No que se refere a datawarehouse, assinale a opção correta.
Julgue os itens a seguir, relativos aos sistemas de suporte a decisão.
Os esquemas em estrela e em flocos de neve são dois modelos multidimensionais comuns. Dadas as suas características, o modelo em flocos de neve aumenta a redundância de dados e, por isso, aumenta o espaço utilizado em disco.
A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.
A tecnologia de DW tem como objetivos a extração eficiente, o processamento e a apresentação analítica de dados para suporte à decisão gerencial. Essa tecnologia utiliza o online analytical processing (OLAP) para a análise de dados complexos.
Assinale a opção correta acerca de elementos básicos de datawarehouse (presentation area, staging area, data source e data access) e de extract transformation load (ETL).
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.
Os data warehouses possuem funcionalidades típicas para facilitar consultas complexas, entre elas o roll-up, em que os dados são resumidos a partir de uma generalização crescente, e o drill-down, em que os níveis crescentes de detalhes são revelados.
Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.
Um data warehouse é um repositório de informações de uma fonte única, armazenadas sob diversos esquemas, em um só local, e que fornecem dados consolidados.
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. 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.
No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.
O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. 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.
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. Um data mart é uma reunião de vários data warehouses, a fim de fornecer visão mais ampla dos dados.
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. A tabela de fatos armazena todos os eventos ocorridos na empresa, possibilitando ao gestor a consulta de todo o seu histórico.
O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. Deve-se fazer a carga de um data warehouse ao iniciar a exploração do cubo, pois, assim, os resultados são os mais atuais possíveis.
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.
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.
No acesso direto ao datawarehouse, são analisados as características e os critérios relevantes predefinidos. A análise cria um arquivo com informações sobre os negócios da empresa que pode ser acessado online.
Com referência a arquitetura e tecnologias de sistemas de informações, julgue os itens de 71 a 75.
Um data warehouse (armazém de dados) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização, em banco de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece a geração de relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e à previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando informações com maior eficiência, consistência e segurança para a tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses, julgue os itens que se seguem. Os atributos da tabela de dimensões possibilitam os recursos de slicing e dicing analíticos.
Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue
os itens a seguir.
Em um modelo do tipo estrela (star schema), devido à ligação entre as tabelas dimensionais e suas respectivas fontes de dados, as dimensões são dependentes de códigos operacionais de produção. Desse modo, nessas tabelas, convenciona-se usar como chave primária as mesmas utilizadas no ambiente de produção - origem dos dados.
TCU•
Com base nas figuras I e II acima, e nos conceitos de
datawarehousing, julgue os itens subsequentes.
Na figura II, que corresponde à visão de Kimball, o datawarehousing é visto como uma constituição de data marts, cujo foco é entregar objetivos do negócio para departamentos na organização
TCU•
Com base nas figuras I e II acima, e nos conceitos de
datawarehousing, julgue os itens subsequentes.
Na figura I, o datawarehouse é criado com base em um enfoque subject-by-subject. Dessa forma, o desenvolvimento de um datawarehouse poderia começar com dados de uma loja online, por exemplo, e outros subjects seriam adicionados ao datawarehouse conforme as necessidades. Nesse enfoque, o data mart é a criação de uma subject area do datawarehouse.