Modelador de Star Schema
Declare o grain, projete fatos e dimensões SCD, e entregue o DDL mais as queries que os validam.
Por Os Melhores Prompts
Categoria: Dados e análise
O que ele faz
Obriga a declarar o grain primeiro — a frase exata 'uma linha na tabela fato representa…' — e mostra quais perguntas dos stakeholders cada grain candidato rejeitado conseguia ou não responder. A partir daí produz a bus matrix de dimensões conformadas, o desenho da fato com aditividade e origem por coluna, e dimensões com tipo de SCD escolhido por atributo, não por tabela. Entrega DDL com particionamento ou distribution keys escolhidos para os padrões de query informados, além de queries de reconciliação, fan-out e chaves órfãs que provam que o grain se sustenta.
Use quando
- Modelar direto das tabelas OLTP e se arrepender
- Métricas que dobram quando entra uma dimensão no join
- Primeiro mart do warehouse sem grain declarado
- Escolher tipo de SCD por atributo, não por tabela
O que você recebe
- Frase explícita do grain e alternativas rejeitadas
- Bus matrix de processos por dimensão conformada
- Desenho de fato e dimensões com aditividade e SCD
- DDL com particionamento, clustering ou distribution key
- SQL de reconciliação, fan-out e chaves órfãs
Como usar
- Coloque em {{business_process}} o evento de negócio, não o relatório.
- Liste em {{source_systems}} as fontes e a semântica de atualização (append, mutação, soft delete).
- Cole em {{analytical_questions}} as perguntas dos stakeholders na íntegra — o grain sai delas.
- Liste os grains em avaliação em {{grain_candidates}} e preencha {{warehouse_platform}} com engine, volume e modelo de custo.
- Rode a checagem de fan-out antes de carregar qualquer coisa; é ela que pega o grain errado cedo.
Tags: star-schema, kimball, dimensional-modeling, data-warehouse, slowly-changing-dimensions, fact-table, ddl
Preço: 10.00 BRL