Diversas abordagens têm sido propostas para o enriquecimento semântico de dados sobre movimento, incluindo propostas para a sua anotação com dados abertos conectados (lod). contudo, ainda há uma carência de soluções para modelagem dimensional de dados semanticamente anotados, visando sua análise em data warehouses. este trabalho propõe um método para a geração automatizada de dimensões de análise de dados a partir de hierarquias de recursos (instâncias e conceitos) de lod usados para anotar semanticamente tais dados. este método explora hierarquias derivadas de propriedades existentes em coleções de lod atualmente disponíveis e reduz tais hierarquias, muitas vezes enormes, de acordo com o número de vezes que cada recurso de lod é mencionado (direta ou indiretamente) em anotações de um conjunto de dados particular. dimensões assim produzidas são potencialmente menores que a hierarquia usada para gerá-las, pois ocultam recursos pouco usados em anotações. isso tem potencial para propiciar ganhos de eficiência e facilidade de uso em data warehouses, entre outros benefícios. resultados de experimentos em geração de dimensões espaciais para a análise de tweets anotados com lod sugerem a viabilidade do método. os resultados mostram considerável compactação das dimensões geradas a medida que se aumenta o requisito de número de anotações por recurso.