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

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.

As consultas no star schema de um data warehouse podem ser feitas em maior ou menor nível de detalhe. Assim uma consulta mais detalhada das informações denomina-se

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 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.

Se uma empresa de grande porte, com alto volume de transações e informações, resolver iniciar um projeto usando o conceito de Data Mart (DM) em vez de Data Warehouse (DW), independentemente disso ser ou não a melhor opção, os fatores que a levam a tal decisão podem ser justificados por:

I. Possibilidade de extrair e preparar os dados diretamente de fontes de interesse específicas, fornecendo acesso mais rápido pela não necessidade de sincronia com dados de outras fontes.

II. Menor risco quanto ao sucesso do projeto.

III. Necessidade imediata de informações organizacionais integradas.

Está correto o que consta em

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.

Como melhor relação custo/benefício, em um DW é mais aconselhável

"Um conjunto de dados baseado em assuntos, integrado, não volátil e variável em relação ao tempo, para apoio às decisões gerenciais" ou, ainda, "uma plataforma que contém todos os dados da organização, centralizados e organizados de forma que usuários, de maneira muito simples, possam extrair relatórios analíticos complexos, contendo informações gerenciais para apoio à decisão", são definições que se aplicam adequadamente a

No âmbito dos DWs e OLAP, o processo onde se faz a junção dos dados e transforma-se as colunas em linhas e as linhas em colunas, gerando dados cruzados, é chamado de

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.

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 definida 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 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.