SóProvas

ID
245236
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 21ª Região (RN)
Ano
2010
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

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.

Alternativas
Comentários
  • "... necessariamente essas medidas não compartilham a mesma granularidade."

    Assertiva ERRADA!
  • As medidas podem ser:
    • aditivas,
    • semiaditivas e
    • não aditivas

  • As tabelas fato são compostas obrigatóriamente por uma chave primária composta pelas chaves primárias das tabelas que contêm as descrições do fato, as de dimensão. Além desta chave composta uma tabela fato contêm medidas que váriam de númericas ou sem medida e neste contexto tempos três tipos de tabela fato:

    • aditivas: são númericas e são somadas com relação as dimensões existentes, por exemplo: quantidade, valor total dos itens.
    • semi-aditivas: são númericas mas não podem ser somadas com relação a todas as dimensões, por exemplo: o estoque é totalizado ao longo da produto porém ao longo das dimensões loja e data não existe o menor sentido está totalização.
    • não-aditivas: dados não númericos, por exemplo: carro1, carro2, carro3.

    FONTE: http://www.flaviohorita.stillit.com.br/index.php?option=com_content&view=article&id=81:modelagem-dimensional&catid=43:business-intelligence&Itemid=57
  • A questão está errada porque as linhas compartilham a mesma granularidade, e a medida pode ser aditiva, semi-aditiva ou não aditiva.
  • Complementando a resposta dos colegas, realmente o erro da questão é que as tabelas FATO devem possuir medidas com a MESMA granularidade. Essa é, segundo Kimball, a quarta regra, dentre as 10 regras de ouro para a Modelagem Dimensional:

    http://litolima.com/2010/01/12/dez-regras-de-ouro-para-modelagem-dimensional/

  • Regra  4: Um Fato deve ter, sempre, a mesma granularidade.

    Existem três categorias fundamentais de granularidade: Transacional, Período no Tempo ou Período Acumulado (transacional, periodic snapshot, or accumulating snapshot).

     

    Indiferentemente do tipo da granularidade, cada medida em um Fato deve ter, exatamente, o mesmo nível de detalhe.

     

    Quando misturamos fatos (medidas), representando múltiplos níveis de granularidade em uma mesma tabela Fato, estaremos gerando uma confusão de informações sobre o negócio, gerando, com certeza, informações erradas e desacreditando o BI na empresa.

     

    https://litolima.com/2010/01/12/dez-regras-de-ouro-para-modelagem-dimensional/

     

  • ADITIVA - EX: LUCRO LÍQUIDO;

    SEMI-ADITIVA - EX: QUANTIDADE EM ESTOQUE;

    NÃO-ADITIVA - EX: PERCENTAGEM.