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Arquitetura de Três Camadas
A
arquitetura de três camadas suporta vários usuários e serviços devido a
sua flexibilidade, as informações ficam armazenadas em várias camadas.
Na primeira camada estão as interfaces que trabalham com o usuário, onde
geralmente são gráficas.
Na segunda camada estão os servidores de banco
de dados e aplicações e, por isso, têm a necessidade de ter um acesso
eficiente e veloz aos dados compartilhados.
E na terceira e última ficam
armazenadas as fontes de dados.
Acredito que erro está em "diretamente dos dados operacionais da organização".
Explico:
Data Stage
Composta
por uma área de armazenagem e um conjunto de processos. Sua função é
extrair os dados dos sistemas transacionais, proceder a limpeza, a
transformação, combinação, de duplicação e preparação dos dados para o
uso no DW.
Estes dados não são apresentados ao usuário final.
O que nos leva a concluir que passa primeiro pelo Data Stage, e NÃO "diretamente dos dados...."
Logo, ERRADO.
Quem quiser aprofundar: http://www.devmedia.com.br/data-warehouse/12609
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Errado
Em uma arquitetura DW de três camadas, os dados são derivados diretamente dos dados operacionais da organização.
Os dados são extraídos de sistemas legados e fontes externas.
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Os dados são derivados do “operational data store (ods)", uma base de dados integrada que contém somente dados detalhados. Sua construção adota uma base de dados relacionais, projetada para integrar dados de várias fontes. Esses dados passam para outras operações e para o Data Warehouse com o objetivo de gerar relatórios.
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É só lembrar que no processo de aquisição de dados de um DW, há o processo de ETL, que cria um Banco de Dados integrado e temporário (conhecido como ODS, Staging Area) antes de fazer a carga no DW
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Este é o tipo mais comum (e cobrado em provas) de arquitetura moderna de data warehouse, pois produz um fluxo de dados bem organizado de informações brutas a percepções valiosas.
A camada inferior normalmente compreende o servidor de banco de dados que cria uma camada de abstração de dados de várias fontes, como bancos de dados transacionais utilizados para usos de front-end.
A camada intermediária inclui um servidor OLAP. Da perspectiva do usuário, este nível altera os dados em um arranjo que é mais adequado para análise e sondagem multifacetada. Uma vez que inclui um servidor OLAP pré-construído na arquitetura, também podemos chamá-lo de data warehouse focado em OLAP.
A terceira e mais alta camada é o nível do cliente, que inclui as ferramentas e a Interface de Programação de Aplicativos (API) usadas para análise de dados de alto nível, consultas e relatórios.
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Pensei igua!!!