Questões de Concursos Data Warehouse

Na formação do modelo multidimensional de um Data Warehouse é usada basicamente uma correlação entre tabelas

Com o desenvolvimento das tecnologias da informação foi possível realizar a comunicação multi-plataformas aumentando a complexidade do controle dos dados operacionais. Relativos a arquitetura e tecnologias de sistemas de informação, julgue os itens a seguir.

Metadados são dados que descrevem outros dados. A partir de sua adequada definição, o ETL possibilita a carga do datawarehouse a partir de um drill down nos dados.

As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.

Segundo Hackathorn, pioneiro em data warehouse, o objetivo de um data warehouse é fornecer uma imagem única da realidade no negócio, possibilitando que informações relevantes e significativas estejam disponíveis para a tomada de decisões.

Data Warehouses virtuais proporcionam visões de bancos de dados operacionais que são materializadas para acesso eficiente.

PORQUE

Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a bancos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.

Analisando as afirmações acima, conclui-se que

As alternativas a seguir apresentam maneiras de recuperar informações de um Data Warehouse, à exceção de uma.
Assinale-a.

Julgue os itens a seguir, a respeito de soluções de suporte à decisão.

Uma característica distinta dos data warehouses é o seu direcionamento para aplicações de apoio às decisões. Eles são otimizados para a recuperação de dados, não para o processamento rotineiro de transações.

O Data Warehouse (DW) é um tipo especial de banco de dados que proporciona uma sólida e concisa integração dos dados de uma empresa para a realização de análises gerenciais estratégicas de seus principais processos de negócio. O DW é um depósito de dados

Analisando as seguintes afirmativas sobre data warehousing,

I. A principal limitação dos data warehouses consiste no fato de não poder definir mais de quatro dimensões.

II. Após o esforço inicial para a implantação de um data warehouse, a sua administração é considerada uma tarefa extremamente simples.

III. Uma das principais características de um data warehouse é o fato de ele ter uma visão conceitual multidimensional.

IV. Datamart é o nome dado a um conjunto de dados do data warehouse, customizados para atender a necessidades de análises específicas de uma área ou processo do negócio da empresa.

verifica-se que estão corretas

No projeto de um data warehouse corporativo é recomendável projetar todos os modelos dimensionais que a empresa necessita. Uma ferramenta bastante utilizada para facilitar tal tarefa, permitindo a colocação de todos os processos de negócio e suas dimensões, é a chamada Matriz de

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.

Assim como no ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas clássicos, o ciclo de vida de desenvolvimento do data warehouse é também baseado em requisitos.

Com relação ao tema “Arquitetura e aplicações de data warehousing”, analise as afirmativas a seguir.

I. As quatro características principais dos datawarehouses são: orientação por assunto, não volatilidade, integração com outras fontes de dados e variação em relação ao tempo.

II. A normalização dos dados de um datawarehouse normalmente viola as FNBC.

III. Datawarehouses auxiliam diretores e gestores no processamento de transações do dia?a?dia da empresa e, por esse motivo, armazenam dados e metadados altamente normalizados e de baixa granularidade.

Assinale:

Acerca das tecnologias de bancos de dados e de data warehouse, julgue os itens que se seguem.

O esquema multidimensional em estrela consiste de um conjunto de tabelas, classificadas como tabelas fato e tabelas dimensão, no qual cada tabela dimensão guarda referências às tabelas fato. Essas referências são implementadas como colunas nas tabelas dimensão.

O Serpro relatou assim uma parceria com o Tribunal de Contas da União - TCU:

"O funcionamento do Síntese, simplificadamente, se dará da seguinte forma: serão realizadas extrações de dados dos sistemas de informações mantidos por diversos órgãos públicos; esses dados sofrerão transformações para compatibilizar codificações e formatos, realizar classificações, agrupar registros e agregar valores; as informações modificadas alimentarão o repositório de dados modelado especificamente para consultas analíticas. O acesso ao repositório será realizado pelo usuário final por meio de ferramentas que possuem uma interface amigável para elaborar consultas ou relatórios. A apresentação das consultas pode ser em forma de matriz, gráfico, documento de editor de texto ou planilha eletrônica."

O repositório de dados e as ferramentas, em destaque no texto, referem-se, respectivamente, a

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

As funções especiais ROLAP (OLAP relacional) e MOLAP (OLAP multidimensional), as extensões SQL e os métodos de junção (join) são ferramentas que podem ser utilizadas para aumentar a eficiência das consultas em bases de dados multidimensionais.

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

Toda estrutura de dados no DW tem um elemento de tempo – como dia, mês ou ano – como referência.