ARQUITETURA DE DATA WAREHOUSE E DATA MARTS

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1a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Fundatec - 2014 - Sefaz-RS - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Bloco 1
Há uma tecnologia que é empregada sobre grandes volumes de dados para descobrir novas informações em função de regras e padrões neles existentes. Normalmente, tais informações não são obtidas simplesmente consultando-se os dados armazenados em bancos de dados. Por exemplo: uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos descobriu, em seu enorme banco de dados, por meio do uso dessa tecnologia, que o aumento das vendas de fraldas descartáveis, nas sextas-feiras, estava relacionado às vendas de cerveja, sendo que, geralmente, os compradores eram homens. Como oportunidade de negócio, a rede varejista colocou os produtos lado a lado, resultando em um aumento expressivo nas vendas de ambos. Para ob ter tais descobertas, essa tecnologia usa diversas técnicas, como associação, classificação e predição, entre outras. Nesse caso, essa tecnologia é chamada de:
 
		
	
	Business Intelligence.
	 
	Data mining.
	
	Data Mart.
	
	 Data Warehouse.
	
	OLAP.
	Respondido em 26/09/2022 10:01:32
	
	Explicação:
Data mining.
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	O mapeamento da fonte dos dados é uma verificação mais detalhada da origem dos dados mapeados durante o levantamento de requisitos. Sobre o mapeamento da fonte de dados é correto afirmar que:
 
		
	 
	É realizada a localização dos dados no sistema origem e são identificados: o nome da tabela que será acessada, o nome, o tamanho e o tipo de dado do campo.
	
	Não é necessário realizar o mapeamento das fontes dos dados, pois não há risco de ausência ou indisponibilidade dos dados no sistema origem.
	
	Não é necessário em projetos de Data Warehouse.
	
	É realizado somente se os usuários não souberem informar quais são os sistemas de origem para o Data Warehouse.
	
	É realizado somente se os dados forem extraídos de mais de uma fonte de dados.
	Respondido em 26/09/2022 10:02:17
	
	Explicação:
É realizada a localização dos dados no sistema origem e são identificados: o nome da tabela que será acessada, o nome, o tamanho e o tipo de dado do campo.
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	FCC - 2018 - TCE-RS - Auditor Público Externo - Administração Pública ou de Empresas
Considerando a teoria da modelagem dimensional, composta por tabelas Dimensão e tabela Fato, utilizada em Data Warehouse:
		
	
	Não há relacionamento entre as tabelas Dimensão e a tabela Fato.
 
	 
	Não há limitação quanto ao número de tabelas Dimensão.
	
	A tabela Fato não deve possuir atributos do tipo numérico.
	
	Todas as tabelas Dimensão devem possuir o mesmo número de atributos.
	
	O grau de relacionamento da tabela Fato para as tabelas Dimensão é de muitos para muitos.
	Respondido em 26/09/2022 10:05:58
	
	Explicação:
Não há limitação quanto ao número de tabelas Dimensão.
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	FCC - 2015 - TCM-GO - Auditor de Controle Externo ¿ Informática.
Quando o modelo de dados multidimensionais começa a ser definido, elementos básicos de representação precisam ter sido estabelecidos, de modo a criar-se um padrão de modelagem. Considere um modelo em que as dimensões e fatos são representados em tabelas, podendo haver múltiplas dimensões e múltiplas tabelas de Fatos.
Ao modelar cada tabela ...I... devem ser considerados os seguintes pontos:
- A chave primária é composta, sendo um elemento da chave para cada dimensão;
- Cada elemento chave para a dimensão deve ser representado e descrito na tabela ...II... correspondente (para efetuar a junção);
- A dimensão tempo é sempre representada como parte da chave primária.
Deve haver uma tabela ...III... para cada dimensão do modelo, contendo:
- Uma chave artificial (ou gerada) genérica;
- Uma coluna de descrição genérica para a dimensão;
- Colunas que permitam ...IV... ;
- Um indicador nível que indica o nível da hierarquia a que se refere a linha da tabela.
As lacunas são corretas, e respectivamente, preenchidas com:
 
 
		
	
	De tempo - dimensão - de fatos - a junção com as tabelas de dimensão.
 
	
	De fatos - de tempo - dimensão - sinalizar a presença de fatos para o período de tempo indicado na linha.
	
	Dimensão - de fatos - de tempo - efetuar os filtros.
	 
	De fatos - dimensão - dimensão - efetuar os filtros.
	
	Dimensão - de fatos - de fatos - a junção com as tabelas de fatos.
	Respondido em 26/09/2022 10:07:01
	
	Explicação:
De fatos - dimensão - dimensão - efetuar os filtros.
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Petrobras Transporte S.A (TRANSPETRO) 2018 (2ª edição), Cargo: Analista de Sistemas Júnior (SAP)
Seja o modelo dimensional de dados a seguir representado, em que a tabela Venda é a tabela de Fatos, e as demais tabelas representam dimensões. Nesse esquema, os atributos das tabelas foram omitidos.
Nesse caso, qual o modelo multidimensional adotado?
 
