Questões de Concursos Data Warehouse

Importante componente de um data warehouse é o data staging area, cuja função é extrair, transformar e carregar os dados obtidos de diversas fontes da empresa.

Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados.

Com o objetivo de analisar possíveis falhas no processo de venda de determinado produto, um Gerente de Vendas, ao consultar o banco multidimensional de seu departamento, identifica um valor abaixo da média no mês de maio de 2010, na região Sudeste, relativo ao produto. Sabendo que a dimensão "Região" está construída de forma a mostrar os dados desde o nível nacional até o nível município, para encontrar a cidade que seja o foco da queda de vendas nessa região, o Gerente de Vendas deverá efetuar sobre a dimensão Região a operação de

Um banco de dados com dados utilizados para análise e manipulação dos executivos para tomarem decisões baseadas em fatos e não em intuições e especulações, é uma definição de:

Data Warehouse é uma coleção de dados orientados ao assunto, que tem como características visão conceitual multidimensional, operações interdimensionais irrestritas, dimensões e níveis de agregação ilimitados, sendo que os dados são não voláteis e variantes no tempo.

A tabela de fatos armazena todos os eventos ocorridos na empresa, possibilitando ao gestor a consulta de todo o seu histórico.

Em um Data WareHouse, é correto afirmar que a aquisição da informação

Analise as seguintes afirmações relacionadas à terminologia, a conceitos, projeto e objetivos de um Data Warehouse.

I. Como os dados que são carregados em um Data Mart são oriundos do ambiente transacional, eles já são consistentes. Desta forma, o modelo de dados de um Data Mart não necessita de relacionamento para garantir a integridade dos dados.

II. Para garantir um melhor desempenho do sistema de consulta a um Data Warehouse, um fato deve ser composto somente de medidas não aditivas, evitando-se, assim, a sua dependência com as medidas aditivas.

III. Um dos mais importantes aspectos do projeto de um Data Warehouse é a granularidade dos dados, que se refere ao nível de sumarização dos elementos de detalhe disponível nos dados. Quanto mais detalhes existirem, mais baixo será o nível de granularidade.

IV. Quando for defi nida uma granularidade em um Data Mart para um determinado assunto ou tipo de dado, ela não poderá ser utilizada no Data Warehouse que utiliza o Data Mart. Caso contrário, o Data Warehouse seria impossibilitado de analisar informações equivalentes com diferentes granularidade normalmente definidas pelos vários Data Marts envolvidos.

Indique a opção que contenha todas as afirmações verdadeiras.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.

O texto a seguir se refere à modelagem de Data Warehouse.

Se na modelagem do Data Warehouse for adotada uma abordagem ________, cada elemento de dados (por exemplo, a venda de um item) será representado em uma relação, chamada tabela de fatos, enquanto que as informações que ajudam a interpretar os valores ao longo de cada dimensão são armazenadas em uma tabela de dimensões, uma para cada dimensão. Esse tipo de esquema de banco de dados é chamado um esquema estrela, em que a tabela de fatos é o centro da estrela e as tabelas de dimensões são os pontos. Quando a abordagem _______ é escolhida, um operador específico que faz a agregação prévia da tabela de fatos ao longo de todos os subconjuntos de dimensões é utilizado e pode aumentar consideravelmente a velocidade com que muitas consultas _______ podem ser respondidas.

Considerando a ordem das lacunas, qual sequência de termos completa corretamente o texto acima?

Julgue os itens a seguir, referentes à DataWarehouse.

Ferramentas ETL são utilizadas na extração, transformação e remoção de dados.

Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.

No data warehouse, o instantâneo (snapshot) disparado por um evento é composto de quatro componentes básicos: uma chave, uma unidade de tempo, dados primários relacionados apenas à chave e dados secundários que não possuem relacionamento direto nem com os dados primários nem com a chave.

Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.

O pivoteamento ou rotação, técnica da modelagem de dados para data warehouse, permite mudança de uma hierarquia dimensional para outra em um cubo de dados, em que é exibida uma orientação diferente dos eixos do cubo.