Existem muitos relatórios para diretores em todos os sistemas de informação transacionais de uma empresa, gerando uma sobrecarga significativa no banco de dados. Assinale a providência indicada para essa situação.
Bases de dados de sistemas de informações gerenciais são projetadas, muitas vezes, em um esquema denominado estrela que:
Sobre o processo de modelagem multidimensional, assinale a afirmação INCORRETA.
Em um Data WareHouse, é correto afirmar que a aquisição da informação
Na formação do modelo multidimensional de um Data Warehouse é usada basicamente uma correlação entre tabelas
Em um banco de dados multidimensional, os dados estão conceitualmente armazenados e organizados em
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
O texto a seguir se refere à modelagem de Data Warehouse.
Se na modelagem do Data Warehouse for adotada uma abordagem ________, cada elemento de dados (por exemplo, a venda de um item) será representado em uma relação, chamada tabela de fatos, enquanto que as informações que ajudam a interpretar os valores ao longo de cada dimensão são armazenadas em uma tabela de dimensões, uma para cada dimensão. Esse tipo de esquema de banco de dados é chamado um esquema estrela, em que a tabela de fatos é o centro da estrela e as tabelas de dimensões são os pontos. Quando a abordagem _______ é escolhida, um operador específico que faz a agregação prévia da tabela de fatos ao longo de todos os subconjuntos de dimensões é utilizado e pode aumentar consideravelmente a velocidade com que muitas consultas _______ podem ser respondidas.
Considerando a ordem das lacunas, qual sequência de termos completa corretamente o texto acima?
Um órgão público deseja criar uma base de informações gerenciais sobre operações bancárias de empresas brasileiras. Para isso, um analista de BI (Business Intelligence) desse órgão apresenta as recomendações a seguir.
I - As ferramentas de ETL e OLAP deverão estar, necessariamente, instaladas na mesma máquina do banco de dados de origem.
II - O modelo snowflake exige o uso de chaves artificiais (surrogate keys) para as tabelas que necessitam de histórico.
III - A dimensão Tempo sempre pode ser carregada antecipadamente.
Está(ão) correta(s) APENAS a(s) recomendação(ões)
Atualmente, Business Intelligence tem crescido em importância, particularmente porque insere em seu cenário os conceitos de DataWarehouse. Neste contexto, quando se fala de aplicações para negócio, lida-se com dois tipos distintos: aplicações que sustentam o negócio e aplicações que analisam o negócio.
As aplicações de apoio à tomada de decisão que analisam o negócio utilizam como fonte de dados os mesmos sistemas de controle, mas têm como preocupação principal a identificação de tendências.
Essas aplicações são conhecidas por:
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.
No data warehouse, o instantâneo (snapshot) disparado por um evento é composto de quatro componentes básicos: uma chave, uma unidade de tempo, dados primários relacionados apenas à chave e dados secundários que não possuem relacionamento direto nem com os dados primários nem com a chave.
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.
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.
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.
No datamining, o agrupamento e a classificação funcionam de maneira similar: o agrupamento reconhece os padrões que descrevem o grupo ao qual um item pertence, examinando os itens existentes; a classificação é aplicada quando nenhum grupo foi ainda definido.
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.
O processamento OLAP é mais flexível do que aquele que ocorre no nível estruturado organizacional do data warehouse.
São modelos fortemente associados à estrutura de um banco de dados multidimensional:
Além das ferramentas para gerenciamento de banco de dados,
várias outras ferramentas de software atuam como front ends para
gerenciadores de bancos de dados, como geradores de relatórios,
geradores de consultas, geradores de formulários de entrada de
dados, ferramentas de modelagem e de dicionário de dados, de
engenharia reversa, de data warehousing, de benchmarking, de
auditoria, de recuperação de dados, entre outras. Considerando os
conceitos relacionados a essas ferramentas, julgue os itens
seguintes.
Ferramentas de benchmarking que empreguem métricas do TPC (transaction processing council) voltadas apenas para o teste de características de desempenho de transações ACID não são adequadas para o benchmarking de data warehouses.
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 ambiente Datawarehouse
Considere as proposições abaixo, a respeito de Bancos de Dados.
I - Uma das técnicas para armazenamento de dados dimensionais é a organização de tabelas, segundo o Esquema Estrela. Em bases de dados, que atendem a esse esquema, podem-se encontrar tabelas que não atendam à Terceira Forma Normal.
II - Bases de dados de apoio à tomada de decisão armazenam grande quantidade de dados. Por isso, não é recomendável a criação de índices em tais bases de dados.
