Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

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Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)
Professor(a): Anderson da Silva Marcolino (Doutorado)
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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 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:
I – II.
II – III.
I – II – III – IV.
I – II – III.  CORRETO
III – IV.
Código da questão: 42607
A mineração de dados é comumente classificada pela sua capacidade em realizar tarefas
para diferentes domínios. A literatura indica que não existe um consenso de denominação
quanto à classificação, funcionalidades, tarefas, métodos ou técnicas de mineração de
dados. Contudo, Fayyad et al. (1996) apresentam alguns métodos de mineração de dados
que têm como objetivo a predição ou descrição dos resultados:
(FAYYAD, U.M. et al. Advances in knowledge discovery and data mining. California: AAAI
Press, 1996).
Sobre as técnicas de Data Mining, julgue os itens a seguir, indicando “V” para o item
verdadeiro e “F” para o item falso:
1. (   ) Regressão: usa-se para associar ou classificar um item a uma ou a várias
categorias pré-definidas, derivando uma regra que possa ser usada para classificar
uma observação, referente a um conjunto de dados identificados que são
categorizados por um assunto.
2. (   ) Análise de Séries Temporais: refere-se a tarefa similar à classificação, porém é
usada quando os dados são identificados por predição de valores numéricos,
Resolução 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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considerados variáveis independentes ou exploratórias, e não pela categorização dos
itens analisados, sendo possível verificar o eventual relacionamento funcional que
possa existir entre duas ou mais variáveis quantitativas.
3. (   ) Agrupamentos (Clusters): refere-se à tarefa de segmentar um conjunto de dados
em grupos diferentes, cujos itens são semelhantes, ou seja, subdivide o conjunto de
dados em um conjunto menor, sendo similar no comportamento dos atributos de
segmentação, descobrindo grupos diferentes entre o conjunto de dados
selecionado.
4. (   ) Sumarização: refere-se à tarefa de descrever padrões e tendências que são
reveladas por subconjuntos de dados compactados, a partir de um subconjunto de
dados com características similares, demostrando as relações funcionais entre as
variáveis definidas para a análise exploratória do subconjunto de dados
5. (   ) Análise de Séries Temporais: refere-se a tarefa similar à regra de associação com
objetivo de aplicar algum tipo de padrão (tendências, variações sazonais, variações
cíclicas e variações irregulares) no conjunto de dados, para determinar que tipos de
sequências podem ocorrer em um determinado período.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta:
Alternativas:
V – V – V – V – V
V – V – F – V – F.
F – F – V – V – V.  CORRETO
F – V – F – V – F.
F – F – F – F – F.
Código da questão: 42615
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 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.
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 seus relacionamentos, formam modelos computacionais com
base nessas descobertas e, então, utilizam esses modelos para prever o comportamento
do negócio.  CORRETO
Resolução comentada:
o Item 1 é falso, porque refere-se ao método classificação usado para associar ou
classificar um item a uma ou a várias categorias pré-definidas, derivando uma regra
que possa ser usada para classificar uma observação, referente a um conjunto de
dados identificados que são categorizados por um assunto.
O item 2 é falso, porque descreve o método de Regressão que se refere a tarefa
similar à classificação, porém é usada quando os dados são identificados por
predição de valores numéricos, considerados variáveis independentes ou
exploratórias, e não pela categorização dos itens analisados, sendo possível verificar
o eventual relacionamento funcional que possa existir entre duas ou mais variáveis
quantitativas.
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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.
Código da questão: 42609
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 asserção está correta e a segunda incorreta.  CORRETO
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 incorreta e a segunda está correta.
A primeiraasserção está incorreta e a segunda justifica a primeira.
Código da questão: 42579
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
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:
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.
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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.
II – III – IV.
I – II.
I – II – III – IV.
I – II – III.  CORRETO
Código da questão: 42593
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, tornando os
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 e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não tem relação com a
primeira.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, e a segunda complementa a primeira.
 CORRETO
Código da questão: 50534
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:
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.
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Ferramentas de mineração de dados (Data Mining) são integradas aos ambientes de
Data Warehouse para gerarem informações em conhecimento potencialmente útil. Sua
função principal é a extração de grande volume de dados com o objetivo de encontrarem
padrões e correlações significativas, estimarem tendências e novas perspectivas que
agreguem, satisfatoriamente, com contexto do negócio explorado.