		
	
	Estrela, com uma tabela de Fatos central e tabelas de Relacionamento ligadas a ela, mesmo que indiretamente.
	 
	Floco de Neve, especializando tabelas de Dimensão por decomposição hierárquica.
	
	Floco de Neve, otimizando o desempenho do acesso aos dados pela decomposição de dimensões indexadas.
	
	Estrela, pela conjugação da dimensão Tempo com as demais dimensões, que a princípio deveriam ser modeladas em separado.
	
	Estrela, com a aplicação da terceira forma normal em tabelas de Dimensão de primeiro nível, eleitas por um critério de desempenho.
	Respondido em 26/09/2022 10:09:10
	
	Explicação:
Conceito sobre os esquemas Estrela e Floco de Neve destacando o uso das hierarquias.
	
		6a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	(CESGRANRIO - 2010 - Petrobrás - Analista de Sistemas Júnior - Processos de Negócios.)
No contexto de Data Warehouses, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC):
 
		
	 
	Apresenta, como algumas de suas tarefas, filtragem, integração, conversão, condensação e derivação dos dados de entrada, que podem ser originários de diversas fontes, inclusive externas aos sistemas OLTP da organização.
	
	Produz, ao seu término, uma série de tabelas (chamadas Fatos) que caracterizam-se por possuírem dados normalizados até a 3ª forma normal.
	
	Considera somente os dados provenientes de sistemas OLTP como válidos para o processo e, caso exista a necessidade de consideração de dados externos, estes devem ser importados para os sistemas legados.
	
	Leva em consideração o modelo conceitual de dados das fontes de dados, que é geralmente expresso como modelo entidade-relacionamento.
	
	Revela-se como uma das etapas importantes do processo de criação do Data Warehouse, já que sua função é obter automaticamente os conhecimentos necessários para a padronização dos dados em modelos multidimensionais.
	Respondido em 26/09/2022 10:11:02
	
		7a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	(AOCP - 2012 - TCE-PA - Assessor Técnico de Informática - Analista de Sistemas.)
Para se transformar os dados conforme regras de negócio visando carregá-lo em um Data Warehouse, por exemplo, algumas fontes de dados podem requerer muita manipulação. Sendo assim, podem ser necessários um ou mais de um tipo de transformação, onde três deles são:
 
		
	
	Refinamento, Tradução, Componentização.
	
	Carga, Extração, Refinamento.
	
	Extração, Pipeline, Componentização.
	 
	Transposição, Junção, Derivação.
	
	Extração, Tradução, Junção.
	Respondido em 26/09/2022 10:11:36
	
		8a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	(FCC - 2011 - TRT - 1ª REGIÃO (RJ) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação)
Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de:
 
		
	
	Integridade
	 
	Granularidade
	
	Relacionamento
	
	Capacidade
	
	Arquitetura
	Respondido em 26/09/2022 10:12:04
	
		9a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	(2013 DNIT Analista Administrativo - Tecnologia da Informação Disciplina)
São regras deavaliação de produtos OLAP:
		
	
	Transferência ao usuário. Desempenho consistente na geração de relatórios. Dimensionalidade cumulativa. Operações irrestritas com dimensões cruzadas.
	
	Visão conceitual multidimensional para restringir consultas. Transparência ao usuário. Dimensionalidade genérica. Manipulação dedutiva dos dados.
	
	Visão conceitual multidimensional para formular consultas. Dimensionalidade genérica. Manipulação segmentada dos dados. Operações irrestritas com dimensões alternadas.
	 
	Visão conceitual multidimensional para formular consultas. Desempenho consistente na geração de relatórios. Dimensionalidade genérica. Manipulação intuitiva dos dados.
	
	Extensão conceitual dos dados. Transparência ao dispositivo de acesso. Manipulação intuitiva dos dados. Operações irrestritas com indicações cruzadas.
	Respondido em 26/09/2022 10:13:04
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	(FCC - 2014 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação.)
As ferramentas OLAP permitem efetuar a exploração dos dados de um Data Warehouse (DW). Em relação a este tema é correto afirmar que:
		
	 
	Combinando as dimensões, o usuário tem uma visão dos dados de um DW, podendo efetuar operações básicas como slice and dice, drill down e roll up.
	
	O resultado das operações OLAP não permite a descoberta de tendências e cenários; isso é possível por meio de sistemas ERP, capazes de transformar dados do DW em informações estratégicas.
	
	As operações slice and dice realizam a alteração nos dados do DW modificando o nível de granularidade da consulta.
	
	Para navegar nas dimensões do DW são utilizadas as operações drill, que não afetam o nível de granularidade da consulta.
	
	A análise multidimensional representa os dados como tabelas, de forma semelhante aos bancos de dados relacionais.