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Data Mart
São depósitos de dados que atende a certas áreas específicas da empresa, também conhecido como Data Warehouse Departamental fornece suporte à decisão para um pequeno grupo de pessoas – como aos profissionais da área de marketing, ou de vendas, por exemplo. O tempo de desenvolvimento e implementação, assim como os investimentos necessários, também são bem menores, em comparação ao Data Warehouse.
É preciso ter em mente que as diferenças entre Data Mart e Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Portanto, as definições dos problemas e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos para ambos.
Enquanto o Data Mart trata de um problema departamental ou local, um (Data Warehouse) envolve o esforço de toda a empresa para que o suporte a decisões atue em todos os níveis da organização. Sabendo-se as diferenças entre escopo e tamanho, o desenvolvimento de um (Data Warehouse) requer tempo, dados e investimentos gerenciais muito maiores que um (Data Mart).
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Traduzido como Mercado de Dados, trata-se de um subconjunto de dados de um Data Warehouse. Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (Ex: Vendas, Estoque, Controladoria, entre outros) ou diferentes níveis de sumarização (Ex: Vendas Anual, Vendas Semestral, Vendas Mensal, entre outros), que focalizam uma ou mais áreas específicas. Seus dados são obtidos do DW – indexados para suportar intensas pesquisas.
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Data mart (repositório de dados) é subconjunto de dados de um Data warehouse (ou DW, armazém de dados).
Um data warehouse é um tipo de sistema de projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de business intelligence (BI), especialmente a análise avançada.
Os data warehouses destinam-se exclusivamente a realizar consultas e análises avançadas e geralmente contêm grandes quantidades de dados históricos. Os dados em um data warehouse geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de log de aplicativos e aplicativos de transações.
GABARITO: CORRETO.
Fonte: Oracle.com
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Data mart = (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data warehouse (ou DW, armazém de dados).
Gabarito Certo.
Fonte: wikipédia
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Gabarito: certo
Data Marts: subconjuntos de um DW, repositório específico e volátil.
(CESPE / CEBRASPE - 2012 ) Por meio de um data mart, que é um subconjunto do data warehouse, é possível criar uma visão personalizada dos dados. (CERTO)
(CESPE / CEBRASPE - 2011 ) Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW. Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área. (CERTO)
Editado : 22/07/2021
Até então havia colocado o D.M como volátil, mas nessa questão o CESPE o trouxe como NÃO VOLÁTIL.
QUESTÃO CESPE QUE DIZ QUE O DATA MARTS É NÃO VOLÁTIL :
(CESPE/2021/TCE-RJ)Enquanto os depósitos de dados e seus subconjuntos data marts são bancos estáticos, ou seja, não mais sofrem mudanças depois de agrupados, formatados e armazenados seus dados em um repositório, os bancos de dados típicos mudam constantemente, sendo dinâmicos por natureza.(CERTO)
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Gabarito: CERTO
Data Mart: É um pequeno data warehouse, abrangendo uma determinada área de assunto e oferecendo informações mais detalhadas sobre o mercado (ou departamento) em questão.
Um Data Mart pode ser criado de duas maneiras:
1.Capturando dados diretamente de sistemas transacionais, cada Data Mart buscando as informações relevantes para o seu mercado;
2.Capturando dados de todos os sistemas transacionais em um Data Warehouse central, que por sua vez alimenta todos os Data Marts.
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Data Warehouse - Voltado para empresas para melhor tomada de decisões estratégicas - Armazena dados estruturados - Tabelas, e-mail, documentos e arquivos
Data Lake - É projetado para armazenar dados de diversas fontes e formatos, não havendo a necessidade da definição de um esquema de dados para inserir novos itens - Armazena dados estruturados ou não estruturados - Tabelas, documentos, vídeos, arquivos, imagens.
Data Mart - Voltado por assunto, área ou algo mais especifico
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A principal ideia do Data Warehouse é construir um depósito no qual será mantida a memória histórica dos dados, possibilitando a utilização dos mesmos para consulta e análise estratégica para a tomada de decisão!
Data Mart é um banco de dados multidimensional de escopo departamental (ou seja, abrange apenas um determinado departamento). Trata-se de “um subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente visto como um data warehouse setorial” (Kimball).
As diferenças entre o Data Mart e o Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido.
Data Mining (ou Mineração de dados) define uma série de procedimentos, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart à procura de padrões e tendências a respeito dos dados armazenados.
Fonte: Apostila do Gran
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Data Marts:
"Subconjuntos" do DataWare.
Responde prováveis perguntas de um tipo específico de usuário.
Composto por um ou mais cubos de dados.
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Certo
Tipos de DW
Data Warehouse Empresarial (EDW): é uma armazenagem de dados da organização de forma grande e abrangente
Armazenamento de Dados Operacionais (ODS): é usado para decisões de curto prazo envolvendo aplicações de missão crítica, para o médio e longo prazo as decisões devem estar associadas com o EDW.
Data Mart (DM): é uma subdivisão ou subconjunto do EDW, ele é especializadoe volátil(são alterados frequentemente), ou seja, tem escopo reduzido do projeto.
