Introdução

Na parte 1 da série, lemos sobre como a empresa de varejo projetou seus modelos de dados, incluindo modelos de dados relacional e dimensional. Esses modelos gerenciam suas transações de vendas e a análise de vendas por meio de engenharia avançada (criação) de um novo modelo no InfoSphere Data Architect. Os novos modelos de dados físicos dimensionais e de cubo foram implementados no ambiente de produção.

No entanto, os desenvolvedores de aplicativos têm reclamado que armazenar as tabelas TIME e DATE separadamente não é intuitivo para suas necessidades. Em vez de armazenar as informações de data e hora separadamente, eles gostariam de armazenar esses dados em uma única tabela, a fim de desenvolver aplicativos mais simples para a equipe de análise de negócios. A gerência também solicitou que a equipe de modelagem de dados modele um modo de acompanhar informações de território para cada funcionário.

Para cumprir os requisitos, a equipe de modelagem de dados decide redesenhar o modelo de dados dimensionais e relacionais. Siga o fluxo de trabalho descrito neste artigo para aprender a atualizar modelos de dados existentes e minimizar o impacto sobre o ambiente de produção por meio de engenharia reversa a partir de uma origem de dados existente.

A equipe de modelagem de dados executa as seguintes etapas.

• A equipe realiza engenharia reversa em um modelo de dados existente para um novo modelo de dados a partir de um banco de dados.
• Depois, a equipe transforma o modelo de dados físico em um modelo de dados lógicos.
• Eles atualizam o modelo de dados lógicos para atender aos requisitos descritos pela equipe de desenvolvimento de aplicativo e pela gerência.
• Em seguida, a equipe ativa a notação dimensional no modelo de dados lógicos (transformando-o em um modelo lógico-dimensional) e desnormaliza o modelo durante o processo.
• Para implementar o modelo como está, a equipe transforma o modelo de dados dimensional-lógico no modelo de dados dimensional-físico existente.
• Finalmente, a equipe transforma o modelo de dados dimensional-físico em um modelo Cubing ou Cognos de modo que a equipe de Cubing possa fazer aprimoramentos no modelo para uso com aplicativos e a equipe de design do relatório possa atualizar seus designs de relatório.

Criar um modelo de dados físico usando engenharia reversa

A empresa de varejo já implementou o esquema RETAIL_SALES em um banco de dados DB2 para Linux, UNIX e Windows V9.7, no banco de dados RETAIL. Para se conectar ao banco de dados e fazer engenharia reversa de todo ou de parte dele, é preciso criar um perfil de conexão no InfoSphere Data Architect. Acompanhe a equipe à medida que ela cria um modelo de dados físico por engenharia reversa. A equipe aproveita o esquema RETAIL_SALES existente para criar um modelo de dados físico.

1. No InfoSphere Data Architect, crie o perfil de conexão com o banco de dados existente.
2. No InfoSphere Data Architect, crie um projeto de design de dados chamado RETAIL_SALES_PROJECT. No menu principal, selecione File > New > Data Design Project. Dê ao projeto o nome de RETAIL_SALES_PROJECT.
3. Clique com o botão direito do mouse na pasta de design de dados RETAIL_SALES_PROJECT e, em seguida, selecione New > Physical Data Model.
4. No assistente New Physical Data Model, especifique RETAIL_SALES_PDM como nome do modelo e, em seguida, selecione a opção Create from reverse engineering .
   
   Figura 1. Criando um modelo de dados físico por engenharia reversa
   
   
   
5. Na página Source , selecione Database como origem.

   Observação: pode-se fazer engenharia reversa de um modelo de dados físico a partir de dois tipos de origem: banco de dados e script DDL. No entanto, nem sempre os dois tipos de engenharia reversa de um modelo de dados físico são suportados por todos os bancos de dados (como MySQL ou Derby).

6. Na página Select Connection , selecione o perfil de conexão criado para o banco de dados RETAIL.
   
   Figura 2. Selecionar o perfil de conexão como origem
   
   
   
7. Na página Select Objects , selecione o esquema RETAIL_SALES .

   Dica: na página Select Objects , todos os esquemas são selecionados por padrão. Deve-se selecionar apenas os esquemas nos quais deseja realizar engenharia reversa e modificar.

