Julgue os itens que se seguem, a respeito de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação. Usualmente, os data warehouses dão apoio a análises de série temporal e de tendências, as quais requerem maior volume de dados históricos do que os que geralmente são mantidos em bancos de dados transacionais.
Acerca de sistemas de suporte à decisão, técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, assinale a opção correta.
Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens. Na modelagem multidimensional, é possível haver mais de uma tabela fato no mesmo modelo. A tabela fato expressa a relação N:M (muitos-para-muitos) entre as dimensões, que, por sua vez, implementam a visão e a interface do usuário ao DataWarehouse.
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.
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.
A respeito de banco de dados, julgue os itens que se seguem. O Data Warehouse tem como principal objetivo armazenar dados históricos por meio dos esquemas snow flake ou star schema. O primeiro armazena os dados em dimensões que podem não estar ligadas diretamente à tabela fato; o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.
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 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.
Um datawarehouse armazena informações oriundas de muitas fontes em um único banco de dados. Os sistemas de OLTP (online transaction processing) devem suportar um grande número de transações simultâneas sem gerar retardos excessivos, uma vez que buscam um melhor desempenho.
Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.
Suportar análises de dados temporais, alterar informações com muita frequência e manter dados históricos são algumas características de um datawarehouse.
Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.
Em um data warehouse, cada linha em uma tabela fato corresponde a uma medida, representada por um valor aditivo, em que necessariamente essas medidas não compartilham a mesma granularidade.
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.
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.
Julgue os itens subsequentes, no que se refere a bancos de dados distribuídos e data warehouse. Em um data warehouse com arquitetura de dados em três camadas, a camada intermediária representa os dados consolidados, consolidação essa que exige o entendimento de como os dados da camada inferior estão relacionados.
Acerca do processo de data warehouse, julgue os itens subsequentes. O investimento para empreendimentos que considerem o mês corrente ou um período atual em que haja rastreabilidade dos dados lá armazenados é o mais apropriado para a realização de um projeto de data warehouse.
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.
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.
Julgue os itens de 95 a 101, referentes a modelagem multidimensional, OLAP (online analytical processing) e data warehouse.
O data warehouse é uma coleção de dados orientada por assunto, integrado, volátil e variante no tempo, voltado para a análise de séries temporais e de tendências, a partir do processamento de dados históricos.
MEC•
Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos itens.
Para serem utilizados em um datawarehouse, os dados extraídos de diversas fontes não relacionadas devem ser formatados com nomes, significados e domínios de forma consolidada, para que não haja inconsistência de dados.
Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.
O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.
Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.
Os dados armazenados em um datawarehouse devem ser normatizados.