ETL e Modelagem Dimensional

Sobre o Projeto

Este é um projeto desenvolvido por Larissa Lopes Oliveira, Lucas Alcântara Carvalho e Murillo Ferreira Ramos para a disciplina Disruptive Architectures da FIAP. O objetivo é criar um modelo estrela para análise de vendas, implementando um pipeline de ETL para carregamento dos dados e desenvolvendo um dashboard interativo no Power BI.

Funcionalidades Propostas

• Construção de um modelo estrela para análise de dados históricos.
• Implementação de procedures para tratamento e carga de dados.
• Criação de uma trigger de auditoria para monitoramento das inserções.
• Criação de procedures de ajuste e limpeza dos dados, garantindo maior realismo e qualidade nas análises.
• Desenvolvimento de um dashboard no Power BI para visualização das métricas de vendas.

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Estrutura do Projeto

📆 database

• modelo_estrela.sql – Script para criação do modelo estrela
• procedures_etl.sql – Procedures principais de carga
• triggers_auditoria.sql – Trigger de auditoria
• delete.sql – Script para reset de tabelas antes da carga

📆 scripts

• pipeline_etl.sql – Pipeline completo do processo ETL
• pacotes_etl.sql – Pacotes consolidados de execução
• ajustes_dados.sql – Scripts para ajustes e correções nos dados (valores realistas, descontos e caracteres especiais)

📆 dashboard

• relatorio_vendas.pbix – Arquivo do Power BI com visualizações
• export_dados.xlsx – Arquivo exportado com os dados finais usados no dashboard

📆 docs

• dicionario_dados.md – Estrutura e explicação das tabelas
• evidencias_execucao.md – Prints das execuções e consultas
• documentacao_projeto.docx – Documentação do projeto com prints, justificativas e metodologia

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Testes e Feedback

O projeto foi testado com dados gerados e tratados no Oracle SQL Developer, validados após execução do pipeline ETL. Também aplicamos procedures de ajustes para corrigir valores extremos e limpar caracteres especiais nas tabelas de dimensão. O resultado foi exportado para arquivos .xlsx e utilizado para alimentar o Power BI, onde foram criadas visualizações consistentes e realistas.

Se você tiver sugestões ou encontrar problemas, sinta-se à vontade para abrir uma issue no repositório ou contribuir com pull requests.

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Integrantes

• Larissa Lopes Oliveira – RM 552628
• Lucas Alcântara Carvalho – RM 95111
• Murillo Ferreira Ramos – RM 553315

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Como Executar

1. Clone este repositório:

git clone https://github.com/mulliru/Check-Point-04-Mastering-Relational-And-Non-relational-Database

2. Execute os scripts SQL na seguinte ordem:

   • delete.sql
   • modelo_estrela.sql
   • procedures_etl.sql
   • triggers_auditoria.sql
   • pipeline_etl.sql
   • ajustes_dados.sql (opcional para dados mais realistas)

3. Exporte os dados das tabelas para .xlsx caso deseje utilizar no Power BI.

4. Abra o arquivo relatorio_vendas.pbix no Power BI para visualizar os dashboards.

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