Data Warehouse BI Tool

Uma ferramenta BI de data warehouse para analistas e engenheiros modelarem, solicitarem e visualizarem dados centralizados para insights de negócios.

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About This Tool

Esta ferramenta permite modelagem e consulta dentro de um fluxo BI de data warehouse. Destina-se a engenheiros de dados, analistas e usuários de negócios que necessitam de métricas confiáveis derivadas de dados centralizados e governança. Ao construir dashboards, validar a qualidade dos dados ou realizar análises dimensionais em esquemas em estrela e floco de neve, a ferramenta oferece descoberta de esquemas guiada por metadados, validação de modelagem dimensional e modelos de consulta gerados para reduzir SQL manual, acelerar iteração e melhorar a consistência entre relatórios.

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How to Use

Forneça as entradas: string de conexão, esquema-alvo e um catálogo de fatos, dimensões e medidas.
Defina fatos, dimensões, medidas e relações.
Defina a janela temporal, filtros e locale/moeda se necessário.
Ative recursos avançados opcionais e execute cálculos.
Recupere saídas: SQL gerado, conjuntos de dados e exportações.

Frequently Asked Questions

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Como o tool lida com Slowly Changing Dimensions (SCD)?

A ferramenta suporta tanto o tratamento Type 1 quanto Type 2 para atributos dimensionais. Type 2 mantém linhas históricas com datas efetivas, permitindo uma análise de tendências precisa, enquanto Type 1 atualiza as dimensões no estado atual. Os usuários podem configurar o comportamento por dimensão durante a modelagem.

Quais data warehouses são suportados?

A ferramenta mapeia dialetos ANSI-SQL e suporta data warehouses como Snowflake, BigQuery e sistemas baseados em PostgreSQL. Gera consultas compatíveis com o dialeto e lida com nuances de tipos de dados para precisão entre plataformas.

Quais saídas são geradas?

As saídas incluem modelos de consultas SQL/MDX-like, conjuntos de dados prontos para análise (exportações CSV ou Parquet) e definições compatíveis com metadados para dashboards. Também fornece logs de validação e recomendações para melhorar a consistência do esquema e o desempenho.

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