AV Modelagem e arquitetura do DW

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1)
Segundo Kimball (1998), o esquema de dados mais utilizado na especificação de um Data Warehouse é o Esquema Estrela (Star Schema) composto por tabelas de Fatos e de Dimensões que proporcionam uma visão multidimensional de grande volume de dados.
(KIMBALL, R. et al. The data warehouse lifecycle toolkit. New York: John Wiley & Sons, 1998).
Sobre as características das tabelas de Fatos e de Dimensões, julgue os itens a seguir:
I. O contexto das funcionalidades que determinam os processos de negócio de uma empresa é especificado em tabelas de Fatos.
II. A tabela de Fatos é a principal tabela de um esquema dimensional que geralmente contém vários fatos que indicam valores para análise dimensional.
III. A tabela de Fatos relaciona-se com as tabelas de Dimensões, que representam as entidades de negócio e constituem as estruturas de entrada que realizam os filtros de valores aplicados na manipulação dos fatos.
IV. As tabelas de Dimensões contêm a descrição textual do negócio, representada pelos atributos e com a indicação da chave primária, que serve como base para manter a integridade referencial quando relacionada com a tabela de Fatos.
V. As tabelas de Dimensões representam as características numéricas e classificatórias que fornecem as perspectivas adicionais a um determinado fato por meio de seus atributos.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
· I – II – III.
· I – II – III – IV – V.
· I – II – III – IV.
checkCORRETO
· I – III – V.
· II – IV – V.
Resolução comentada:
os itens corretos são I, II, III e IV. O item V está errado porque as tabelas de Dimensões representam as características descritivas/textuais que fornecem as perspectivas adicionais a um determinado fato por meio de seus atributos.
Código da questão: 42592
2)
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:
· V – V – V – V – V.
· F – F – F – F – F.
· F – F – F – V – V.
· V – V – V – F – F.
checkCORRETO
· 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
3)
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 os relacionamentos, os tipos e as restrições desses dados.
checkCORRETO
· As características associadas às fontes de dados são somente os relacionamentos entre os dados.
· As fontes de dados podem ser armazenadas e acessadas sem a necessidade de caracterização quanto ao tipo de dados.
· 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.
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
4)
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 – IV – V.
· I – II – IV – V.
checkCORRETO
· I – II – III.
· 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
5)
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).
· Online Analytical Processing (OLAP).
checkCORRETO
· Business Inteligence (BI).
· Online Transaction Processing (OLTP).
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.
Código da questão: 42605
6)
A modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, permitindoa 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:
· Tabelas normalizadas e tabelas não-normalizadas.
· Tabela de dados e tabelas de consultas.
· Tabela de Fatos e tabelas de consultas.
· Tabela de dados e tabelas de Dimensões
· Tabela de Fatos e tabelas de Dimensões.
checkCORRETO
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.
Código da questão: 42590
7)
Para a definição da arquitetura de um ambiente de Data Warehouse (DW) ou de Data Marts, deve-se levar em conta o porte da empresa, tempo, capacitação da equipe de desenvolvimento e recursos disponibilizados para os investimentos.
Sobre a arquitetura de um Data Warehouse e de Data Marts, analise os itens a seguir:
I. São classificadas como global, independente ou a combinada; e o tipo de implementação como top down, bottom up ou a integrada.
II. A arquitetura global pode ser fisicamente centralizada ou pode ser fisicamente distribuída nas instalações da empresa.
III. A arquitetura independente é considerada aquela que comporta as necessidades do DW organizacional com alto nível de acessos e utilização das informações geradas e disponibilizadas, a partir de ferramentas de apoio a decisão para todos os departamentos da empresa.
IV. A arquitetura independente mantém Data Marts stand-alone, onde têm-se dados específicos da necessidade da empresa, considerando que cada departamento tem sua informação sem a integração com outros departamentos.
V. A arquitetura integrada de Data Marts é implementada por Data Marts separadamente por grupos específicos ou departamentos, sendo integrados ou interconectados posteriormente, provendo uma visão organizacional maior dos dados e informações.
Estão corretos os itens:
Alternativas:
· II – III – IV – V.
· III – IV – V.
· I – II – III.
· II – IV – V.
checkCORRETO
· I – II – III – IV – V.
Resolução comentada:
os itens I e III estão errados. O item I está errado porque a arquitetura é classificada como global, independente ou a integrada; e o tipo de implementação é do tipo top down, bottom up ou a combinada.
O item III está errado porque é a arquitetura global que mais independente, considerada a arquitetura que comporta as necessidades do DW organizacional com alto nível de acessos e utilização das informações geradas e disponibilizadas, a partir de ferramentas de apoio a decisão para todos os departamentos da empresa.
Código da questão: 42583
8)
Um modelo é uma __________utilizada como técnica para refletir a realidade. Ao modelar os dados de uma organização, sejam operacionais ou analíticos, busca-se o que se quer realizar ou fazer com os dados. Armazenar dados em bancos relacionais para manter o histórico não reflete a realidade da empresa. É necessário desenhar uma organização desses dados e, para isso, um modelo _____________ funciona como uma ferramenta que auxilia na análise dos requisitos e no desenho da estrutura dos dados relacionada a esse negócio.
Assinale a alternativa que completa adequadamente a lacuna acima:
Alternativas:
· Abstração; Entidade relacionamento.
checkCORRETO
· Granular; Abstração.
· Entidade relacionamento; Dimensional.
· Abstração; Transacional.
· Entidade; Sumarizado.
Resolução comentada:
O modelo entidade relacionamento é uma abstração, e tenta refletir o mundo real, que vislumbra o que ser quer realizar ou fazer. Este modelo é uma ferramenta que ajuda na análise de requisitos de negócio e no design da estrutura de dados relacionada com esse negócio e sua base histórica. O modelo ER descreve as operações relacionadas ao negócio e as ligações entre as entidades do modelo.
Código da questão: 42586
9)
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:
· III – IV.
· II – III.
· I – II – III.
checkCORRETO
· I – II – III – IV.
· I – II.
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.
Código da questão: 42607
10)
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.
checkCORRETO
· I – II – III – IV.
· II – III.
· III – IV.
· I – II – III.
Parte inferior doformulário