Quantas dimensões de data para um fato

Uma dimensão representa uma categoria de informação: por exemplo, data, produto... no seu caso, você tem três atributos na tabela de fatos referentes ao mesmo eixo de análise que é 'DATA', portanto, se você estiver usando um esquema em estrela, apenas uma dimensão de data é necessário, esta é uma implementação de representação de função de dimensão .
Existem implementações de RPG em duas dimensões:

• O tipo de alias de tabela usa a dimensão mais de uma vez em uma instrução SQL atribuindo um alias para cada uso.

• O tipo de visualização do banco de dados , você cria tantas visualizações quanto o número de funções que você precisa na dimensão do fato.

Você precisa de apenas uma dimensão de data, por exemplo: o 'tipo' de dimensão de data será mencionado na tabela de fatos como acima.

Atualizada :

Modelando Dimensões de Data e Hora
Deve haver apenas uma dimensão de Data e uma dimensão de Tempo em todos os fatos e tabelas de dimensão. Nem todos os campos de data e hora precisavam ser mapeados para dimensões de data e hora. Mapeie um campo de data e hora para uma dimensão Data ou Hora somente quando precisar dos atributos extras da dimensão.
Normalmente, a granularidade mais baixa da dimensão Date é Day, e a granularidade mais baixa da dimensão Time é Second. Muitos warehouses não precisam de uma dimensão Time, mas uma dimensão Date é usada em praticamente todos os sistemas de data warehouse.
Em geral, crie dimensões separadas para Data e Hora.
Se for necessário extrair blocos de tempo contíguos que cruzam os limites do dia (por exemplo11/24/2000 10 p.m. to 11/25/2000 6 a.m.), será mais fácil se a hora e o dia estiverem na mesma dimensão. Caso contrário, dimensões separadas para Datee Timesão mais fáceis de gerenciar e consultar.
É mais fácil analisar eventos diários cíclicos e recorrentes se Data e Hora forem dimensões separadas.
Exemplo: Número de reuniões ativas às 9h desta semana. Essa é uma consulta fácil se Data e Hora estiverem separados; é muito mais complexo se Data e Hora forem combinados em uma única dimensão. A seguir estão os problemas de ter dimensões de data e hora juntas em uma dimensão de data/hora:

Problema 1:

• A combinação de Data e Hora em uma única dimensão cria uma dimensão extremamente grande, principalmente se você usar Segundos como a granulação. O problema não é tão grande se você usar Hour como o grão da tabela combinada.
• Cardinalidade das dimensões de data e hora (separadas) para 10 anos de dados Dimensão de data: 10 * 365 = 3650 Dimensão de tempo (granularidade:
  segundos): 24 * 60 * 60 = 86400
• Cardinalidade das dimensões de data e hora (combinadas) para 10 anos de dados Dimensões DateTime (granularidade por hora): 10 * 365 * 24 = 87600
  Dimensões DateTime (granularidade Segundos): 10 * 365 * 24 * 60 * 60 =
  315.360.000

Quanto mais registros na dimensão DateTime, mais lento será o desempenho da consulta.

Problema nº 2
Ter as dimensões de data e hora na mesma dimensão pode causar problemas de interpretação para tabelas de fatos com granularidade de um dia. Seria fácil inserir inadvertidamente dois registros na tabela de fatos para o mesmo dia, devido à granularidade extra na tabela de dimensões.

Saiba mais: fonte

Eu encontrei a resposta.

Este conceito é chamado de Dimensões de Interpretação de Papéis

Uma única dimensão física pode ser referenciada várias vezes em uma tabela de fatos , com cada referência vinculada a uma função logicamente distinta para a dimensão. Por exemplo, uma tabela de fatos pode ter várias datas, cada uma delas representada por uma chave estrangeira para a dimensão de data. É essencial que cada chave estrangeira se refira a uma exibição separada da dimensão de data para que as referências sejam independentes. Essas exibições de dimensão separadas (com nomes de colunas de atributos exclusivos) são chamadas de funções.

Da resposta de mmarie em stack-overflow .

Exemplo