Sobre as técnicas de Data Mining, julgue os itens a seguir:
I. Árvores de Decisão (Decision Tree): caracterizam-se pelo método de classificação de
dados, sendo conveniente adotar essa técnica quando o objetivo é gerar regras que
possam ser entendidas, explicadas e traduzidas para a linguagem natural.
II. Redes Neurais Artificiais: caracterizam-se em resolver problemas complexos e construir
representações internas de modelos ou padrões detectados nos dados que envolvem o
desenvolvimento de estruturas matemáticas com habilidade de aprendizado, por meio de
experiências de operações da própria máquina.
III. Predição com Séries Temporais: caracteriza-se em identificar a existência de diferentes
grupos dentro de um conjunto de dados e, constatada está existência, agrupa-se os
elementos estudados de acordo com suas similaridades, podendo refiná-los e definir a
priorização entre eles.
IV. Análise de Regressão: utiliza-se algoritmos genéticos para encontrar soluções de
problemas dinâmicos e complexos que envolvem centenas ou milhares de variáveis e/ou
fórmulas para identificar as descobertas, gerando possíveis soluções simultaneamente.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
I – II – III – IV.
II – III.
I – II – III.
I – II.  CORRETO
III – IV.
Código da questão: 42614
A abordagem analítica requer uma arquitetura de dados especializada, complemente a
sentença a seguir.
As necessidades analíticas sobre os dados provocaram mudanças na arquitetura da base de
dados. Os _____________________ são os dados brutos. Os dados resumidos, agregados,
sumarizados ou calculados são os dados ____________.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Alternativas:
Segmentados; Matemáticos.
Dados das operações; Segmentados.
Dados das operações; Derivados.  CORRETO
Dados das operações; Amostrados.
Segmentados; Transacionais
Resolução comentada:
o Item III está errado porque refere-se a técnica de Análise de Aglomerações (Cluster
Analysis): caracteriza-se em identificar a existência de diferentes grupos dentro de
um conjunto de dados e, constatada esta existência, agrupa-se os elementos
estudados de acordo com suas similaridades, podendo refiná-los e definir a
priorização entre eles.
O item IV está errado, porque refere-se à técnica de Algoritmos Genéticos: utiliza-se
algoritmos genéticos para encontrar soluções de problemas dinâmicos e complexos
que envolvem centenas ou milhares de variáveis e/ou fórmulas para identificar as
descobertas, gerando possíveis soluções simultaneamente.
Resolução comentada:
Inmon (1997) destaca a mudança na abordagem em relação aos dados brutos, que
no início dos registros de dados não havia a experiência que pudesse prever arranjos
diferentes para suportar análises. O objetivo de arquiteturas básicas para banco de
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Código da questão: 42576
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:
Staging Area.
Operational Data Store (ODS).
Business Inteligence (BI).
Online Transaction Processing (OLTP).
Online Analytical Processing (OLAP).  CORRETO
Código da questão: 42605
O modelo de relacionamento entre _______________ captura as relações entre elas do
mundo real. É usado para projetar um _____________conceitual. Auxilia nas visões dos
relacionamentos entre as tabelas e também na construção de novas visões em um DW.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Alternativas:
Entidades; Banco de dados.  CORRETO
Tabelas; SGBD.
Entidades; SGBD.
Fontes de dados; Banco de dados.
Fontes de dados; Atributos.
Código da questão: 42571
dados eram armazenar os registros, sem a robustez necessária para suportar
necessidades futuras.
As necessidades analíticas sobre os dados provocaram mudanças na arquitetura,
surgindo demandas provenientes de dados derivados. Os dados do dia a dia, das
operações, in natura, são os dados brutos. Os dados resumidos, agregados,
sumarizados ou calculados são os dados derivados.
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.
Resolução comentada:
O modelo de relacionamento entre entidades, um modelo MER, captura as relações
entre essas entidades, refletindo o mundo real. O MER é usado para projetar um
banco de dados de maneira conceitual, o que contribui para as visões dos
relacionamentos entre as tabelas e também na construção de novas visões em um
DW.
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