Modelagem e arquitetura do DW

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Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)
Professor(a): Marise de Barros Miranda Gomes (Doutorado)
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Sobre a construção do DW, considere as seguintes afirmações:
( ) A construção de um DW inicia com a recuperação dos dados históricos da empresa.
( ) A construção pressupõe necessidades de informações especializadas, indicadores de performance da organização.
( ) Uma base histórica auxilia na criação de comparações com dados atuais e tendências futuras.
( ) Um banco de dados analítico é um sistema somente de leitura e escrita que armazena dados.
( ) A construção não prevê também a utilização de ferramentas.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
F - F - F – V – V.
F – V – V – F – F.
V – V – V – F – F. CORRETO
F – V – F – V – F.
V –V - V – V – F.
Código da questão: 52076
A decisão de optar pelo Esquema Estrela ou pelo Esquema Floco de Neve deve ser tomada levando-se em consideração,
principalmente, pela complexidade da solução e o volume de dados a ser manipulado.
Sobre as características dos Esquemas Estrela e Floco de Neve, julgue os itens a seguir:
I. O Esquema Estrela possui uma estrutura razoavelmente simples, com poucas tabelas e relacionamentos bem definidos,
aproximando bastante do modelo de negócio.
II. O Esquema Floco de Neve é uma variação do Esquema Estrela, em que as tabelas dimensões de um Esquema Estrela são
organizadas em uma hierarquia ao normalizá-las.
III. O Esquema Estrela é composto por uma tabela dominante no centro, chamada de Fatos, relacionada com tabelas auxiliares,
chamadas de tabelas de Dimensões, sendo que a tabela de Fatos é relacionada com cada tabela de Dimensão em um
relacionamento “muitos para um”.
IV. O Esquema Floco de Neve separa as hierarquias das dimensões em tabelas normalizadas, aumentando consideravelmente o
número de dimensões, consequentemente aumenta-se a performance das consultas dinâmicas.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
II – III – IV.
I – II – III – IV.
I – II – III. CORRETO
I – II.
II – III.
Resolução comentada:
A construção de um DW inicia com a recuperação dos dados históricos da empresa. Isso significa realizar cópias da história da
organização, de acordo com os dois anos anteriores, como recomenda Machado (2010).
A construção pressupõe necessidades de informações especializadas, indicadores de performance da organização. Uma base
histórica auxilia na criação de comparações com dados atuais e tendências futuras.
A construção prevê também a utilização de ferramentas de EIS e DSS. Essas ferramentas são utilizadas em diferentes níveis de
gestão das organizações, de acordo com Turban (2007).
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Código da questão: 42593
A modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, permitindo a visualização de grande quantidade
de dados, por meio de consultas dinâmicas de ferramentas Online Analytical Processing (OLAP – Processamento Analítico On-line) que
exibem as informações no formato de um cubo.
Assinale a alternativa correta que indica os elementos básicos da modelagem multidimensional:
Alternativas:
Tabela de dados e tabelas de Dimensões
Tabela de Fatos e tabelas de consultas.
Tabela de Fatos e tabelas de Dimensões. CORRETO
Tabela de dados e tabelas de consultas.
Tabelas normalizadas e tabelas não-normalizadas.
Código da questão: 42590
A modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, consistindo em um modelo composto por tabelas
de Fatos e de Dimensões, que proporcionam uma visão multidimensional de grande quantidade de dados. Existem algumas abordagens
específicas para modelagem multidimensional, derivadas da aparência do esquema traçado, a partir do Diagrama de Entidades e
Relacionamentos (DER), sendo o ___________________  composto de uma tabela dominante no centro, chamada de Fatos, rodeada por
tabelas auxiliares, chamadas de tabelas de Dimensões, o qual a tabela de Fatos conecta-se às tabelas de Dimensões por várias junções e
cada  tabela de Dimensão se conecta com apenas uma junção à tabela de Fatos. E uma variante deste esquema é denominado de
___________________.
Assinale a alternativa correta que indica os termos que preenchem as lacunas acima:
Alternativas:
Esquema Floco de Neve; Esquema Estrela.
Esquema Floco de Neve; Esquema Cubo.
Esquema Estrela; Esquema Cubo.
Esquema Estrela; Esquema Floco de Neve. CORRETO
Esquema MER; Esquema Cubo.
Código da questão: 42591
Resolução comentada:
Os itens corretos são I, II e III. O item IV está errado, porque o Esquema Floco de Neve separa as hierarquias das dimensões em
tabelas normalizadas, aumentando consideravelmente o número de dimensões, e diminuindo consequentemente a performance
das consultas dinâmicas.
Resolução comentada:
a modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, consistindo em um modelo composto por
tabelas de Fatos e de Dimensões que proporcionam uma visão multidimensional de grande quantidade de dados.
