-
A) Ausência de Volatilidade (Não -volátil) - Após os dados serem inseridos em um DW, os usuários não podem alterar ou atualizá-los.
B) Consistência - Refere-se à consistência de nomes, das unidades das variáveis, etc, no sentido de que os dados foram transformados até um estado uniforme, em outras palavras, Integridade.
C) Estrutura Relacional - é um modelo de dados representativo, adequado a ser o modelo subjacente de um SGBD, que se baseia no princípio de que todos os dados estão armazenados em tabelas.
D) Integração - Os DW devem colocar os dados de diferentes fontes em um formato consistente, apenas um formato, exemplo dia, mês ou anos; segundos, minutos, horas.
E) Variante no Tempo - Um DW mantém dados históricos. O tempo é uma dimensão importante a qual DW deve oferecer suporte.
Alternativa A
-
Data Warehouse:
.: Não Volátil;
.: Integrado;
.: Orientado por Assunto;
.: Varia com o passar o tempo (Cargas periódicas);
.: Dá suporte à tomada de decisões gerenciais;
.
At.te
Foco na missão ❢
-
Warehouse - uma das características marcantes do DW é ser não volátil , ou seja , os dados são carregados e analisados , ocorrendo poucas alterações .
-
Data Warehouse é não-volátil: ele não muda com facilidade. Na verdade, os dados simplesmente não mudam! – uma vez inseridos no DW, você não pode mais alterá-los, embora possam ser excluídos. Ademais, os dados não são atualizados após a inserção inicial.
-
https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-data-warehouse/
-
Características do DW
1 Ausência de Volatilidade ou não volátil: São informações que mudam com menos frequência ou não mudam. (atualizam)
2 Variante no tempo:
Propriedade de Isolamento: ACID Consistência e integração.
-
Orientado a assunto: armazena informações do assunto específicos importantes para o negócio da empresa.
Integrado: os dados criados dentro de um ambiente Data Warehouse são integrados, sem exceção.
Não volátil: permite apenas a inserção inicial dos dados e consultas.
Variante no tempo: o dado se refere a algum momento específico. Não é atualizável. A cada mudança, uma nova entrada é criada.
Granularidade: nível de detalhes contidos nos dados. Quanto mais detalhes, menor o nível de granularidade.