Dependente: quando ele é criado diretamente a partir do armazém de dados.
Independente: quando ele não é criado diretamente a partir do armazém de dados, e é destinado a uma unidade estratégica de negócios ou um departamento.
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ele provavelmente tirou daqui
https://www.devmedia.com.br/data-warehouse/12609
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CERTO
Data mart é sub-conjunto de dados de um Data warehouse. Geralmente são dados referentes a um assunto em especial ou diferentes níveis de sumarização, que focalizam uma ou mais áreas específicas. Seus dados são obtidos do DW, desnormalizados e indexados para suportar intensa pesquisa.
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Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data warehouse permitem consultas.
CERTO
--> DW como uma estrutura que será consultada e retroalimentada e que possui relação com o BD
--> Mart: Lembrei do conceito de mercado como similar --> Várias consultas, visitas.
"A disciplina é a maior tutora que o sonhador pode ter, pois ela transforma o sonho em realidade."
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Data Mart
Mercado de dados
Assunto em Especial , diferentes níveis
Dados obtidos através do Datawarehouse
Pequeno DW
Subconjunto do DW
Usa esquema floco de neve
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Data Mart
Mercado de dados
Assunto em Especial , diferentes níveis
Dados obtidos através do Datawarehouse
Pequeno DW
Subconjunto do DW
Usa esquema floco de neve
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De onde veio essa terminologia "servidores de apresentação" para se referir a Data Mart?
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Cheio de comentarios definindo um DATA MART, legal, bacana!!!
mas nenhum que explique esse negócio de servidores de apresentação, que é justamente o ponto pra resolver a questão. Sem comentário de professor e sem comentário realmente útil de colegas... dificil
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Tantas explicações genéricas, ninguém explicou minimamente o núcleo da questão.
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Servidor de apresentação: Ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais. Normalmente os dados estão disponíveis nestes servidores em bancos de dados relacionais, mas também podem estar armazenados em tecnologia OLAP (OnLine Analytical Processing ) já que muitos data marts trabalham apenas com dados no modelo dimensional.
Data Mart: Subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente divididos por departamento ou visões necessárias para os usuários.
fonte: https://www.devmedia.com.br/data-warehouse/12609
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Data Mart(DM) É um subconjunto de dados de um DataWarehouse (DW), com informações de interesse particular para um determinado setor.
Ex analógico: DW é uma grande empresa, já o DM são os setores que a formam (setor de informação, finanças, faturamento etc).
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Todo mundo escreve um monte de coisa copiada da internet ... mas não respondem a questão
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Ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais. Normalmente os dados estão disponíveis nestes servidores em bancos de dados relacionais, mas também podem estar armazenados em tecnologia OLAP (OnLine Analytical Processing ) já que muitos data marts trabalham apenas com dados no modelo dimensional.
Subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente divididos por departamento ou visões necessárias para os usuários.
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CERTO.
DATA WAREHOUSE
A principal ideia do Data Warehouse é construir um depósito no qual será mantida a memória histórica dos dados, possibilitando a utilização dos mesmos para consulta e análise estratégica para a tomada de decisão!
Os Data Warehouse são uma coleção de dados para realizar consulta.
DATA MART
É um banco de dados multidimensional de escopo departamental (ou seja, abrange apenas um determinado departamento). Trata-se de “um subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente visto como um data warehouse setorial” (Kimball).
É um pequeno Data Warehouse, abrangendo uma determinada área de assunto e oferecendo informações mais detalhadas sobre o mercado (ou departamento) em questão.
DIFERENÇAS
As diferenças entre o Data Mart e o Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido.
DATA MNING (ou Mineração de dados)
Define uma série de Procedimentos, Técnicas e Ferramentas para Recuperar e Analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart à procura de Padrões e Tendências a respeito dos dados armazenados.
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Já ta bom gnt, podem parar de definir Data Mart e Data Warehouse..
Agora, se são conceitos diferentes, como podem os servidores de apresentação que permitem consultas serem chamados de Data Mart?
Data mart: Subconjunto lógico do Data Warehouse, geralmente divididos por departamento ou visões necessárias para os usuários.
Servidores de apresentação: Ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais.
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O Data Mart é considerado um pequeno Data Warehouse – ou um subconjunto/segmentação de um Data Warehouse – que contém dados de uma organização em geral restritos a uma unidade de negócio ou a um processo de negócio específico com a finalidade de dar suporte ao processo decisório da alta direção por meio da criação de uma visão personalizada dos dados.
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Data Mart
São depósitos de dados que atende a certas áreas específicas da empresa, também conhecido como Data Warehouse Departamental fornece suporte à decisão para um pequeno grupo de pessoas – como aos profissionais da área de marketing, ou de vendas, por exemplo. O tempo de desenvolvimento e implementação, assim como os investimentos necessários, também são bem menores, em comparação ao Data Warehouse.
É preciso ter em mente que as diferenças entre Data Mart e Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Portanto, as definições dos problemas e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos para ambos.
