Avaliação Modelagem e arquitetura do DW

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Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse) 
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automaticamente corrigidas. Você pode responder as questões consultando o material 
de estudos, mas lembre-se de cumprir o prazo estabelecido. Boa prova! 
1) 
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 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. 
 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 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. 
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. 
Código da questão: 42604 
2) 
Para implementar projetos de Data Warehouse, são necessárias algumas considerações 
conceituais que permitem manter o foco nas referências analíticas como finalidade. 
Nesse sentido, analise as afirmações a seguir. 
I. DW é uma coleção orientada por assuntos, integrada, variante no tempo e não volátil. 
II. Os resultados do DW servem para apoiar o processo de tomada de decisão das 
organizações. 
III. DW é a cópia específica de tabelas do banco analítico para consultas e análises, 
criando visões funcionais. 
IV. A construção de um DW depende fundamentalmente de arquitetura. 
V. DW é uma arquitetura e não uma tecnologia. 
São verdadeiras: 
 
Alternativas: 
 II – III – V. 
 I – II – IV – V. CORRETO 
 I – II – III. 
 I – IV – V. 
 I – IV. 
Resolução comentada: 
na conceituação dada por Inmonn (2005), DW é uma coleção orientada por assuntos, 
integrada, variante no tempo e não volátil, para apoiar o processo de tomada de 
decisão das organizações. 
Na definição de Kimball (2002), DW é a cópia específica de tabelas do banco 
transacional para consultas e análises, criando visões funcionais. 
Um projeto de construção de um DW depende, fundamentalmente, de arquitetura. Por 
isso, Machado (2010) deixa claro que “DW é uma arquitetura e não uma tecnologia”. A 
tecnologia sim ajuda a construir, operar e monitorar um projeto DW implantado. 
Código da questão: 42577 
 
 
3) 
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 – V – V. 
 F – F – F – V – V. 
 V – V – V – F – F. CORRETO 
 V – F – V – F – V. 
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. 
Código da questão: 42608 
4) 
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 Mining; Data Warehouse. 
 Data Mining; Data Source. 
 Data Warehouse; Data Marts. CORRETO 
 Data Mining; Data Marts. 
 Data Warehouse; Data Mining. 
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. 
Código da questão: 42581 
5) 
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 afirmaçãosobre 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: 
 Segmentação de clientes, indicadores da campanha de marketing, performance 
das vendas. CORRETO 
 Vendas dos produtos, quantidades do estoque, segmentação de clientes. 
 Listagem de matéria-prima, relação de clientes, endereço dos clientes. 
 Indicadores climáticos, contratos de qualquer natureza, vendas de produtos. 
 Contratos de qualquer natureza, contas a pagar, performance de vendas. 
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. 
Código da questão: 42575 
6) 
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 
 Relacionamento. 
 Tabela Fato. 
 Dimensão. 
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 impraticável obter respostas 
que refletem o comportamento de um conjunto de dados. Sumarizações podem ser 
somas, médias, medianas, quartis, etc. 
Código da questão: 42585 
7) 
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 serem 
utilizados 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: 
 I – II – IV. 
 III – IV. 
 I – II – III. 
 I – II. 
 II – III. CORRETO 
Resolução comentada: 
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. 
Código da questão: 42613 
8) 
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: 
 
Alternativas: 
 A primeira e a segunda asserções estão incorretas. 
 A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta. 
 A primeira asserção está correta e a segunda incorreta. CORRETO 
 A primeira asserção está incorreta e a segunda justifica a primeira. 
 A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não justifica a 
primeira. 
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. 
Código da questão: 42579 
9) 
As fontes de dados são armazenadas segundo um modelo de banco de dados, em 
geral organizados de acordo com uma estrutura lógica. Essas fontes de dados, além de 
serem mantidas em repositórios organizados, também incluem características 
determinantes quanto ao armazenamento e acesso. Aponte a alternativa que 
estabelece essas características. 
 
Alternativas: 
 As características associadas às fontes de dados são somente os 
relacionamentos entre os dados. 
 As características associadas às fontes de dados são os relacionamentos, os 
tipos e as restrições desses dados. CORRETO 
 As características associadas às fontes de dados são os relacionamentos, os 
índices de armazenamento e as tabelas dos repositórios. 
 Somente as restrições são associadas às fontes de dados. 
 As fontes de dados podem ser armazenadas e acessadas sem a necessidade de 
caracterização quanto ao tipo de dados. 
Resolução comentada: 
Toda fonte de dados que será armazenada e acessada em um banco de dados deve 
manter a integridade do conteúdo. A exemplo, como um dado de número de RG, deve 
estar relacionado à pessoa a qual pertence esse documento, o dado precisa ter 
consistência quanto ao tipo, se numérico ou texto, para viabilizar cálculos ou buscas, e 
as restrições, dado em determinado campo não pode ser nulo. 
Código da questão: 42570 
10) 
O banco de dados analítico é diferente do banco de dados operacional, transacional ou 
OLTP (Online Transaction Processing), usado para processar as transações. Embora os 
bancos de dados transacionais possam ser usados para suportar o armazenamento de 
dados e as aplicações de BI, não se recomenda seu uso por questões de integridade e 
escalabilidade. 
I. O banco de dados convencional deve ser preservado, e o banco de dados analíticos 
deve estar em outro schema. 
PORQUE 
II. Um banco de dados analítico tem uma estrutura baseada em coluna, tornandoos 
cálculos individuais muito rápidos. Já os bancos de dados transacionais dependem de 
armazenamento de dados baseado em linha, impróprio para operar com grandes 
volumes de dados. 
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas: 
 
Alternativas: 
 A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta. 
 A primeira e a segunda asserções estão corretas, e a segunda complementa a 
primeira. CORRETO 
 A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta 
 A primeira e a segunda asserções estão incorretas. 
 A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não tem 
relação com a primeira. 
Resolução comentada: 
Os bancos de dados transacionais são bancos baseados em armazenamento por linha, 
o que impossibilita o desempenho quando submetido a cálculos em processos 
analíticos. Isto deteriora o desempenho para a finalidade base ao qual foi projetado, 
que é armazenar, acessar, incluir e excluir os registros ali depositados. Portanto, para 
projetos que envolvam cálculos analíticos outro banco com processo de 
armazenamento por coluna é mais eficiente, como os bancos de dados analíticos, pois 
os registros ficam livres para serem submetidos aos cálculos volumétricos, essenciais 
para BI e Big Data. 
Código da questão: 50534