III - Em gerenciadores de bancos de dados multidimensionais podem ser encontrados operadores que permitem percorrer hierarquias existentes. Dentre tais operadores estão o de Drill Down e o de Drill Up.
IV - O procedimento de Extração, Transformação e Carga (também conhecido por ETL) é um dos processos realizados em ambientes de depósitos de dados (data warehouse). Nesse contexto, a Extração se refere à tarefa de retirada de dados do data warehouse (visando a reduzir os dados antigos); a Transformação se refere ao processo de compactação de dados, e a Carga se refere à tarefa de inclusão de novos dados no data warehouse.
V - Uma das características de bases de dados de apoio à tomada de decisão é a necessidade de armazenarem dados que refletem sempre a situação atual do assunto que representam. Nesse tipo de base de dados, quaisquer informações que não sejam atuais podem ser descartadas, pois não auxiliam em uma boa tomada de decisão.
Estão corretas APENAS as afirmativas
Julgue os itens a seguir, a respeito de sistemas de suporte a
decisão.
Data Warehouse é uma coleção de dados orientados ao assunto, que tem como características visão conceitual multidimensional, operações interdimensionais irrestritas, dimensões e níveis de agregação ilimitados, sendo que os dados são não voláteis e variantes no tempo.
Quanto aos tópicos avançados em tecnologia da informação, julgue os itens a seguir.
Entre as operações típicas realizadas em uma organização que adota a abordagem de business intelligence, destaca-se o uso de mineração de dados e a construção de datawarehouses, ambas empregrando bancos de dados relacionais com elevado grau de normalização.
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
As principais distinções entre um data mart e um data warehouse são as de que um data mart é
No contexto das consultas a bancos de dados de esquema em estrela e supondo que os acessos a tabelas de dimensões e o acesso subsequente à tabela de fatos estejam todos incorporados em uma mesma consulta, é mais adequado o uso de junção em estrela que é uma estratégia específica de implementação de junção, a qual difere das demais estratégias pelo fato de começar deliberadamente pelo cálculo
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
A organização dos data warehouse em tabela de fato e tabelas de dimensão relacionadas, é característica
A abordagem bottom up, no projeto da data warehouses, é uma estratégia que
No contexto de Data Warehouses, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC)
Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data Warehouses, tem-se que
Data Warehouses virtuais proporcionam visões de bancos de dados operacionais que são materializadas para acesso eficiente.
PORQUE
Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a bancos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.
Analisando as afirmações acima, conclui-se que
A volatilidade dos dados é característica intrínseca a data warehouses.
PORQUE
Sistemas ROLAP possuem um conjunto de interfaces e aplicações que dão ao Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais características multidimensionais.
Analisando as afirmações acima, conclui-se que
Data warehouse tem por característica ser
Técnicas de modelagem de Data Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sistemas transacionais.
Analisando uma dessas abordagens, o modelo multidimensional estrela, verifica-se que
No que diz respeito ao desenvolvimento de sistemas de informação e da análise de negócios, analise a citação a seguir.
"É um conjunto integrado de dados, extraídos de bancos de dados operacionais, históricos, externos e selecionados, editados e padronizados para recuperação e análise, para fornecer inteligência empresarial e nos negócios no processo de tomada de decisões gerenciais."
Essa citação representa o conceito de:
As alternativas a seguir apresentam maneiras de recuperar informações de um Data Warehouse, à exceção de uma.
Assinale-a.
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.
Por fazerem uso de um processo de modelagem dimensional, os data warehouses não podem ser instalados em sistemas de banco de dados relacionais.
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.
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.
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.
Deve-se fazer a carga de um data warehouse ao iniciar a exploração do cubo, pois, assim, os resultados são os mais atuais possíveis.
Quando o usuário passa da análise da dimensão tempo e passa a analisar a dimensão região, por exemplo, ele está executando a operação OLAP
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?
Os dados armazenados em um data warehouse, que fornecem informações para um ambiente multidimensional para tomada de decisões de uma empresa, não estão normalizados. Essa redundância de dados, criada propositalmente, tem como objetivo
Com o objetivo de analisar possíveis falhas no processo de venda de determinado produto, um Gerente de Vendas, ao consultar o banco multidimensional de seu departamento, identifica um valor abaixo da média no mês de maio de 2010, na região Sudeste, relativo ao produto. Sabendo que a dimensão "Região" está construída de forma a mostrar os dados desde o nível nacional até o nível município, para encontrar a cidade que seja o foco da queda de vendas nessa região, o Gerente de Vendas deverá efetuar sobre a dimensão Região a operação de
Analise as afirmações sobre as operações realizadas em cubos OLAP a seguir.