Fatos: é uma coleção de itens de dados, composta de dados de medidas, representando uma transação ou um evento de negócio.
Um fato é representado por valores numéricos em um esquema, e implementado em tabelas denominadas tabelas de Fatos.
Dimensões: são os elementos que participam de um fato, ou seja, são as possíveis formas de visualizar os dados de forma
descritiva e classificatória, determinando o contexto de um assunto de negócio. Os elementos que representam uma dimensão são
especificados em um esquema e implementados em tabelas denominadas de tabelas de Dimensões.
Resolução comentada:
o Esquema Estrela (Star Schema) é a abordagem, proposta por Kimball (1998), que visa criar esquemas físicos mais simples e
incremental. O nome estrela se dá devido à disposição em que se encontram as tabelas, sendo a tabela de Fatos, centralizada no
esquema, e as tabelas de Dimensões são relacionandas nas pontas do esquema.
Elmasri e Navathe (2005) descrevem que o “esquema floco de neve é uma variação do esquema estrela em que as tabelas
dimensões de um esquema estrela são organizadas em uma hierarquia ao normalizá-las” (ELMASRI; NAVATHE, 225, p. 725).
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Ferramentas de mineração de dados (Data Mining) são utilizadas nos diferentes segmentos do mercado para sustentar e consolidar
estratégias que auxiliem no processo de tomada de decisão, a partir da geração das informações em conhecimento potencialmente útil.
Sobre o conceito de Data Mining, assinale a alternativa correta
Alternativas:
Refere-se a um pequeno subconjunto de um Data Warehouse, sobre um único assunto, que fornece suporte às decisões para um grupo
de pessoas, podendo ser criado a partir de dados extraídos de um DW maior, com o objetivo específico de dar suporte a acessos mais
rápido para determinado grupo ou função.
Refere-se à utilização de banco de dados com características multidimensionais, permitindo a navegação com níveis de detalhamento em
tempo real, a partir da combinação das dimensões do cubo, proporcionando análises sofisticadas com ótimo desempenho.
Refere-se à descrição de padrões e tendências que são reveladas por subconjuntos de dados compactados de diferentes bases de dados,
a partir de um subconjunto de dados com características idênticas, demostrando as relações funcionais entre as variáveis definidas.
Refere-se às atividades que analisam grande volume de dados, descobrem problemas e oportunidades ocultas em seusrelacionamentos,
formam modelos computacionais com base nessas descobertas e, então, utilizam esses modelos para prever o comportamento do
negócio. CORRETO
Refere-se à abordagem de uso combinado de banco de dados relacional com banco de dados orientado a objetos, onde as estruturas
relacionais são utilizadas para os dados com maior granularidade e as estruturas orientadas a objetos são utilizadas para dados com
menor granularidade.
Código da questão: 42609
Em um processo de tomada de decisões, a disponibilidade e o fácil acesso às informações organizacionais contribuem para uma
decisão de sucesso. Assim, a extração eficaz de informações de um ambiente de Data Warehouse (DW) para gerar conhecimento é
proporcionada por ferramentas que disponibilizam recursos avançados para suportar operações sobre o conjunto de dados
multidimensional. Pela maior popularidade do uso das ferramentas de acesso a um DW, destaca-se as ferramentas
__________________________.
Assinale a alternativa correta que indica o termo que preenche a lacuna acima:
Alternativas:
Online Transaction Processing (OLTP).
Staging Area.
Business Inteligence (BI).
Online Analytical Processing (OLAP). CORRETO
Operational Data Store (ODS).
Código da questão: 42605
Uma característica importante que deve estar presente em ferramentas OLAP é a capacidade de efetuar operações sobre um conjunto
de dados multidimensional que retorna uma apresentação ou sumarização diferente de informações. Existem diversos operadores OLAP
que permitem acessar os dados em esquemas multidimensionais. As principais operações são do tipo Drill (Drill Down, Drill Up, Drill
Across e Drill Throught) e as do tipo Slice and Dice.
Sobre os tipos de operações, julgue os itens a seguir, indicando “V” para o item verdadeiro e “F” para o item falso:
1. (   ) O tipo de operação Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a
granularidade, ou seja, navega verticalmente, descendo a hierarquia no sentido mais específico.
2. (   ) O tipo de operação Drill Up ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento
Resolução comentada:
Segundo Rob e Coronel (2011, p. 580), a mineração de dados refere-se às atividades que analisam os dados, descobrem
problemas e oportunidades ocultas em seus relacionamentos, formam modelos computacionais com base nessas descobertas e,
então, utilizam esses modelos para prever o comportamento do negócio – exigindo a mínima intervenção do usuário final.
Resolução comentada:
Machado (2013) descreve que as ferramentas OLAP surgiram com os sistemas de apoio à decisão para fazerem a consulta e
análise dos dados dos DW, sendo às aplicações às quais os usuários têm acesso para extrair os dados de suas bases e construir os
relatórios com recursos que atendem os gestores.