8. Na página Database Elements , não altere as opções padrão.

   Dica: nessa página, selecione apenas os elementos de banco de dados nos quais deseja realizar engenharia reversa no modelo de dados físico.

   
   
   Figura 3. Selecionar os elementos de banco de dados nos quais se deseja realizar engenharia reversa
   
   
   
9. Na página Options , clique no botão Finish para realizar engenharia reversa da origem de dados.

O modelo de dados físico é criado no Data Project Explorer.

Observação: Em geral, a engenharia reversa é um processo curto. No entanto, o tempo necessário para realizar engenharia reversa depende de muitos fatores, como o número de objetos nos quais se deseja realizar engenharia reversa e a velocidade da sua conexão com o banco de dados.

O novo modelo de dados físico é mostrado na Figura 4.

Agora que seu modelo está concluído, crie um novo diagrama de visão geral dentro do modelo de dados físico para visualizar os objetos de dados (e os relacionamentos entre esses objetos) do modelo em um diagrama.

1. Localize a pasta Diagrams do esquema RETAIL_SALES em RETAIL_SALES_PROJECT > Data Models > RETAIL_SALES_PDM.dbm > RETAIL_SALES > RETAIL_SALES > Diagrams.
2. Clique com o botão direito do mouse na pasta Diagrams e selecione New Overview Diagram. É aberta a janela Overview Diagram Selection.
3. Selecione o esquema RETAIL_SALES e, em seguida, clique em OK. O esquema e todos os seus objetos são incluídos no novo diagrama e este é salvo na sua pasta Diagrams .

O diagrama de visão geral é mostrado na Figura 5:

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Transformação de modelo de dados físico em modelo de dados lógicos e atualização do modelo

Modelos de dados físicos são específicos do fornecedor de banco de dados, mas o modelo de dados lógicos não é. Portanto, para mudanças maiores de projeto, use um modelo de dados lógicos para modelar suas alterações. Acompanhe equipe de modelagem de dados à medida que ela transforma o modelo de dados físico em modelo de dados lógicos, a fim de fazer mudanças sem afetar o design atual.

Observação: é possível atualizar um modelo de dados lógicos existente, transformando um modelo de dados físico em modelo de dados lógicos. Se for decidido transformar um modelo existente, atualize o modelo de dados lógicos usando o editor Compare. Também é possível criar um modelo de dados lógicos durante o processo de transformação.

1. Clique com o botão direito do mouse no modelo de dados físicos RETAIL_SALES_PDM.pdm e, em seguida, clique em Transform to Logical Data Model. Aparece o assistente Transform to Logical Data Model.
2. Na página Target Logical Data Model , selecione a opção Create new model .

   Observação: conforme especificado anteriormente neste artigo, pode-se transformar em modelo de dados lógicos existente. Esse cenário, porém, descreve a transformação em um novo modelo de dados.

3. Na página Logical Data Model File , especifique o projeto RETAIL_SALES_PROJECT como pasta de destino e, em seguida, especifique RETAIL_SALES_LDM como nome do arquivo.
4. Na página Options , mantenha as opções padrão.

   Observação: pode-se customizar as opções de transformação.

5. Na página Output , clique no botão Finish para criar o modelo de dados lógicos.

   O modelo de dados lógicos RETAIL_SALES_LDM é criado na pasta do projeto de design de dados RETAIL_SALES_PROJECT, como mostrado na Figura 6.

   
   
   Figura 6. Verificando o novo modelo de dados lógicos
   
   
   

   Agora que a equipe transformou em um modelo de dados lógicos, ela atualiza o modelo para atender aos requisitos especificados anteriormente neste artigo.

   Primeiro, a equipe precisa incluir um relacionamento entre as entidades EMPLOYEES e TERRITORIES. Isso garante que a entidade TERRITORIES existente seja vinculada à entidade EMPLOYEES, modelando os requisitos que a gerência especificou. Quando o modelo de dados lógicos é transformado, o relacionamento persistirá no modelo de dados físico e a gerência poderá acessar mais facilmente as informações sobre onde cada funcionário está localizado.

6. Clique com o botão direito do mouse na entidade EMPLOYEES e, em seguida, selecione Add Data Object > Relationship. Aparece a janela Select the parent entity.
7. Selecione a entidade TERRITORIES como entidade pai. Os relacionamentos entre as entidades são incluídos nas entidades EMPLOYEES e TERRITORIES.
8. Selecione o relacionamento EMPLOYEES_TERRITORIES_FK no Data Project Explorer. As propriedades do relacionamento são exibidas na visualização Properties.
9. Abra a guia Type da visualização Properties. Crie um relacionamento opcional, não de identificação com cardinalidade Zero or More . A seguir, a equipe deve excluir o relacionamento entre as entidades DATE e STORE BILLING DETAILS.
10. Clique com o botão direito do mouse no relacionamento sob a entidade DATE e, em seguida, selecione Delete.

    Agora, a equipe precisa incluir um novo relacionamento entre as entidades TIME e DATE.

11. Repita as etapas 6 a 10 listadas acima para criar um relacionamento opcional e não de identificação entre as entidades TIME e DATE. A entidade DATE deve ser a entidade pai.

    A equipe concluiu suas primeiras atualizações do modelo de dados lógicos, como mostrado na Figura 7. Em seguida, a equipe ativará a notação dimensional dos objetos do modelo de dados lógicos, realizando um modelo de dados lógico-dimensional.

    
    
    Figura 7. Verificando o modelo de dados lógicos atualizado
    
    
    

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Criando um modelo de dados lógico-dimensional ao ativar a notação dimensional

A fim de criar um modelo de dados lógico-dimensional, basta ativar a notação dimensional no modelo de dados lógicos. Vamos acompanhar a equipe enquanto ela ativa a notação dimensional:

1. Restaure as configurações padrão, como segue, para garantir que as medidas de tabelas ou entidades de fato possam ser descobertas automaticamente.
   1. Clique em Window > Preferences para abrir a janela Preferences.
   2. Localize as preferências dimensionais expandindo o nó Data Management e, em seguida, selecionando a página Dimensional .
   3. Clique no botão Restore Defaults para restaurar as configurações padrão.

      Observação: cada opção dessas afeta o processo de descoberta automática. As opções são definidas como segue.

      Selecione a opção Overwrite the user specifications for dimensional objects when using the automatic discovery para sobrescrever a classificação dimensional de objetos no seu modelo dimensional. Por exemplo, pode-se classificar uma tabela como tabela de fatos. Se a ferramenta de descoberta automática determinar que a tabela é uma tabela de dimensões, sua classificação original será sobrescrita.

      Selecione a opção Discover measures in fact tables or entities para descobrir automaticamente as medidas em tabelas e entidades de fatos.

   4. Clique em OK para salvar suas preferências. A janela Preferences é fechada.
2. Clique com o botão direito do mouse no modelo de dados lógicos RETAIL_SALES_LDM e, em seguida, selecione Use Dimensional Notation. Agora pode-se incluir objetos dimensionais no modelo, mas para descobrir objetos dimensionais existentes, é preciso descobrir os fatos e as dimensões do modelo.
3. Descubra os fatos e as dimensões do modelo como segue.
   1. Dê um clique com o botão direito do mouse no modelo e selecione Discover Facts and Dimensions.
   2. Na mensagem que se abre, selecione Yes para gerar automaticamente as hierarquias das dimensões.

Observação: uma hierarquia basicamente consiste em diferentes níveis que correspondem a um atributo de dimensão. Em outras palavras, uma hierarquia é uma especificação de níveis que representa os relacionamentos entre diferentes atributos em uma hierarquia. Por exemplo, uma possível hierarquia em uma dimensão de data é Year > Quarter > Month > Day.

Os fatos e as dimensões do modelo são descobertos, como mostrado na Figura 8.

Agora que criamos um modelo dimensional, devemos visualizar os relacionamentos entre os objetos criando um diagrama dimensional. Acompanhe a equipe à medida que ela cria esse diagrama.