I - A operação pivot permite ao usuário alternar as linhas e colunas em que os valores visualizados serão recalculados.
II - A operação slice é caracterizada pela seleção de determinado membro de uma dimensão, a fim de analisar as demais informações do cubo sob tal perspectiva.
III - A operação dice corresponde à seleção específica de membros de duas ou mais dimensões.
Está correto o que se afirma em
Numa grande multinacional, os dados relativos aos sistemas transacionais são lidos, transformados e carregados para posterior apresentação sob a forma dimensional. O departamento de TI reservou uma área de armazenamento específica às informações lidas e transformadas, denominada staging area. A respeito dessa área de dados, afirma-se que
Um data mart do departamento de vendas de uma grande empresa possui uma tabela fato com cinco métricas associadas a oito diferentes dimensões. O analista de TI está em dúvida sobre que modelagem utilizar. Considerando-se as opções snowflake e star schema, qual a desvantagem de se utilizar, nessa situação, a modelagem snowflake?
Assinale a alternativa correta a respeito de Data Warehouse (DW) e modelagem multidimensional.
Acerca do SQL Server, julgue os itens subsequentes.
O SQL Server oferece escalabilidade, mas não pode implementar o data warehouse.
A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os
próximos itens.
Antes da constituição do DW, é realizado o processo de DW que inclui uma fase final de limpeza e reformatação dos dados. Para a geração de regras que irão retornar ao DW, é realizado o processo de back end com técnicas de OLAP, decisionsupport systems (DSS) e DM.
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.
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.
Determinado órgão público que utiliza Microsoft SQL Server 2008 como tecnologia de banco de dados oferece, aos seus gestores, informações para tomada de decisão. Essas informações são oriundas de um Data Warehouse (DW), que é alimentado, diariamente, pelo banco de dados de produção transacional do órgão. Que recurso do banco de dados, introduzido na versão 2008, pode ser utilizado para apoiar o procedimento de carga do DW?
Quando se desenha uma solução de data warehouse como base de dados para uma solução de BI, em que os dados gerados serão disponibilizados para uma base de dados OLAP, a principal característica dos dados e do processo de data warehousing é que os dados devem
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:
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.
Os bancos de dados precisam atingir um equilíbrio entre a eficiência no processamento de transações e o suporte aos requisitos de consulta (solicitações ad hoc do usuário). Porém, um data warehouse (DW) é tipicamente otimizado para o acesso a partir das necessidades de um tomador de decisão. Portanto, o armazenamento de dados em um DW reflete essa especialização e NÃO envolve processos, tais como
No âmbito dos DWs, uma outra concepção do ODS (Staging Area) está sendo estabelecida por alguns autores. Trata-se de
Como melhor relação custo/benefício, em um DW é mais aconselhável
Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online
analytical processing), julgue os itens que se seguem.
Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.
Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online
analytical processing), julgue os itens que se seguem.
Dados para a formação de data warehouses podem ser provenientes de e-mails, conversas de telefone, documentos, planilhas. A abordagem linguística utiliza a análise de strings de caracteres para classificar o texto em determinadas categorias, que são definidas previamente de acordo com o objetivo da empresa.
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 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.
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.
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 tomada de decisão nas organizações pode ser embasada em fontes de informações diferentes. Essas fontes podem incluir formatos e esquemas distintos para o armazenamento dos dados. Em relação ao exposto, assinale a alternativa correta.
Acerca de Data Warehouse, marque a alternativa correta:
Ainda acerca de Data Warehouse, marque a alternativa INCORRETA:
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
Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de
Considere que uma empresa possua um DW (datawarehouse), com dados que se originam de diversos sistemas de informações. Considere, ainda, que um departamento dessa empresa necessite acessar as informações armazenadas no DW, todavia, em um escopo bastante limitado de informações. Nessa situação, o recurso que deve ser utilizado para atender a essa demanda consiste
No que se refere ao papel da informação nas organizações, assinale a opção correta.
Assinale a opção correta com relação aos conceitos de data mart.
Com relação à arquitetura genérica do data warehouse, assinale a opção correta.
Assinale a opção correta, a respeito de modelagem dimensional.
Na modelagem de uma datawarehouse, deve-se considerar que os processos de negócio
Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.
As ferramentas de software ETL (extract transform load) têm como função a extração de dados de diversos sistemas, a transformação desses dados de acordo com as regras de negócio e a carga dos dados em um data mart ou um DW.
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.
Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.
Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.
Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.
