Este é um post disponível para assinantes MVPou para quem possui Créditos DevMedia. Clique aqui para saber mais!
Artigo SQL Magazine 42 - Microsoft Analysis Services 2000 na prática - Parte 4 - Trabalhando com Dimensões
Artigo da Revista SQL Magazine - Edição 42.

Clique aqui para ler todos os artigos desta edição
Microsoft Analysis Services 2000 na prática
Parte 4 - Trabalhando com Dimensões
Um dos segredos do sucesso das ferramentas OLAP é a facilidade que os usuários têm de realizar as suas análises usando as classificações disponíveis dentro das dimensões. Por esta razão, as dimensões merecem atenção especial quando modelamos uma base multidimensional.
O Microsoft Analysis Services 2000 (ou simplesmente MSAS) nos oferece recursos avançados de customização dos elementos, níveis e hierarquias disponíveis nas dimensões, o que agrega ainda mais valor às informações existentes nos cubos.
Neste artigo, exploraremos algumas destas funcionalidades utilizando exemplos práticos. Para isso, usaremos o cubo DEMANDA, que estudamos ao longo desta série de artigos.
Conhecendo o Dimension Editor
Iniciamos o nosso trabalho conhecendo um pouco mais sobre o Dimension Editor. Com ele, podemos criar novas dimensões, criar ou excluir níveis hierárquicos, redefinir a descrição de cada nível ou elemento, definir se o elemento é visível ou não, se a sua descrição deve ser única dentro da dimensão, tipo de dados da chave utilizada, etc.
Vamos a um exemplo, usando a dimensão DATA. Como vimos no primeiro artigo desta série, a dimensão DATA foi criada automaticamente pelo MSAS, por ser uma dimensão temporal. Em razão disso, temos todos os objetos e elementos com descrições em inglês.
Nosso objetivo aqui é reconstruir esta dimensão. Mudaremos nomes de níveis, alteraremos a formatação das descrições de elementos e, ao final, vamos incluir um novo nível hierárquico na dimensão.
Para começar, abra o Analysis Manager, expanda a árvore do Database SQLMAGAZINE, clique em Shared Dimensions e depois dê um clique com o botão direito sobre a dimensão DATA para abrir o Dimension Editor.
Ao abrir a dimensão DATA, clique na guia Advanced Properties para ver algumas propriedades que podem ser editadas (Figura 1). Para esconder ou exibir as propriedades da dimensão, clique sobre o botão Properties.

Figura 1. Editando a dimensão DATA.
Observe que as propriedades exibidas são sensíveis ao contexto. Veja na Figura 1 que as propriedades que vemos estão associadas à dimensão DATA (que é o item selecionado na janela superior esquerda).
Editando os nomes dos níveis da dimensão
A primeira edição que faremos é alterar o nome de cada um dos níveis hierárquicos da dimensão DATA. Neste caso, vamos clicar sobre o nome de cada nível, clicar na aba Basic Properties e digitar o nome desejado na propriedade Name. Vamos mudar o nome de todos os níveis para português (“Ano”, “Trimestre”, “Mes”). Uma recomendação aqui é evitar acentuação dos nomes, como faríamos numa base relacional normal. Apesar de não haver uma restrição formal em relação à acentuação de nomes, esta medida evita dores de cabeça na hora da codificação de relatórios, por exemplo. A Figura 2 mostra o resultado destas mudanças.

Figura 2. Alterando nomes dos níveis da dimensão DATA.
Editando as descrições dos elementos
A primeira delas é a alteração da descrição do elemento consolidado da dimensão DATA. Ao invés de “All Data”, mudaremos para “TOTAL”. Para isso, vamos marcar novamente a dimensão DATA e digitar o novo texto na propriedade All Caption da aba Advanced Properties. Para conferirmos os resultados desta mudança, vamos clicar na aba Data, visível no canto inferior direito da janela do Dimension Editor. Em seguida, vamos expandir a árvore do elemento 2006, de acordo com a Figura 4.
Como vemos na Figura 4, as descrições dos elementos dos níveis TRIMESTRE e MES continuam em inglês.
Outro ponto interessante a se observar é que estas descrições pressupõem que iremos montar relatórios que exibam todos os níveis hierárquicos da dimensão DATA. Caso o relatório exiba apenas os meses, por exemplo, nunca saberemos qual ano estamos analisando, pois não temos esta informação na descrição dos elementos. E existem meios para criarmos relatórios que exibam apenas um nível hierárquico da dimensão, de tal modo que tenhamos um relatório com um visual mais sofisticado.
Este é um post disponível para assinantes MVPou para quem possui Créditos DevMedia. Clique aqui para saber mais!
Wagner Crivelini
Atua a mais de 15 anos na área TI, particularmente com Business Intelligence. Engenheiro formado pela UNICAMP, trabalha na IBM na unidade de IBM Global Account onde atua como DBA DB2 e SQL SERVER em projetos internacionais. Profissional com várias certificações em DB2, entre elas IBM Certified Sol...




