Questão 241642

• Banca: CESPE / CEBRASPE
• Órgão: MPU
• Ano: 2010
• Provas: CESPE - 2010 - MPU - Analista de Informática - Perito
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: DW - Data Warehouse

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.

• C. Certo
• E. Errado

Gabarito: C

Comentários

• Não teve jeito, precisei procurar a definição de "taxonomia facetada" pra compreender a questão. Talvez ajude aos colegas.
  
  Uma taxonomia facetada se constitui em um vocabulário controlado organizado em uma estrutura hierárquica conceitual, onde as categorias da taxonomia são sintetizadas em um nível mais alto de classificação, chamado facetas.
  As facetas de uma taxonomia podem ser construídas como perspectivas, pontos de vista ou dimensões de um domínio particular, provendo uma organização sistemática dos termos de um vocabulário controlado.
  
  Assim, as facetas são modeladas como dimensões para que os dados oriundos de diversas fontes de informação não estruturadas possam ser explorados nas análises.

• Em [1], temos:
  
  "Ao analisarmos os dados não-estruturados em sua forma original, precisamos de um mecanismo capaz de desempenhar o papel de auxílio exploratório."
  
  Mais ainda: "... este papel pode ser desempenhado eficientemente por uma taxonomia facetada."
  
  Referência:
  [1] Uma abordagem multifacetada para exploração integrada de dados estruturados e não-estruturados em ambientes OLAP: http://teses2.ufrj.br/15/teses/735155.pdf

• • A palavra taxonomia vem de tassein, que significa "para classificar", e nomos, que significa "lei, ciência, administrar". Pode ser considerada um tipo de sistema de classificação: possibilita organizar e recuperar informação.
  • A taxonomia facetada permite que os dados possam ser armazenados e obtidos em um espaço de informação multidimensional por meio da combinação de "filtros" (pontos de vista, perspectivas) que realizam um estreitamento progressivo de escolhas em cada dimensão.
  • Exemplo de facetas de dados:
  • "Semana passada", "Ano passado" (baseada em tempo)
  • "Vídeo", "Foto" (tipo/fonte)

• Mas DW não trabalha com dados estruturados? Seria a tal Taxonomia facetada um meio de estruturar?