1. Localize a pasta Diagrams do modelo de dados lógicos. Expanda o modelo como segue: RETAIL_SALES_LDM > Package1 > Diagrams.
2. Clique com o botão direito do mouse na pasta Diagrams e selecione New Dimensional Blank Diagram. Será criado um diagrama em branco e ele será aberto no editor de diagramas.
3. Selecione todas as entidades sob o pacote Package1 e arraste-as para o editor de diagramas. As entidades e os relacionamentos entre elas são mostrados no editor de diagramas, como mostrado na Figura 9.

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Transformação do modelo de dados lógicos de um esquema relacional para um modelo de dados lógico-dimensional.

Acompanhamos a equipe durante a criação de um modelo de dados físico do banco de dados existente e, em seguida, durante a transformação dele em um modelo de dados lógicos. A equipe ativou então a notação dimensional e criou um modelo de dados lógicos básico com propriedades dimensionais.

Agora que as atualizações do modelo de dados lógicos estão concluídas, a equipe deve transformar o modelo de dados lógicos em um modelo que possa ser implementado em um sistema armazém de dados. O ambiente de trabalho pode até mesmo desnormalizar automaticamente o modelo de dados lógicos para criar um esquema de armazém típico.

Acompanhe a equipe enquanto ela cria um arquivo de configuração de transformação reutilizável que transforma o modelo de dados lógicos em um modelo de dados lógico-dimensional e depois transforma em esquema de armazém. Para ser consistente com o primeiro artigo desta série, este artigo demonstrará apenas como transformar um esquema relacional em esquema em estrela, que é o esquema de armazém típico.

1. Crie um arquivo de configuração de transformação para transformar o modelo de dados lógicos em um modelo de dados lógico-dimensional, como se segue.
   1. Selecione o arquivo RETAIL_SALES_LDM .

      Observação: Para transformar um modelo, deve-se primeiro abri-lo clicando duas vezes nele no Data Project Explorer. Confirme se o arquivo RETAIL_SALES_LDM está aberto no editor.

   2. No menu principal, clique em Data > Transform > New Configuration. É aberta a janela New Transformation Configuration.
   3. Na página Specify a Configuration Name and Transformation , especifique LDM2DLDM como nome. Depois, selecione Logical Data Model to Dimensional-Logical Data Model na lista de tipos de transformação.
   4. Na página Source and Target , selecione o pacote Package1 do arquivo RETAIL_SALES_LDM como origem. Em seguida, selecione a pasta RETAIL_SALES_PROJECT como destino.
   5. Na página Properties , selecione Star schema para Degeneralize and, if dimensional notation exists, denormalize to .
   6. Clique em Finish para criar o arquivo de configuração de transformação. O arquivo LDM2DLDM.tc é aberto na visualização do editor e a configuração de transformação é salva na pasta Other Files do projeto de design de dados para que o arquivo possa ser executado sempre que forem feitas atualizações no modelo de dados lógicos.

   Depois de criar o arquivo de configuração de transformação, deve-se executá-lo a fim de gerar o modelo desejado (nesse caso, um novo modelo de dados lógico-dimensional).

2. Execute o arquivo de configuração de transformação da seguinte maneira.
   1. Valide a configuração de transformação para garantir que ela é válida antes de executar a configuração. Clique no botão Validate the transformation configuration , como mostrado na Figura 10.
      
      Figura 10. Validando a configuração de transformação
      
      
      

      Os resultados da validação são mostrados na visualização Console. Visto que a transformação é válida, não há erros, avisos nem mensagens informativas.

   2. Gere o novo modelo clicando no botão Run no editor de configuração de transformação. O novo modelo é gerado no Data Project Explorer, com o nome Package1_D.ldm.

      Observação: ao gerar um modelo dimensional a partir de um modelo existente, o novo modelo receberá o nome do pacote ou esquema de nível superior. Por exemplo, se houver um modelo de dados lógicos chamado SAMPLESALES.ldm, que contém um pacote de nível superior chamado MARKETING, o novo modelo de dados lógico-dimensional será chamado de MARKETING_D.ldm.

   3. Abra o arquivo Package1_D.ldm clicando duas vezes nele no Data Project Explorer.

      O novo modelo Package1_D.ldm é mostrado na Figura 11.