Ferramentas OLAP (online analytical processing) permitem a navegação pelos dados de um DW, o que possibilita a realização de pesquisas e apresentação de informações. Por meio de um processo drill down, por exemplo, um relatório consolidado de vendas mensal poderá ser preparado de forma que as informações sejam dispostas por trimestre, por semestre, por ano, e assim sucessivamente.
Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.
Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas
NÃO se trata, comparativamente ao OLTP, de uma característica de um data warehouse:
Sobre modelagem multidimensional, o cubo:
I. é uma representação intuitiva, pois todas as dimensões coexistem para todo ponto no cubo e são independentes umas das outras;
II. é, de fato, apenas umametáfora visual;
III . serve para descrever requisitos funcionais.
Acerca dos itens acima mencionados, apenas;
Sobre Sistemas de Apoio à Decisão, leia os enunciados seguintes e marque a alternativa CORRETA:
I- O termo Business Inteligence (BI) nada mais é que uma série de conceitos e metodologias para auxiliar na tomada de decisões estratégicas nas empresas através principalmente de geração de relatórios gerenciais analíticos;
II- Um Data Warehouse é um banco de dados multidimensional grande, de escopo organizacional (ou seja, abrange toda a empresa) e reúne dados de todos os departamentos de forma a permitir a busca rápida de informações para auxiliar a tomada de decisões estratégicas;
III- Um Data Mart é um banco de dados multidimensional de escopo departamental, ou seja, abrange apenas um determinado departamento;
IV- Data Mining (Mineração de dados) é o termo usado para definir uma série de procedimentos, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart;
V- Nos Sistemas de Apoio à Decisão é comum desnormalizar os dados para atingir uma melhor performance nos Data Mart e Data Warehouse.
A respeito de modelagem dimensional, julgue os itens
subsequentes.
Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, o OLAP permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de um datamart, de forma customizada e interativa.
Acerca das tecnologias de bancos de dados e de data warehouse, julgue o item que se segue.
A otimização de consultas a bancos de dados pode empregar uma abordagem embasada no custo de execução. Nessa abordagem, técnicas tradicionais de otimização são usadas para buscar solução ótima no espaço de solução do problema. Assim, a estimativa de custo considera diversas informações, tais como o número de registros dos arquivos e o tamanho de cada registro.
Acerca das tecnologias de bancos de dados e de data warehouse, julgue o item que se segue.
A construção de um data warehouse envolve primordialmente um processo de extração, transformação e carga de dados, que normalmente tem origem nas bases de dados dos sistemas que estão ou estiveram em operação. O sucesso desse processo é fortemente influenciado pela escolha da ferramenta OLAP (on-line analytical processing) a ser utilizada.
Acerca das tecnologias de bancos de dados e de data warehouse, julgue o item que se segue.
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.
Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.
Entre as utilidades de um sistema OLAP (online analytical processing) inclui-se o apoio a usuários finais em decisões estratégicas dentro das organizações.
Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.
Embora com alta capacidade de manipular dados, os sistemas OLAP suportam somente estruturas unidimensionais.
Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.
Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW.
Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área.
Um termo está associado a uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão. É implementado por meio de um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em base de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas e documentos textuais. Seu objetivo é fornecer uma "imagem única da realidade do negócio". De uma forma geral, são sistemas que compreendem um conjunto de programas que extraem dados do ambiente de dados operacionais da empresa, um banco de dados que os mantém, e sistemas que fornecem estes dados aos seus usuários. O termo aqui tratado define o conceito de:
OLAP (On-line Analytical Processing) é a capacidade para manipular e analisar um largo volume de dados sob múltiplas perspectivas. É encontrado na teoria de bancos de dados utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável, flexível ao usuário e em tempo hábil. Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:
I. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais, que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. II. A arquitetura de ferramentas OLAP obedece a uma estrutura cliente/servidor multiusuário.
III. As ferramentas OLAP surgiram juntamente com os Sistemas de Apoio à Decisão para fazerem a consulta e análise dos dados contidos nos Data Warehouses e Data Marts.
Assinale:
A funcionalidade pré-programada de resumir os dados, com generalização crescente, oferecida pelas aplicações por meio das ferramentas de construção de data warehouses é denominada
Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionais de sistemas transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais
Mineração de dados consiste em
Um sistema de apoio à decisão informatizado, no seu modelo básico, tem quatro componentes. Assinale qual dos relacionados abaixo NÃO é um desses componentes.
O modelo estrela, como estrutura básica de um modelo de dados multidimensional, possui uma configuração típica composta de uma entidade central