Questões de Concursos Data Warehouse

Uma funcionalidade típica em um sistema de Data Warehouse permite a visualização dos dados em várias dimensões diferentes.

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade pré-programada que permite níveis diferentes de detalhe dos dados não revelados.

No contexto de DW, é uma categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Trata-se de

Data Warehouse e Data Mart podem ser definidos como bancos de dados

I. destinados a sistemas de apoio à decisão e cujos dados são armazenados em estruturas lógicas dimensionais.

II. de mesmo tipo, cuja diferença está no escopo e nos limites de suas abrangências.

III. de conteúdo exclusivo que não dependem dos dados operacionais e/ou transacionais.

Está correto o que consta em

Ao construir um modelo de dados para um data warehouse de sua empresa, um desenvolvedor viu-se às voltas com três tabelas relacionais: venda, cliente e vendedor.

Ao fazer uma transformação para o modelo estrela, ele deve organizar:

Sejam as seguintes assertivas sobre esquemas multidimensionais para a modelagem de dados para Data Warehouses:

I. O esquema snowflake é uma variação do esquema estrela no qual as tabelas dimensionais de um esquema estrela são organizadas em uma lista de tabelas não normalizadas.
II. O esquema estrela consiste em uma tabela de fato com uma única tabela para cada dimensão.
III. O esquema onde um conjunto de tabelas de fatos compartilha algumas tabelas de dimensão é conhecido por hipercubo .

Marque a alternativa corretaemrelação às assertivas acima.

No que concerne a tópicos avançados, julgue os itens subseqüentes.

Software de inteligência empresarial, como mineração de dados, CRM e datawharehouse, por exemplo, aplicam métodos de inteligência artificial e robótica avançados para a representação e extração da informação em grandes bases de dados.

As informações, relacionadas às atividades de uma empresa, armazenadas de forma consolidada em bancos de dados, e um conjunto de programas que extraem e fornecem esses dados aos seus usuários constituem um sistema chamado Data Warehouse. Dentre as ferramentas utilizadas para extrair informações de um Data Warehouse, incluem-se as ferramentas

A seguir são feitas algumas afirmações a respeito de data warehouses e ferramentas OLAP.

I - Os usuários finais do data warehouse, em geral, não possuem acesso à Data Staging Area.

II - Drill in, drill out, roll over e roll on são típicas operações disponibilizadas pelas ferramentas de consultas OLAP para navegar pela hierarquia de uma dimensão.

III - As rotinas de ETL muitas vezes originam solicitações de mudanças e melhorias nos sistemas OLTP e outras fontes de dados que alimentam o data warehouse, pois têm o potencial de revelar inconsistências entre os diversos sistemas corporativos.

IV- Um data warehouse, em geral, deve ser projetado para fazer junções entre fatos e dimensões através de chaves naturais, evitando chaves substitutas (surrogate keys), pois estas apenas contribuiriam para aumentar o tamanho e a complexidade do esquema sem nenhum benefício para o usuário final.

Estão corretas APENAS as afirmações

Considerando as terminologias, os conceitos, o projeto e os objetivos de um Data Warehouse é correto afirmar que um fato é tudo aquilo que pode ser representado por

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

O datawarehouse não apenas deve ser temático, é preciso que os temas sejam tratados sob um número razoável de perspectivas (dimensões), gerando menos flexibilidade de análise, porém mais objetividade.

Analise as seguintes afirmações sobre conceitos de data warehouse.

I. Um data warehouse é um repositório com dados históricos de uma organização. De dados sobre transações financeiras até dados sobre funcionários; suas licenças e aumentos encontram-se neste grande repositório.

II. O principal objetivo de um data warehouse é prover dados para sistemas de apoio a decisão.

III. Um dos grandes problemas de data wharehouses é a necessidade de executar consultas altamente complexas, sem degradar o desempenho. Por isso, as informações armazenadas nos data warehouses são fortemente normalizadas.

Assinale a alternativa que contém a(s) afirmação(ões) CORRETA(S).

Técnicas de modelagem de Data Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sistemas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o modelo multidimensional estrela, verifica-se que

Para projetar um datawarehouse, a primeira atividade da modelagem dimensional deve ser definir

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.

Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta.

O agrupamento de diversas dimensões correspondentes a indicadores com baixa cardinalidade, gerando uma dimensão abstrata, de forma a retirar os indicadores da tabela fato, mas preservando a possibilidade de seu uso em consultas, constitui a

No tocante aos datawarehouses, a característica desses armazéns de dados que está relacionada ao fato de que "uma vez inseridos, os dados não podem ser alterados, embora possam ser eliminados", é:

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