      
      
      Figura 11. Visualizando o novo modelo de dados lógico-dimensional no Data Project Explorer
      
      
      
3. Crie um diagrama do modelo de dados lógico-dimensional, a fim de verificar se esse modelo de dados lógicos pode ser transformado e utilizado em um ambiente de armazém, como segue.
   1. Clique com o botão direito do mouse na pasta Diagrams sob o pacote Package1 e selecione New Dimensional Blank Diagram. Será criado um novo diagrama em branco e será aberto no editor de diagramas.
   2. Selecione todas as entidades sob o pacote Package1 e depois arraste-as para o diagrama dimensional em branco. Todas as entidades e os relacionamentos entre elas são exibidos no editor.

A equipe verifica se o pacote pode ser transformado em esquema de armazém. Por exemplo, a transformação mesclou DATE e TERRITORIES nas dimensões TIME e EMPLOYEES relacionadas.

O diagrama do pacote é mostrado na Figura 12.

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Atualizar o modelo dimensional com descoberta automática para válido

Acompanhamos a equipe durante a criação de um modelo de dados lógico-dimensional a partir do modelo de dados lógicos. O processo de transformação, porém, criou alguns objetos com nomes que não são suficientemente descritivos (como Hierarchy) ou que não contêm descrições adequadas. Alguns desses objetos são mostrados na Figura 13.

A fim de corrigir alguns desses problemas comuns de design, a equipe deve executar o assistente Analyze Model. Acompanhe como a equipe usa o assistente para descobrir e, em seguida, corrigir problemas comuns.

1. Abra e execute o assistente Analyze Model como segue.
   1. Clique com o botão direito do mouse no pacote Package1 no modelo Package1_D.ldm e, em seguida, selecione Analyze Model. Será aberto o assistente Analyze Model.

      Visto que foi selecionado um objeto de modelo de dados lógicos, todas as regras de modelo de dados lógicos são selecionadas no assistente Analyze Model.

      Observação: pode-se abrir o assistente Analyze Model no pacote raiz ou no nó de banco de dados raiz de um modelo de dados lógico ou físico.

   2. Desmarque o nó Logical Data Model . Todas as regras são desativadas.
   3. Ative as regras de modelagem dimensional selecionando a opção sob o nó Logical Data Model , como mostrado na Figura 14.
      
      Figura 14. Selecionando regras para analisar o modelo de dados
      
      
      

      O ambiente de trabalho analisa o modelo e retorna os erros, avisos ou mensagens de informação para a visualização Problems, como mostrado na Figura 15.

      
      
      Figura 15. Resultado da análise de modelo
      
      
      

      Como se pode ver na figura, alguns dos objetos de dados não têm legenda e um atributo de legenda é necessário para cada nível.

2. Clique duas vezes em cada erro para abrir o objeto de dados no Data Project Explorer. Use a visualização Properties para especificar exatamente um atributo de legenda para cada nível, como mostrado na Figura 16. No exemplo, especifique STORE NAME como atributo de legenda para nível STORE.
   
   Figura 16. Definindo atributos de legenda ao nível.
   
   
   
3. Renomeie a hierarquia e seu nível como segue.
   1. Selecione a hierarquia Hierarchy . Abra a visualização Properties e, na guia General , especifique STORE como nome da hierarquia.
   2. Selecione o nível STORE ID sob a hierarquia STORE. Na guia General da visualização Properties, especifique STORE como nome do nível.
4. Mude o tipo da medida QUANTITY como segue.
   1. Expanda a entidade de fato STORE BILLING DETAILS .
   2. Abra a guia Dimensional e, em seguida, certifique-se de que a opção Is a Measure esteja selecionada. Daí, no campo Type , selecione Additive e selecione SUM como função de agregação, conforme mostrado na Figura 17.
      
      Figura 17. Definindo o tipo para uma medida que é uma necessidade real
      
      
      
5. Após concluir todas as atualizações, execute novamente o assistente Analyze Model. Visto que todos os problemas foram corrigidos, não são mostrados erros na visualização Problems, como mostrado na Figura 18.
   
   Figura 18. Validando o modelo
   
   
   

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Transformação de modelo de dados lógico-dimensional não normalizado em modelo de dados físico existente

Agora que a equipe criou esse modelo de dados lógico-dimensional não normalizado, transforme-o em um modelo de dados físico para poder transformá-lo em modelo de Cubing ou de Cognos que a equipe de análise de negócios usará e implementará em um banco de dados.

