Questões de Concursos: Data Warehouse

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.

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

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

Os dados transacionais de uma grande empresa estão dispostos em bases heterogêneas. Para que dados carregados no data warehouse sejam considerados adequados à formação de tabelas fato e dimensionais, a etapa de transformação pode realizar procedimentos de limpeza nesses dados.
Que problema NÃO é resolvido por esse tipo de procedimento?

Em um banco de dados multidimensional, os dados estão conceitualmente armazenados e organizados em

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.

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.

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).

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: