospitalares

Grão de uma internação, dimensões de paciente, unidade, convênio e data de entrada e saída. Permite medir permanência e ocupação por qualquer corte. Exemplo ilustrativo.

Quando usar e quando não usar

Vale usar quando

Os relatórios do mesmo indicador dão números diferentes
A base cresce e as consultas ficam lentas
Há mais de um sistema de origem alimentando as análises

Evite quando

É uma análise única e descartável: uma consulta direta resolve

Perguntas frequentes

O que é grão?

É a definição exata do que uma linha da tabela de fatos representa, como um item vendido ou uma internação. É a decisão mais importante da modelagem dimensional.

Estrela ou floco de neve?

A estrela usa dimensões achatadas e costuma ser mais simples e rápida. O floco de neve normaliza as dimensões em várias tabelas. No Power BI, a Microsoft indica que em geral os benefícios de uma tabela única superam os do floco de neve.

O que é dimensão que muda?

É uma dimensão cujos atributos mudam com o tempo, como o cliente que troca de endereço. Técnicas de tipo 1 e tipo 2 definem se o histórico é sobrescrito ou preservado.