Com o ambiente de trabalho, pode-se transformar em modelo de dados físico existente capaz demonstrar as mudanças do modelo durante a transformação. Assim, a equipe decide ativar anotação dimensional no modelo de dados RETAIL_SALES_PDM.dbm existente. Depois, eles transformarão o modelo de dados lógicos Package1_D.ldm em um modelo de dados físico. Durante o processo de transformação, a equipe compara as atualizações com o modelo existente para analisar o impacto de suas mudanças sobre o modelo de dados e o banco de dados.

1. Ative a notação dimensional do modelo de dados físico RETAIL_SALES_PDM.dbm, como segue.
   1. Clique duas vezes no modelo para abri-lo.
   2. Dê um clique com o botão direito do mouse no modelo de dados e selecione Use Dimensional Notation. A notação dimensional é ativada no modelo de dados físico.
2. Transforme o modelo de dados lógico-dimensional Package1_D.ldm no modelo de dados físico RETAIL_SALES_PDM.dbm fazendo o seguinte.
   1. Clique com o botão direito do mouse no pacote Package1 e selecione Transform to Physical Data Model. É aberto o assistente Transform to Physical Data Model.
   2. Na página Target Physical Data Model , selecione a opção Update existing model e, em seguida, procure o modelo RETAIL_SALES_PDM.dbm , conforme mostrado na Figura 19.
      
      Figura 19. Transformação de modelo de dados lógicos em modelo de dados físico existente
      
      
      
   3. Na página Options , selecione a opção Generate traceability e especifique RETAIL_SALES como nome do esquema.

      Observação: a opção Generate traceability inclui uma dependência em cada coluna do modelo de dados físico para que seja possível usar o recurso Analyze impact. A rastreabilidade ajuda a identificar objetos dependentes e seu impacto no banco de dados.

   4. Na página Filtering Criteria , especifique que deseja incluir todos os tipos de objeto na comparação.
   5. Na página Output , visualize os resultados do processo de transformação e, em seguida, clique em Finish para abrir o editor Compare. Usaremos editor Compare para visualizar as mudanças que quer fazer e, em seguida, implementar essas mudanças e gerar DDL a fim de implementar as alterações quando estiverem concluídas.

   Observação: o editor Compare mostra todas as diferenças entre o modelo transformado e o modelo de dados de destino. Deve-se revisar as diferenças e analisar cuidadosamente (usando o recurso de análise de impacto) para determinar como o banco de dados e os objetos resultantes são afetados.

   A seguir, use o editor Compare para mesclar suas mudanças no modelo de dados físico RETAIL_SALES_PDM.

3. Analise o impacto das suas mudanças e, em seguida, mescle-as como segue.
   1. Selecione a tabela STORE_BILLING_DETAILS no compartimento Structural Compare do editor Compare.
   2. Clique no botão Analyze Right Impact no compartimento Property Compare do editor Compare. O relatório Impact Analysis é mostrado na visualização Impacted Objects . Nesse caso, nenhum objeto é impactado devido às suas atualizações na tabela STORE_BILLING_DETAILS, como mostrado na Figura 20.
      
      Figura 20. Relatório de análise de impacto na tabela STORE_BILLING_DETAILS do editor Compare
      
      
      
   3. Mescle as diferenças restantes. Selecione o nó RETAIL_SALES no compartimento Structural Compare do editor Compare e, em seguida, clique no botão Copy From Left to Right no compartimento Property Compare .

   Observação: pode-se analisar o impacto de cada diferença separadamente para localizar as mudanças que podem afetar seriamente o desempenho do seu banco de dados. Este artigo não analisa cada objeto em detalhes.

   Agora que as alterações foram mescladas, gere o DDL delta necessário para implementá-las. Os objetos de dados são sincronizados, mas é preciso gerar a DDL para os objetos SQL que foram afetadas. A DDL delta acelera o processo de design, criando um script que implementa apenas as alterações feitas, minimizando o impacto no ambiente de produção existente.

4. Gere a DDL delta necessária para implementar as alterações a seguir.
   1. Clique no botão Generate Right Delta DDL no compartimento Property Compare do editor Compare, como mostrado na Figura 21.
      
