Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos...

Questão de Informática da banca CESGRANRIO aplicada no concurso Petrobras (2011). Confira a resolução completa abaixo:

Q618341•
Informática•
Data Warehouse•
CESGRANRIO•
Petrobras•
Analista de Sistemas Júnior

Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data Warehouses, tem-se que

a concepção de um data warehouse segue os mesmos princípios do projeto de bancos de dados de sistemas transacionais, com as etapas de modelagem conceitual de dados, projeto lógico e projeto físico de banco de dados.

as técnicas de geração de modelos multidimensionais sempre consideram a existência de uma tabela de fatos, que mantém associações com tabelas periféricas, chamadas dimensões.

o projeto de data warehouses carrega, na base do data warehouses, amostras de dados com alto nível de detalhes, com vistas a auditar, sempre que necessário, os dados consolidados utilizados nas análises realizadas.

um data mart pode ser definido como uma porção física ou lógica do data warehouse, centrado em um assunto específico, com a finalidade de facilitar o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC) no data warehouse principal.

a incorporação da dimensão tempo em data warehouses é opcional e utilizada quando se deseja aprimorar a qualidade das análises realizadas em sistemas OLAP.

Questões Relacionadas

Q611900•
Informática•
Data Warehouse

O datawarehouse requer a definição e a implementação de procedimentos que efetuem a

inserção de dados dos bancos de dados dos sistemas do nível operacional, a integração dos dados inseridos dos diferentes bancos de dados, a agregação dos dados conflitantes e a manutenção de metarotinas.

extração de dados dos bancos de dados dos sistemas do nível gerencial, a integração dos dados extraídos dos bancos de dados equivalentes, a integração dos dados agregados e a construção de metadados.

extração de dados dos bancos de dados dos sistemas do nível operacional, a integração dos dados extraídos dos diferentes bancos de dados, a agregação dos dados integrados e a manutenção de metadados.

extração de dados dos sistemas do nível operacional, a integração dos dados inseridos nos diferentes bancos de dados, a agregação dos dados integrados a nível gerencial e a inserção de metadados.

extração de dados dos sistemas do nível operacional, a integração dos dados codificados a nível operacional, a agregação dos dados especializados e a manutenção de metadados.

Q119500•
Informática •
Data Warehouse•
CESGRANRIO•
TRANSPETRO•
Analista de Sistemas Júnior

Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionais de sistemas transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais

implementam como uma de suas componentes a dimensão tempo, que nem sempre está presente em data warehouses.

permitem a combinação dinâmica de seus dados, em diferentes perspectivas, pela aplicação de operações pivoting e roll up.

podem ser indexadas, ao contrário de data warehouses, que, por sua característica multidimensional, são armazenados em árvores AVL.

podem, diferentemente de data warehouses, ser implementadas com técnicas top down e bottom up.

possuem estados com conteúdo dinâmico, já que elas dependem dos estados das relações que referenciam, diferentemente de data warehouses, de natureza não volátil.

Q117193•
Informática •
Data Warehouse•
CESGRANRIO•
ELETROBRÁS•
Analista de Sistemas

Um data mart do departamento de vendas de uma grande empresa possui uma tabela fato com cinco métricas associadas a oito diferentes dimensões. O analista de TI está em dúvida sobre que modelagem utilizar. Considerando-se as opções snowflake e star schema, qual a desvantagem de se utilizar, nessa situação, a modelagem snowflake?

A modelagem star schema não contempla a possibilidade de armazenamento de atributos para cada dimensão, minimizando a quantidade de memória utilizada.

Uma maior quantidade de joins entre as tabelas de dimensões e as tabelas de hierarquia associadas será realizada, ocasionando queda de desempenho no processo de agregação das métricas.

As chaves estrangeiras, relativas às dimensões armazenadas na tabela fato, devem corresponder às hierarquias existentes nessas dimensões, ocasionando maior quantidade de registros na tabela fato.

Na modelagem snowflake, a manutenção dos dados dimensionais se torna mais dispendiosa, tendo em vista que as tabelas dimensionais não estão normalizadas.

Diferentemente da modelagem star schema, na modelagem snowflake, as chaves estrangeiras na tabela fato não apontam para o nível mais baixo (atômico) da hierarquia das dimensões associadas.

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