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da informação.
3. (   ) O tipo de operação Drill Across permite navegar transversalmente no eixo da árvore hierárquica, inserindo ou retirando
posições da dimensão.
4. (   ) O tipo de operação Slice and Dice ocorre quando o usuário navega de uma informação contida em uma dimensão para uma
outra dimensão.
5. (   ) O tipo de operação Drill Throught significa a redução do escopo dos dados em análise, além de mudar a ordem das
dimensões, mudando, assim, a orientação segundo a qual os dados são visualizados.
Assinale a alternativa correta
Alternativas:
F – F – F – V – V.
V – V – V – F – F. CORRETO
F – F – F – F – F.
V – F – V – F – V.
V – V – V – V – V.
Código da questão: 42608
Os ambientes de Data Warehouses (DW) integram sofisticadas ferramentas para análises complexas de dados históricos e descoberta
de conhecimento, assegurando o suporte à tomada de decisão. Um ________________ organizacional pode manter um armazém central de
dados da organização inteira, ou pode manter armazéns menores, descentralizados, denominados ________________.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Alternativas:
Data Warehouse; Data Marts. CORRETO
Data Mining; Data Marts.
Data Mining; Data Source.
Data Warehouse; Data Mining.
Data Mining; Data Warehouse.
Código da questão: 42581
Considerando a temporalidade, conforme referido no material didático, a informação é a combinação de dados e o tratamento
inserido nela. Esse tratamento é uma sentença associada, gerando um conceito, um conhecimento, uma afirmação sobre os dados
armazenados. Cada sentença permite a criação das bases de informação para realizar as análises. Considerando uma empresa de
atacado, em que um DW possibilita a realização de análises, aponte a alternativa que exemplifica pelo menos três tipos de análises
geradas.
Alternativas:
Contratos de qualquer natureza, contas a pagar, performance de vendas.
Listagem de matéria-prima, relação de clientes, endereço dos clientes.
Resolução comentada:
o item 4 é falso, porque o tipo de operação Slice and Dice que significa a redução do escopo dos dados em análise, além de
alterar a ordem das dimensões, altera, também, a orientação segundo a qual os dados são visualizados. Segundo Machado (2013),
Slice é a operação que corta o cubo, mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados. Dice, por sua vez, é a mudança
de perspectiva da visão, ou seja, é a extração de um subcubo ou a interseção de vários Slices.
O item 5 é falso, porque o tipo de operação Drill Throught ocorre quando o usuário navega de uma informação contida em uma
dimensão para uma outra dimensão. Por exemplo, quando o usuário está na dimensão de tempo e no próximo passo começa a
analisar a informação por região.
Resolução comentada:
os ambientes de Data Warehouses (DW) integram sofisticadas ferramentas para análises complexas de dados históricos e
descoberta de conhecimento, assegurando o suporte à tomada de decisão. Um Data Warehouse organizacional pode manter um
armazém central de dados da organização inteira, ou pode manter armazéns menores, descentralizados, denominados Data Mart.
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Indicadores climáticos, contratos de qualquer natureza, vendas de produtos.
Segmentação de clientes, indicadores da campanha de marketing, performance das vendas. CORRETO
Vendas dos produtos, quantidades do estoque, segmentação de clientes.
Código da questão: 42575
O modelo multidimensional permite encontrar respostas de comportamento do desempenho dos negócios, por meio dos aspectos a
seguir.
I. Realizar simulações de cenários.
II. Embasar análises estratégicas e alocar decisões.
III. Podem ser realizadas abstrações de localidade (onde).
IV. Permite resumir a temporalidade (quando).
V. Não associa responsabilidades (quem) e classificações (o quê).
São verdadeiras:
Alternativas:
I – II – III.
I – III, somente.
II – III – V.
I - II – III – IV. CORRETO
I – IV – V.
Código da questão: 42587
Resolução comentada:
na alternativa a), a viabilização de um DW pode-se encontrar o detalhamento de um repositório ou armazém de dados deve
possuir um DW em que se realizem análises como os exemplos a seguir:
Segmentação de clientes.
Indicadores da campanha de marketing.
Performance das vendas.
Análise da fidelização dos clientes.
Mensuração do atendimento ao cliente.
Status da lucratividade.
Comportamento das oscilações dos negócios.
Resolução comentada:
a abordagem do modelo multidimensional permite que respostas sobre o comportamento do desempenho do negócio sejam
encontradas por meio de simulações de cenários para embasar as análises estratégicas e alocar decisões. Esta abordagem remete
à necessidade de construir um modelo dimensional, em que são feitas perguntas sob abstrações de localidade (onde),
temporalidade (quando), responsabilidade (quem) e classificação (o quê).
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