Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

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Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)
Professor(a): Marise de Barros Miranda Gomes (Doutorado)
1)
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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.
V – V – V – F – F.  CORRETO
F – V – F – V – F.
F – V – V – F – F.
V –V - V – V – F.
Código da questão: 52076
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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2) As ferramentas que apresentam características OLAP passaram a
ser referenciadas como ferramentas OLAP. As ferramentas OLAP
podem ser classificadas de acordo com a estratégia de
armazenamento, sendo chamadas de OLAP Multidimensional
(MOLAP), OLAP Relacional (ROLAP), OLAP Híbrido e OLAP Web.
Assinale a alternativa correta que descreve as características das
ferramentas do tipo MOLAP.
Alternativas:
O MOLAP refere-se à utilização de banco de dados com
características multidimensionais, permitindo operações que
ocorrem quando o usuário navega pelas informações contidas
entre dimensões de esquemas diferentes, acessados
remotamente.
O MOLAP refere-se à utilização da ferramenta OLAP em
ambiente remoto, disparando consultas via um navegador web
para o servidor que, por sua vez, retorna o cubo processado
para análise do usuário.
O MOLAP 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.  CORRETO
O MOLAP refere-se à utilização de banco de dados relacional
para implementar soluções OLAP, permitindo análise
multidimensional dos dados que estão armazenados em uma
base de dados relacional, sendo feito todo o processamento no
servidor da base de dados e depois gerados os comandos SQL
e as tabelas temporárias.
O MOLAP refere-se à abordagem de uso combinado de um
banco de dados relacional com um 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.
Resolução comentada:
O MOLAP 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. Segundo
Machado (2013), em um banco de dados multidimensional,
os cruzamentos de valores são realizados automaticamente,
agilizando a visualização multidimensional das informações
sob o ponto de vista de todas as dimensões. A forma de
acesso e de agregação dos dados faz com que esta
ferramenta tenha um excelente desempenho.
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3)
4)
Código da questão: 42604
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.
I – II.
II – III – IV.
I – II – III.  CORRETO
I – II – III – IV.
Código da questão: 42593
Segundo Rob e Coronel (2011), a característica mais marcante
das modernas ferramentas OLAP é a capacidade de análise
multidimensional. Os dados são processados e visualizados em
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.
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5)
uma estrutura multidimensional, sendo especialmente atrativos
para os tomadores de decisões de negócios, sendo que, enquanto
o DW mantém dados de suporte, a decisões integrados,
orientados por assunto, variáveis no tempo e não voláteis, o
sistema OLAP fornece o front end por meio do qual os usuários
finais acessam e analisam esses dados.
(ROB, P.; CORONEL, C. Sistemas de banco de dados: projeto,
implementação e administração. 8. ed. São Paulo: Cengage
Learning, 2011).
Sobre os critérios que uma ferramenta OLAP deve ter, julgue os
itens a seguir:
I. Dimensionalidade genérica: a ferramenta deve proporcionar
condições ao usuário para executar manipulações ou cálculos
entre as dimensões.
II. Manipulação de matriz esparsa dinâmica: para qualquer
matriz esparsa de dados, existe um e somente um esquema
físico, o qual provê a máxima eficiência e operacionalidade.
III. Flexibilidade nas consultas: a análise e a apresentação dos
dados tornam-se mais simples quando linhas, colunas e
células, que vão ser comparadas visualmente, são organizados
por agrupamentos lógicos.
IV. Dimensões e níveis de agregação limitados: um modelo
analítico comum deve conter uma matriz com dimensões de
dados definidas entre quatro a cinco dimensões.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
III – IV.
I – II.
I – II – III.  CORRETO
II – III.
I – II – III – IV.
Código da questão: 42607
As informações assumem o papel do principal patrimônio ativo
de uma organização. Assim, tornar as informações corporativas
acessíveis para entendimento e utilização das áreas estratégicas
das organizações é um fator fundamental para a tomada de
decisão assertiva. As ferramentas Online Analytical ProcessingResolução comentada:
o item IV está errado, porque as dimensões e níveis de
agregação são ilimitados: um modelo analítico comum pode
conter de quinze a vinte dimensões de dados.
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6)
(OLAP) surgiram com os sistemas de apoio à decisão para
viabilização e extração eficaz de informações de um ambiente de
Data Warehouse (DW).
Sobre as características das ferramentas OLAP, julgue os itens a
seguir:
I. Os dados são processados e visualizados em uma estrutura
multidimensional.
II. Estrutura logicamente dados multidimensionais na forma de
um cubo.
III. Efetua operações de manipulação de dados individuais, por
meio dos comandos de inserção, atualização e exclusão.
IV. Proporciona respostas rápidas e consistentes às consultas
interativas executadas pelos usuários.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
III – IV.
I – II – IV.  CORRETO
II – III.
I – II – III.
I – II.
Código da questão: 42606
O DW tem uma composição que separa a carga de trabalho
para análise da carga de trabalho para transações. No primeiro
caso, permite a consolidação de diferentes fontes nessa carga de
trabalho analítica.
I. Um DW possui um conjunto característico personalizado,
distintamente dos ambientes convencionais das organizações.
