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o modelo multidimensional é rico em hierarquias e agregações, o que é uma das suas maiores forças.

Bancos de dados multidimensionais não se limitam a estruturas tabulares bidimensionais, pelo contrário, suportam modelos hierárquicos de dados.

Os dados são representados como uma estrutura de cubo multidimensional — por isso o nome — e não apenas em uma tabela bidimensional como nos bancos relacionais tradicionais.

As dimensões muitas vezes possuem hierarquias. Por exemplo:

Tempo: Dia → Mês → Trimestre → Ano

Localização: Cidade → Estado → Região → País

Essas hierarquias são fundamentais para permitir drill-down (exploração de dados em níveis mais detalhados) ou roll-up (resumo para níveis mais gerais).

Hierarquias são suportadas e são parte essencial do modelo multidimensional, facilitando análises em diferentes níveis de agregação.

Fonte: gpt

Em bancos de dados multidimensionais, a relação entre os dados não é limitada a uma estrutura tabular bidimensional. Na verdade, esses bancos são projetados para suportar modelos hierárquicos e de rede, permitindo análises mais avançadas.

• Estrutura em cubos – Os dados são organizados em cubos OLAP, onde cada dimensão representa um aspecto da análise.
• Suporte a hierarquia – As dimensões podem ter níveis hierárquicos, como "Ano → Trimestre → Mês → Dia".
• Modelos em rede – Permitem relacionamentos mais complexos entre diferentes dimensões de dados, favorecendo análises dinâmicas.

Diferente de bancos relacionais tradicionais, que armazenam dados em tabelas bidimensionais, os bancos multidimensionais são mais apropriados para análises de grande volume, como em aplicações de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing.