SóProvas


ID
2649283
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STJ
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Julgue o item que se segue, acerca de data mining e data warehouse.


Os data warehouses são modelados utilizando-se técnicas como a modelagem multidimensional, em que as dimensões podem se relacionar entre elas ou entre as dimensões e a fato, sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.

Alternativas
Comentários
  • alguém entendeu alguma coisa?

  • Assertiva INCORRETA.

    Os data warehouses são modelados utilizando-se técnicas como a modelagem multidimensional, em que as dimensões podem se relacionar entre elas ou entre as dimensões e a fato, sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.

    Podem existir múltiplas tabelas fato que compartilham as mesmas dimensões, dizemos que é o esquema de constelações de fatos

  • JUBILEU, fica uma dica, nem precisa entender não! em informática a afirmação:"EM QUALQUER CASO, LIMITADA" já torna muitoooo dificil da questão estar correta! fica a dica! se tá restringindo algo já é indicio suficiente de erro na questão!

  • Jubileu, vc não sabe e nem eu.

  • O Data Warehouse não se limita em tabelas.

  • Que papinho é esse de limitar alguma coisa cespinha...sai dai! hahaha

  • As medidas numéricas em uma tabela de fatos podem ser dividas em três categorias. Os fatos mais flexíveis e úteis são totalmente aditivos. Medidas aditivas podem ser agrupadas com qualquer das dimensões associadas à tabela de fatos. Medidas semi-aditivas podem ser agrupadas em algumas dimensões, mas não todas. Valores de saldo são fatos comuns semi-aditivos, porque eles são aditivos em todas as dimensões, exceto tempo. Finalmente, algumas medidas são completamente não-aditivas, como índices.

    o erro está em: ...sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.

    Fonte: Livro digital de BI, estratégia concursos.

  • "a fato" é assim mesmo??? rsrsrsr 

    Entendi porcaria nenhuma! jkkkkk

  • Mafalda, não é pra entender, é pra em concursos públicos. Entender essa doidice toda só maluco
  • Meu pensamento foi : Não são só métricas aditivas, pois há situações de métricas não-aditivas e métricas semi-aditivas.

    Só bora, rapaziada. 2021 é o nosso ano!

  • Lembrei do professor falando que era ilimitado hahahahha aí não contei conversa kkkk...

  • Rpz, eu não entendi nd mas lembrei que no meu material tem escrito "ilimitada". Maioria das questões que acerto é por isso; sempre lembro de uma palavrinha que tem no resumo

  • Dimensões ILIMITADAS

    Níveis de agregações ILIMITADAS (CESPE 2020)

    Operacionalização SEM RESTRIÇÕES entre as dimensões

    É isso mesmo que você leu!

    Fonte: Questões Cespe recentes + Alfacon

  • Parei de ler em LIMITADO. O erro da questão, pois o níveis de agregação são ilimitados.

  • Formato Estrela: 1 tabela por dimensão

    1 fato +1 dimensão

    não normaliza (mais redundante)

    maus usada em Data Mart

    Formato Floco de Neve: decomposição de dimensões

    +1 fato +1 dimensão

    normalizado (pouco redundante)

    mais usado em Data Warehouse

    Os data warehouses são modelados utilizando-se técnicas como a modelagem multidimensional, em que as dimensões podem se relacionar entre elas ou entre as dimensões e a fato, sendo, em qualquer caso, limitada a uma métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.

  • Basta saber que os datawarehouse tem a característica de ser multidimensional.

    . (CESPE / SECONT/ES - 2018) Data Warehouse é uma coleção de dados orientados ao assunto, que tem como características visão conceitual multidimensional, operações interdimensionais irrestritas, dimensões e níveis de agregação ilimitados, sendo que os dados são não voláteis e variantes no tempo.

    Comentários:

    Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assunto? Sim, conforme afirma Bill Inmon.

    Ele tem como característica visão conceitual multidimensional? Sim, Data Warehouse utiliza uma modelagem multidimensional e, não, modelo entidade-relacionamento.

    Realiza operações interdimensionais irrestritas? Sim, há infinitas possibilidades.

    Dimensões e níveis de agregação são ilimitados? Sim, você possui diversos níveis de granularidade.

    Por fim, os dados são não-voláteis e variantes no tempo, conforme afirma Bill Inmon.

  • Pode haver outras tabelas fatos que compartilham as mesmas dimensões

  • Ir de Nishimura é cair de cara dura.

    Foi-se o tempo, mestre!

  • . (CESPE / SECONT/ES - 2018) Data Warehouse é uma coleção de dados orientados ao assunto, que tem como características visão conceitual multidimensional, operações interdimensionais irrestritas, dimensões e níveis de agregação ilimitados, sendo que os dados são não voláteis e variantes no tempo.

    Comentários:

    Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assunto? Sim, conforme afirma Bill Inmon.

    Ele tem como característica visão conceitual multidimensional? Sim, Data Warehouse utiliza uma modelagem multidimensional e, não, modelo entidade-relacionamento.

    Realiza operações interdimensionais irrestritas? Sim, há infinitas possibilidades.

    Dimensões e níveis de agregação são ilimitados? Sim, você possui diversos níveis de granularidade.

    Por fim, os dados são não-voláteis e variantes no tempo, conforme afirma Bill Inmon.

  • Basta lembrar do modelo Snowflake pode ter várias tabelas fato. Não existe essa limitação que a questão menciona

  • To igual Jubileuuuu. kkkkkkkkk

    Jesus, ajudai-nos com a tua graça e peço pelo meu colega Jubileu, que deve tá na mesma sofrência que eu nesses: data warehouses, modelagem multidimensional, dimensões, métrica aditiva por dimensão e a uma tabela fato por modelo.

    Por que essas palavras se juntaram tudo numa pergunta? Por que? :(

  • Só a galera do TI mesmo...

  • O erro está ao afirmar que há uma limitação de métrica por dimensão e a somente uma tabela. Na verdade, haverá múltiplas tabelas para se compartilhar em várias dimensões.