      Figura 21. Gerando a DDL que captura as mudanças feitas no modelo
      
      
      
   2. Na página Save and Run DDL , especifique a pasta RETAIL_SALES_PROJECT como a pasta onde será armazenado o script DDL. Especifique DeltaDDL.sql como nome do arquivo. Selecione o arquivo Open DDL para a opção de edição.

      Observação: ao selecionar o arquivo Open DDL para opção de edição, o arquivo é aberto no editor de SQL e XQuery. Pode-se editar o script para incluir ou remover as instruções SQL antes de executá-lo no servidor.

      Como opção, pode-se executar automaticamente o script no servidor selecionando a opção Run DDL on server .

   3. Clique em Finish para gerar o arquivo DDL.

   O modelo de dados físico é atualizado na pasta Data Models do projeto de design de dados. Um diagrama de visão geral desse modelo é mostrado na Figura 22.

   
   
   Figura 22. Diagrama de visão geral dimensional no modelo de dados físico dimensional sincronizado
   
   
   
5. Analise os novos modelo de dados físico-dimensional para se certificar de que é compatível com as normas comuns da empresa, como segue.
   1. Clique com o botão direito do mouse no banco de dados RETAIL_SALES do modelo de dados físico RETAIL_SALES_PDM e, em seguida, selecione Analyze Model. É aberto o assistente Analyze Model. Por padrão, todas as regras do modelo de dados físico são selecionadas.
   2. Desmarque o nó Physical Data Model e, em seguida, selecione a opção Dimensional Modeling sob o nó Physical Data Model . Ao selecionar essa opção, analise as propriedades dimensionais do modelo de dados em vez de cada regra.

Agora que a equipe criou o modelo de dados físico, ela precisa criar um modelo que possa ser implementado em uma instância da Cognos Framework Manager para permitir a execução de relatórios e modificar adicionalmente o modelo.

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Transformação do modelo de dados físico em um modelo Cognos

Vamos acompanhar a equipe enquanto ela gera um novo modelo que pode ser importado para o Cognos Framework Manager. O processo é quase idêntico àquele mencionado na seção Transformação de modelo de dados lógicos de esquema transacional em esquema de armazém, documentada anteriormente neste artigo.

1. Crie uma nova configuração de transformação para o modelo de dados físico, como segue.
   1. Clique com o botão direito do mouse no modelo de dados físicos RETAIL_SALES_PDM.dbm no Data Project Explorer e, em seguida, selecione New > Transformation Configuration. É aberto o assistente Transformation Configuration.
   2. Na página Specify a Configuration Name and Transformation , especifique DPDM2Cognos como nome do arquivo e, em seguida, selecione Dimensional-Physical Data Model to Cognos/Cubing Model na lista de tipos de transformação.
   3. Na página Source and Target , selecione o esquema RETAIL_SALES do modelo RETAIL_SALES_PDM como origem. Selecione o projeto de design de dados RETAIL_SALES_PROJECT como destino.
   4. Na página Properties , especifique as seguintes opções.
      1. Determine o nome da origem da etiqueta e da coluna para Logical / Dimensional View: Select Name na lista de opções.
      2. Modelo dimensional de destino: Selecione Cognos Model na lista de opções.
   5. Clique em Finish para criar o arquivo de configuração de transformação.

   O arquivo DPDM2Cognos.tc é criado na pasta Other Files do projeto de design de dados. Assim, como feito antes, deve-se validar a configuração de transformação e depois executá-la para criar o modelo Cognos.

2. Clique no botão Validate the transformation configuration . Nenhum erro é exibido na visualização Console.
3. Clique no botão Run para executar o arquivo de configuração de transformação e gerar o modelo Cognos. O modelo Cognos é armazenado na pasta XML Schemas do seu projeto de design de dados.

Pode-se importar esse arquivo para o Cognos Framework Manager.

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Importar o modelo Cognos para o Cognos Framework Manager

A equipe importará o modelo para o Cognos Framework Manager a fim de modificá-lo ainda mais e gerar relatórios sobre ele.

