SóProvas

ID
1115512
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SUFRAMA
Ano
2014
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

A respeito de datawarehouse, julgue os próximos itens.

As estruturas e os atributos das tabelas, a especificação do modelo de dados, as rotinas comuns de acesso a dados e o logging de extrações compõem os metadados de um datawarehouse.

Alternativas
Comentários

  • Metadados fornecem os recursos necessários para entender os dados através do tempo. As informações de como os dados foram criados/derivados, ambiente em que reside e/ou residiu, alterações feitas, entre outras são obtidas de metadados. 

  • CORRETO

     

    datawarehouse nada mais é que um banco de dados sobre metadados

  • CERTO

    vamos saber o que esse troço rsrsrs

    Os metadados são marcos ou pontos de referência que permitem circunscrever a informação sob todas as formas, pode se dizer resumos de informações sobre a forma ou conteúdo de uma fonte.

    A tecnologia conhecida por “data warehouse” consiste em extrair e consolidar dados de múltiplas fontes numa base de dados que possa ser consultada de várias maneiras pelos utilizadores com ferramentas de suporte à decisão. Os metadados são neste contexto um instrumento essencial para a gestão do repositório e incluem informações como lista de conteúdo, origem dos dados, transformações (como filtragens ou cálculos efectuados na transferência para a localização actual), versão, modelos de dados,etc.

    FONTE: https://www.metadados.pt/oquesaometadados

  • Apenas complementando: Em um data warehouse não são derivados datamarts a partir de metadados.

  • "As estruturas e os atributos das tabelas, a especificação do modelo de dados, as rotinas comuns de acesso a dados e o logging de extrações compõem os metadados de um datawarehouse."

    Fiquei em dúvida quanto às rotinas e ao log fazerem parte dos metadados.

    Porém, no livro de W.H. Inmon, Building the Data Warehouse, quarta edição, capítulo 5 temos:

    Metadata Management

    As mentioned in Chapter 3, for a variety of reasons, metadata becomes even more important in the data warehouse than in the classical operational environment.

    Metadata is vital because of the fundamental difference in the development life cycle that is associated with the data warehouse. The data warehouse operates under a heuristic, iterative development life cycle. To be effective, the user of the data warehouse must have access to metadata that is accurate and up-to-date.

    Without a good source of metadata to operate from, the job of the DSS analyst is much more difficult.

    Typically, the technical metadata that describes the data warehouse contains the following:

    • Data warehouse table structures
    • Data warehouse table attribution
    • Data warehouse source data (the system of record)
    • Mapping from the system of record to the data warehouse
    • Data model specification
    • Extract logging
    • Common routines for access of data
    • Definitions and/or descriptions of data
    • Relationships of one unit of data to another