PORQUE
II. Há como replicar um DW de uma empresa para outra. Cada
projeto de DW não é único em sua essência, mas no seu modo de
operação e aplicação.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como
a relação entre elas:
Resolução comentada:
o item III está errado, porque os sistemas transacionais, Online
Transaction Processing (OLTP – Processamento de Transações
On-line, que efetuam operações de manipulação de dados
individuais, por meio dos comandos de inserção, atualização
e exclusão.
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7)
Alternativas:
A primeira asserção está incorreta e a segunda justifica a
primeira.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a
segunda não justifica a primeira.
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
A primeira asserção está correta e a segunda incorreta. 
CORRETO
Código da questão: 42579
Em um banco de dados relacional, a granularidade é baixa, mas
é muito importante, o que significa que ela é inversamente
proporcional ao detalhe do dado armazenado lá. Para se obter
granularidade alta, a importância do detalhe não pode ser
considerada. Marque a alternativa que relaciona a granularidade
em diferentes níveis e a disponibilidade de detalhamento dos
dados.
Alternativas:
 Entidade.
Sumarização.  CORRETO
Dimensão.
Relacionamento.
Tabela Fato.
Resolução comentada:
DW tem uma composição que separa a carga de trabalho
para sua análise para transações. No primeiro caso, permite a
consolidação de diferentes fontes nessa carga de trabalho
analítica.
Um DW possui um conjunto característico personalizado,
distintamente dos ambientes convencionais das organizações.
Por este motivo, não há como replicar um DW de uma
empresa para outra. Cada projeto de DW não na essência mas
no seu modo de operação e aplicação.
Resolução comentada:
um DW tem níveis de granularidade elevados por conta da
necessidade de sumarizações para refletir a realidade dos
dados do negócio. As sumarizações são necessárias, pois
refletem medidas resumidas ou condessadas, com alguma
transformação dos dados originais. Sem essa técnica, seria
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8)
Código da questão: 42585
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 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 – F – F.
V – V – V – F – F.  CORRETO
V – F – V – F – V.
V – V – V – V – V.
F – F – F – V – V.
impraticável obter respostas que refletem o comportamento
de um conjunto de dados. Sumarizações podem ser somas,
médias, medianas, quartis, etc.
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
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9)
Código da questão: 42608
Sobre o Modelo Entidade Relacionamento (MER), considere as
seguintes afirmações:
I. Dados como nome, endereço, produto são exemplos de
entidade.
II. Cada entidade possui atributos.
III. A cardinalidade representa a métrica entre as entidades.
IV. A tabela de fatos central se conecta a várias tabelas
dimensionais.
V. É o modelo mais amplamente utilizado em nível de abstração
de projetos de banco de dados, descriminando as características
dos dados, chave primária e estrangeira.
São verdadeiras:
Alternativas:
I – IIII.
II – III – V.
I – IV – V.
I – II – III.
I – II – IV – V.  CORRETO
Código da questão: 42572
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:
A afirmativa III está incorreta porque a cardinalidade
representa o grau de relacionamento entre as entidades no
modelo ER.
As demais, estão corretas.
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10) Rob e Coronel (2011) enfatizam que a mineração de dados é
proativa, ou seja, as ferramentas buscam automaticamente
identificar anomalias e possíveis relacionamentos entre os dados,
identificando problemas ainda não identificados pelos usuários
estratégicos para, assim, prover o conhecimento e aplica-lo às
necessidades dos negócios, sendo que a mineração de dados
contempla quatro fases básicas.
(ROB, P.; CORONEL, C. Sistemas de banco de dados: projeto,
implementação e administração. 8. ed. São Paulo: Cengage
Learning, 2011).
Sobre as fases do processo de mineração de dados, julgue os itens
a seguir:
I. A primeira fase, seleção dos dados, refere-se à seleção dos
principais conjuntos de dados e do tratamento de limpeza e
integração desses dados a seremutilizados pela operação de
transformação de dados.
II. A segunda fase, análise e classificação dos dados, refere-se ao
estudo dos dados para identificar características e padrões
comuns com a aplicação de algoritmos para encontrar
análises, vínculos ou dependências, padrões, tendências e
desvios de dados.
III. A terceira fase, aquisição do conhecimento, refere-se à seleção
dos algoritmos mais comuns de modelagem e aquisição de
conhecimentos, baseados em redes neurais, lógica indutiva,
árvores de decisão, classificação ou regressão, etc., e a
definição desses algoritmos com possível interação dos
usuários finais.
IV. A quarta fase, transformação dos dados, refere-se às
descobertas de mineração de dados para garantirem o
comportamento futuro e adquirirem conhecimento, para os
usuários estratégicos analisarem seus negócios, por exemplo,
o provável lançamento de um produto novo ou de uma
campanha de marketing.
Estão corretos os itens
Alternativas:
III – IV.
II – III.  CORRETO
I – II.
I – II – IV.
I – II – III.
Resolução comentada:
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Código da questão: 42613
o item I está errado, porque a primeira fase é definida como
preparação dos dados e refere-se à identificação dos
principais conjuntos de dados e do tratamento de limpeza e
integração desses dados a serem utilizados pela operação de
mineração de dados.
O item IV está errado porque a quarta fase é definida como
prognóstico e refere-se às descobertas de mineração de
dados para preverem o comportamento futuro e projetarem
resultados de negócios, como o provável lançamento de um
produto novo ou de uma campanha de marketing.
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