Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato. Nesse contexto, o modelo A) multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada. B) multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa. C) relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes. D) relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário. E) relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.

D) relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.

Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o...

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1Q647111 | Informática, Data Warehouse, Analista de Sistemas Júnior, Petrobras, CESGRANRIO, 2018

Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon (2005) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato.

Nesse contexto, o modelo

✂️ a) multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada.
✂️ b) multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa.
✂️ c) relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes.
✂️ d) relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.
✂️ e) relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.