Questão 639538

• Banca: FCC
• Órgão: TRT - 11ª Região (AM e RR)
• Ano: 2012
• Provas: FCC - 2012 - TRT - 11ª Região (AM e RR) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: DW - Data Warehouse

No âmbito dos DWs, representa um armazenamento intermediário que facilita a integração dos dados de ambiente operativo antes da sua atualização no DW. Trata-se de

• A. ODS.
• B. ETL.
• C. Data Mart.
• D. Star Schema.
• E. Fact Table.

Gabarito: A

Comentários

• Um Op erational Data Storage (ODS) ou Staging Area (SA) representa um
  armazenamento intermediário dos dados, promovendo a integração dos da-dos do ambiente op er ativo antes de sua atualização no DW. Inicialmente,
  um ODS era considerado um rep ositório temp orário que armazenava ap e-nas informaçõ es correntes antes de serem carregadas para o DW, s imilar
  a uma cópia dos ambientes de sistemas transacionais em uma empresa.
  Atualmente, alguns autores pas saram a denominá-lo Dynamic Data St o-rage (DDS). Ess a concep ção s e diferencia do conceito original p ela sua
  p erio dicidade de armazenamento e p elo fato de não somente armazenar
  dados temp orários para a carga do DW. Por não s er volátil, seus dados
  são armazenados ao longo do temp o e passam p or alter açõ es incrementais
  que ao longo do temp o, p o dendo se tornar um DW. (MACHADO, 2000).
• "Operational Data Storage" – ODS: representa um armazenamento intermediário dos dados, facilitando a integração dos dados do ambiente operativo antes da sua atualização no DW. Em sua proposta original, o ODS era um repositório temporário, que armazenava apenas as informações correntes, antes de serem carregadas para o DW. Atualmente, alguns autores passaram a denominá-lo Armazenamento Dinâmico de Dados – "Dynamic Data Storage – DDS". Esta nova concepção difere da original quanto à periodicidade de armazenamento. Ao contrário do ODS original, ele não armazena dados apenas para a carga do DW. O DDS não é volátil, e seus dados são armazenados ao longo do tempo. O DDS sofre alterações incrementais e com o decorrer do tempo, pode se tornar o DW.
• A questão poderia ser resolvida facilmente por eliminação, senão vejamos:
  
  
  B) ETL - do inglês Extract Transform Load (Extração Transformação Carga), são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim a carga dos dados em um Data Mart ou um Data Warehouse.
  C) Data Mart - é sub-conjunto de dados de um Data Warehouse. Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos).
  D) Star Schema - Um tipo de modelagem de um DW. Existem 3 tipos Star (Estrela), Snowflake (Floco de Neve) e Hypercube (Hiper-cubo).
  E) Fact Table - Ou tabelas de fatos, são as principais tabelas em uma Modelagem Dimensional nela são guardadas as medidas númericas mais importantes do processo de negócio. Exemplos como o valor de faturamento, a quantidade produtos entregues e a quantidade de entregas são os tipos de dados que estão alocados nesta tabela.
  
  Sabendo o que é cada resposta só sobra a letra A como resposta.

• A) CORRETO. "Operational Data Storage" – ODS: representa um armazenamento intermediário dos dados, facilitando a integração dos dados do ambiente operativo antes da sua atualização no DW.

   

  B) ETL - do inglês Extract Transform Load (Extração Transformação Carga), são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim a carga dos dados em um Data Mart ou um Data Warehouse.

  
  C) Data Mart - é sub-conjunto de dados de um Data Warehouse. Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos).

   

  D) Star Schema - Um tipo de modelagem de um DW. Existem 3 tipos: Star (Estrela), Snowflake (Floco de Neve) e Hypercube (Hiper-cubo).

  
  E) Fact Table - Ou tabelas de fatos, são as principais tabelas em uma Modelagem Dimensional nela são guardadas as medidas númericas mais importantes do processo de negócio. Exemplos como o valor de faturamento, a quantidade produtos entregues e a quantidade de entregas são os tipos de dados que estão alocados nesta tabela.

  
  
  Elimando as alternativas, resta "A".