Enquanto o Data Mart trata de um problema departamental ou local, um (Data Warehouse) envolve o esforço de toda a empresa para que o suporte a decisões atue em todos os níveis da organização. Sabendo-se as diferenças entre escopo e tamanho, o desenvolvimento de um (Data Warehouse) requer tempo, dados e investimentos gerenciais muito maiores que um (Data Mart).
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André Guilherme Mota tem razão demais. Povo enche o trem de comentários idênticos. Geral sabe a definição suas aí, mas a chave da questão é outra e ninguém falou nada.
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COMO DECOREI!
(obs: Não errei mais questões sobre tal assunto)
Data Warehouse: Pense em um bolo napolitano, que cada fatia é um sabor.
Data mart: Uma fatia de especifico sabor.
#PartiuAMAZÔNIA
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Essa galera do copia e cola é uma praga nos comentários.
não tem uma explicação relevante sobre a questão fica quietinho e vai pra prox.
NINGUEM PRECISA DE RESPOSTAS COPIADAS DA NET E COLADA AQUI
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Fugindo um pouco dos copia e cola, o data warehouse é como se fosse um grande armário, enquanto os datamart são as suas gavetas. Quando você vai pegar uma roupa por exemplo você as tira das gavetas, com os dados no data warehouse acontece algo semelhante.
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CERTO
A questão utilizou ambos como sinônimos
SERVIDOR DE APRESENTAÇÃO
- Ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais.(os dados estão disponíveis nestes servidores, geralmente dividido em "pequenas fatias" de dados - Data Mart)
DATA MART
- Subconjunto de dados do Data Warehouse, geralmente dividido em "pequenas fatias" que armazenam subconjuntos de dados.
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Professores do QC só respondem questões simples... QUESTÕES SIMPLES EU TBM SEI RESPONDER, RAPAAAAAA...
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Data Mart
São depósitos de dados que atende a certas áreas específicas da empresa, também conhecido como Data Warehouse Departamental fornece suporte à decisão para um pequeno grupo de pessoas – como aos profissionais da área de marketing, ou de vendas, por exemplo. O tempo de desenvolvimento e implementação, assim como os investimentos necessários, também são bem menores, em comparação ao Data Warehouse.
É preciso ter em mente que as diferenças entre Data Mart e Data Warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Portanto, as definições dos problemas e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos para ambos.
Enquanto o Data Mart trata de um problema departamental ou local, um (Data Warehouse) envolve o esforço de toda a empresa para que o suporte a decisões atue em todos os níveis da organização. Sabendo-se as diferenças entre escopo e tamanho, o desenvolvimento de um (Data Warehouse) requer tempo, dados e investimentos gerenciais muito maiores que um (Data Mart).
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Sobre o termo "servidores de apresentação", segue um trecho do comentário da professora do TEC:
O local onde os dados são armazenados e organizados, e que fornece acesso ao usuário final para realizar consultas é chamado de servidor de apresentação. Esses dados disponíveis nos servidores de apresentação, muitas das vezes são armazenados em ferramentas OLAP (ferramenta que permite ao usuário extrair informações de um data warehouse de forma customizada e interativa), onde os data marts podem ter acesso, pois eles trabalham com dados no modelo dimensional.
Dessa forma, o Data Warehouse é responsável por prover suporte a decisões em todas as áreas da empresa, enquanto o Data Mart é dedicado a fornecer auxilio a pequenos grupos de profissionais da organização. Devido a isso, o Data Mart possui uma visão mais detalhada dos dados, onde ele fornece uma melhor apresentação dos dados para que o DW realize consultas com maior eficiência.
Sendo assim, a resposta correta é a opção certo.
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Vocês que comentam questões, com outras questões: thank you
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como ninguém comentou isso ainda, vou dar minha contribuição: Data mart = (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data warehouse (ou DW, armazém de dados).
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Servidor de Apresentação
Ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais. Normalmente os dados estão disponíveis nestes servidores em bancos de dados relacionais, mas também podem estar armazenados em tecnologia OLAP (OnLine Analytical Processing ) já que muitos data marts trabalham apenas com dados no modelo dimensional.
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"Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data warehouse permitem consultas."
Segundo a “Devmedia” servidor de apresentação é um ambiente onde os dados são organizados e armazenados para consulta direta pelos usuários finais. E que esses dados podem ser armazenados em bancos de dados relacionais ou analíticos.
Para os dados analíticos:
Na abordagem de Inmon, onde a consulta é realizada nos Data Marts, os servidores de apresentação são os DM, aí estaria certa.
Mas na abordagem de Kimball, onde a consulta é realizada diretamente no DW, os servidores de apresentação não são os DM. Não sou formado nessa área, mas pelo que estudei, essa questão deveria ser anulada por ter 2 respostas possíveis.
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ASSERTIVA CORRETA!
Complementando;
Data marts se diferenciam dos data warehouses por serem mais específicos e atenderem a problemas locais ou departamentais, que são mais voláteis, ao contrário dos data warehouses.
Em termos de tamanho são menores tanto em tamanho como em escopo.