1. Abra o Cognos Framework Manager.
2. Crie um projeto, como segue.
   1. Clique em File > New. É aberta a janela New Project.
   2. Especifique RETAIL_SALES como nome de projeto e depois especifique a localização, como mostrado na Figura 23.
      
      Figura 23. Criar projetos no Cognos Framework Manager
      
      
      
   3. Clique em OK.
   4. Na janela Select Language , selecione o idioma preferencial. A equipe de modelagem de dados seleciona English na lista de opções e clica em OK.
   5. Na página Select Metadata Source do assistente Metadata, selecione IBM Cognos Model e clique em Next.
   6. Na página Select Model , navegue e localize o modelo de transformar no seu projeto de design de dados e clique em Next.

      Observação: por padrão, o Cognos Framework Manager procura projetos do Framework Manager com a extensão de arquivo .cpf . Para localizar seu arquivo, selecione o tipo de arquivo All Files (*.*) .

   7. Na página Select Objects , selecione o objeto RETAIL_SALES , como mostrado na Figura 24.
      
      Figura 24. Selecionar objeto para serem importados para o Cognos Framework Manager
      
      
      
   8. Clique em Finish para concluir a criação do projeto e importar o modelo para o Cognos Framework Manager.

A equipe importou o modelo para o Cognos Framework Manager. Ela usa o produto para criar uma visualização dimensional dos objetos dimensionais no modelo, como mostra a Figura 25.

A equipe implementa os modelos de dados físicos e usa o Cognos Framework Manager para melhorar ainda mais o modelo a fim de atender às necessidades da empresa.

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Conclusão

Durante todo este artigo, acompanhamos a equipe de modelagem de dados enquanto ela criava modelos dimensionais por engenharia reversa a partir de uma origem de dados existente. Após os modelos serem melhorados e implementados, a empresa pode usar o esquema dimensional atualizado para melhorar os aplicativos de dados. Podem usar o Cognos Framework Manager para desenvolver um modelo adequado para operações de inteligência de negócios.

Aprendemos a desnormalizar um esquema dimensional e a criar configurações de transformação reutilizáveis que ajudam a transformar modelos de dados de um tipo em outro. Depois, acompanhamos a equipe enquanto ela gerava a DDL delta necessária para implementar as mudanças no banco de dados.

Em todo este artigo, aprendemos como os recursos de modelagem de dados dimensionais e relacionais do InfoSphere Data Architect aceleram o design e o desenvolvimento de dados iterativos, agilizando o tempo do design à implementação.

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Agradecimento

Gratos a Erin Wilson e Zhen Xing Li por revisarem este artigo.

Recursos

Aprender

• Use um feed RSS para solicitar notificação sobre os artigos futuros desta série. (Descubra mais sobre feeds RSS do conteúdo do developerWorks.)
  
  
• Leia o redbook "Dimensional Modeling: In a Business Intelligence Environment" para entender melhor o projeto de modelagem dimensional em um ambiente de inteligência de negócios.
  
  
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Sobre os autores

Yun Feng Bai é engenheiro de software da equipe do China Development Lab, em Pequim, China. Atualmente ele se concentra na área de controle de qualidade do InfoSphere Data Architect. Antes, ele trabalhava em DB2 Data Warehouse (renomeado para InfoSphere Warehouse), com foco em modelagem OLAP e warehousing SQL.

Liu Qi Yun é engenheiro de software da equipe do China Development Lab, em Pequim, China. Atualmente ele se concentra na área de controle de qualidade do InfoSphere Data Architect. Ele tem amplo conhecimento e experiência de desenvolvimento no campo de testes de automação.

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Índice

• Introdução
• Criar um modelo de dados físico usando engenharia reversa
• Transformação de modelo de dados físico em modelo de dados lógicos e atualização do modelo
• Criando um modelo de dados lógico-dimensional ao ativar a notação dimensional
• Transformação do modelo de dados lógicos de um esquema relacional para um modelo de dados lógico-dimensional.
• Atualizar o modelo dimensional com descoberta automática para válido
• Transform denormalized dimensional-logical data model to an existing physical data model
• Transform the physical data model into a Cognos model
• Importar o modelo Cognos para o Cognos Framework Manager
• Conclusion
• Acknowledgement
• Recursos
• Sobre os autores
• Comentários

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