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Difícil essa questão...
Conceito
Cada dados warehouse inclui um ou mais tabelas fato. Central para um esquema de "estrela" ou "floco de neve", um tabela fato captura os dados que mede operações da equipe de. Tabelas fato geralmente contêm grande quantidade de linhas, especialmente quando eles contêm um ou mais anos do histórico para um projeto da equipe grande.
Uma característica chave de um tabela fato é que ela contém dados numéricos (informações) que podem ser resumidos para fornecer informações sobre o histórico da operação da organização. Cada tabela fato também inclui um índice com várias partes que contém, sistema autônomo chaves externas, sistema autônomo chaves primárias das tabelas de dimensão relacionada e que contêm sistema autônomo atributos dos registros fato.Tabelas fato não devem conter informações descritivas ou quaisquer dados que não sejam campos numéricos medida e os campos de índice que se relacionam com os fato entradas correspondentes nas tabelas de dimensão.
Fonte: http://msdn.microsoft.com/pt-br/library/ms244679(v=vs.90).aspx
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As métricas aditivas são as que permitem operações como adição, subtração e média de valores por todas as dimensões, em quaisquer combinações de registros, como "total de itens vendidos" por combinação de data, produto e loja.
As métricas não aditivas são valores que não podem ser manipulados livremente, como valores percentuais ou relativos. Para esses valores, os cálculos devem ser realizados nos dados absolutos nos quais se baseiam. Exemplos de métricas não-aditivas são preço de custo e preço de venda de um produto em uma venda. Por fim, as métricas semi-aditivas são valores que não podem ser somados em todas as dimensões. Por exemplo: numa tabela com o registro diário do saldo bancário dos clientes de uma agência, não faz sentido somar os saldos bancários diários de um cliente durante um mês, mas pode-se somar os saldos de todos os clientes de uma agência em determinada data.
Quanto maior o detalhe das informações, menor será a sua granularidade, o que não é o caso das métricas não aditivas, por isso o erro da questão.
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dica: Menor Granularidade, maior o Detalhe
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Eu diria que era errado por não haver essa relação granularidade x métrica. Ela realmente existe ?
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É necessário avaliar o tipo de métrica empregada nas Fatos. No aspecto de obtenção de respostas, as Fatos com métricas aditivas terão uma melhor flexibilidade para se ter menor granularidade. As métricas semi-aditivas, como saldo, ou métricas não-aditivas, como percentuais, serão indicadas para se definir uma alta granularidade.
Matéria completa: http://corporate.canaltech.com.br/materia/business-intelligence/A-granularidade-de-dados-no-Data-Warehouse/#ixzz3QoYsfpot
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Vou explicar de maneira bem didática:
Segundo Inmon-1997 (pág. 364): "o nível de detalhe contido em uma unidade de dados. Quanto mais detalhe houver, mais baixo o nível de granularidade. Quanto menos detalhe houver, mais alto o nível de granularidade".
Ou seja:
- MAIOR O GRÃO -> MENOS DETALHE
- MENOR O GRÃO -> MAIS DETALHE
EX: Estamos falando de uma loja de bacon que quer estudar as suas vendas para descobrir a época do ano onde as vendas sobem. Se tomar semestre, por exemplo, o grão é GRANDE mas o detalhe é PEQUENO, uma vez que o intervalo de tempo é muito grande. No entanto, se tomar mês, o grão já é MENOR e ele possui MAIS DETALHE sobre as vendas.
A questão indaga se métricas não aditivas possuem menor granularidade que aditivas ou semiaditivas. Ou seja, quer saber se métricas não aditivas possuem MAIS DETALHE que as aditivas ou semiaditivas.
Vamos ver as definições de Métricas:
- Aditivas: São as mais freqüentes e são obtidas por meio da soma de valores gerados pela seleção de membros das dimensões. Exemplo: lucro líquido;- Semi-aditivas: São medidas obtidas a partir da soma de apenas partes de suas dimensões. Exemplo: quantidade em estoque (não faz sentido somá-la através da dimensão tempo);
- Não-aditivas: São medidas que não podem ser somadas através de nenhuma de suas dimensões. O exemplo mais comum desse tipo de medidas são valores percentuais.
Observe que as métricas não-aditivas não podem ser manipuladas livremente, ou seja, em geral, difíceis de você tirar muitos detalhes. Dessa forma, a questão é errada, uma vez que as métricas aditivas e semi-aditivas permitem mais detalhes, tento um menor grão.
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Na verdade não existe "regra" na definição de granularidades. Isso é uma decisão tomada pelos projetistas e depende das necessidades dos que propõem a criação do DW.
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- Cada proposta de granularidade da tabela de fato resultada em uma tabela física separada, diferentes granularidades não devem ser misturadas na mesma tabela fato.
Comentário retirado do material:
Banco de dados - Suporte a decisão – Business Intelligence - Módulo 01
Curso Preparatório - ITnerante
Prof. Thiago Cavalcanti