ARQUITETURA DE DATA WAREHOUSE E DATA MARTS

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17/06/2023, 01:20 Estácio: Alunos
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Disc.: ARQUITETURA DE DATA WAREHOUSE E DATA MARTS   
Aluno(a): VINICIUS EDUARDO NASCIMENTO 202102522791
Acertos: 10,0 de 10,0 10/03/2023
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:
 
Data Mart.
 Data Warehouse.
Business Intelligence.
 Data mining.
OLAP.
Respondido em 10/03/2023 01:11:21
Explicação:
Data mining.
Acerto: 1,0  / 1,0
O levantamento de requisito produz artefatos que apoiam o desenvolvimento do projeto de Data
Warehouse. São eles:
Especi�cação das necessidades do Negócio, documento �nal de Metadados, documento das medidas
que serão analisadas (Indicadores), documento de consultas prede�nidas e o documento de
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
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apontamento das origens dos dados.
 
Especi�cação das necessidades do Negócio, documento das Perspectivas de Análises (Visões),
documento das medidas que serão analisadas (Indicadores), documento de consultas prede�nidas e a
relação dos analistas de Bi que irão atuar no projeto.
 Especi�cação das necessidades do Negócio, documento das Perspectivas de Análises (Visões),
documento das medidas que serão analisadas (Indicadores), documento de consultas prede�nidas e o
documento de apontamento das origens dos dados.
Especi�cação das necessidades do Negócio, documento das Perspectivas de Análises (Visões),
documento das medidas que serão analisadas (Indicadores), documento de consultas prede�nidas e o
documento do usuário.
Especi�cação das necessidades do Negócio, documento das Perspectivas de Análises (Visões), atas de
reunião, documento de consultas prede�nidas e o documento de apontamento das origens dos dados.
Respondido em 10/03/2023 01:11:49
Explicação:
Especi�cação das necessidades do Negócio, documento das Perspectivas de Análises (Visões), documento das
medidas que serão analisadas (Indicadores), documento de consultas prede�nidas e o documento de apontamento das
origens dos dados.
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:
O grau de relacionamento da tabela Fato para as tabelas Dimensão é de muitos para muitos.
A tabela Fato não deve possuir atributos do tipo numérico.
Todas as tabelas Dimensão devem possuir o mesmo número de atributos.
 Não há limitação quanto ao número de tabelas Dimensão.
Não há relacionamento entre as tabelas Dimensão e a tabela Fato.
 
Respondido em 10/03/2023 01:13:12
Explicação:
Não há limitação quanto ao número de tabelas Dimensão.
Acerto: 1,0  / 1,0
FCC - 2015 - TCM-GO - Auditor de Controle Externo ¿ Informática.
Quando o modelo de dados multidimensionais começa a ser de�nido, 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;
 Questão3
a
 Questão4
a
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- 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 arti�cial (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.
 
Dimensão - de fatos - de tempo - efetuar os �ltros.
Dimensão - de fatos - de fatos - a junção com as tabelas de fatos.
De fatos - de tempo - dimensão - sinalizar a presença de fatos para o período de tempo indicado na linha.
 De fatos - dimensão - dimensão - efetuar os �ltros.
Respondido em 10/03/2023 01:13:46
Explicação:
De fatos - dimensão - dimensão - efetuar os �ltros.
Acerto: 1,0  / 1,0
FCC - 2014 - TCE-RS - Auditor Público Externo - Técnico em Processamento de Dados -
Conhecimentos Especí�cos.
A granularidade de dados é uma questão crítica no projeto de um Data Warehouse (DW), pois
afeta o volume de dados que reside no DW e, ao mesmo tempo, afeta o tipo de consulta que pode
ser atendida. Considere:
I. Quanto mais detalhes existirem, mais baixo será o nível de granularidade. Quanto menos
detalhe existirem, mais alto será o nível de granularidade.
II. Quando há um nível de granularidade muito alto, o espaço em disco e o número de índices
necessários se tornam bem menores, mas há uma correspondente diminuição da possibilidade de
utilização dos dados para atender a consultas detalhadas.
É correto afirmar que a afirmativa I:
E a a�rmativa II estão incorretas. Ambas apresentam incoerência em relação ao nível de granularidade,
espaço em disco e tipos de consultas em um DW.
Está correta. A a�rmativa II está incorreta, pois apresenta incoerência em relação ao nível de
granularidade, espaço em disco e tipos de consultas em um DW.
 E a a�rmativa II estão corretas e coerentes em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos
de consultas em um DW.
 Questão5
a
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Está incorreta. A a�rmativa II está correta, pois é coerente em relação ao nível de granularidade, espaço
em disco e tipos de consultas em um DW.
 
É equivalente a: quanto menos detalhes há nos dados, menor é a granularidade; consequentemente,
quanto mais detalhes existem, maior é a granularidade.
Respondido em 10/03/2023 01:14:14
Explicação:
E a a�rmativa II estão corretas e coerentes em relação ao nível de granularidade, espaço em disco e tipos de consultas
em um DW.
Acerto: 1,0  / 1,0
FCC - 2012 - TST - Analista Judiciário - Análise de Sistemas.
O processo de ETL em um Data Warehouse possui várias fases. Em uma destas fases é efetuada a
Validação das interfaces de usuário.
Inde�nição dos custos e prazos.
 Extração dos dados dos sistemas de origem.
Introdução de novos produtos no mercado.
Criação de diagramas estáticos e comportamentais das classes e atributos.
 
Respondido em 10/03/2023 01:14:34
Explicação:
Extração dos dados dos sistemas de origem.
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere o fluxo de transformação do Pentaho Data Integration apresentado a seguir:
Os Passos S1, S2 e S3 realizam, respectivamente, operações de:
Leitura de Banco de Dados, Join de Colunas e Log.
Leitura de Banco de Dados, Split de Colunas e Leiturade Arquivo JSON.
 Leitura de Arquivo CSV, Split de Colunas e Calculadora de Valores.
Leitura de Arquivo de Propriedades, Seleção de Linhas Únicas e Calculadora de Valores.
Leitura de Arquivo JSON, Split de Colunas e Saída em Formato de Tabela.
Respondido em 10/03/2023 01:14:59
Explicação:
 Questão6
a
 Questão7
a
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Leitura de Arquivo CSV, Split de Colunas e Calculadora de Valores.
Acerto: 1,0  / 1,0
Sobre ETL (Extract, TransformandLoad), é correto a�rmar que:
 
A extração e a carga são opcionais no processo, porém a transformação é obrigatória.
Concentra a menor parte do esforço exigido no desenvolvimento de um Data Warehouse.
Na fase de transformação dos dados não devem ser corrigidos erros de digitação ou descoberta de
violações de integridade, por exemplo, para os dados serem mantidos como os originais.
Não necessariamente os dados necessitam �car homogêneos para serem carregados no Data
Warehouse, pois uma das funções deste último é resolver os con�itos que não foram resolvidos pela
ETL.
 É o processo para tratamento dos dados de uma ou mais bases de dados de origem, para uma ou mais
bases de dados de destino.
Respondido em 10/03/2023 01:15:20
Acerto: 1,0  / 1,0
(2019 COSEAC - 2019 - UFF - Técnico de Tecnologia da Informação)
No Data Warehouse, a administração, a análise e a geração de relatórios sobre dados multidimensionais são
realizadas por meio do modo de processamento:
Data Mining.
Batch.
Data Marts.
 OLAP.
CORBA.
Respondido em 10/03/2023 01:15:39
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 a�rmar que:
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.
A análise multidimensional representa os dados como tabelas, de forma semelhante aos bancos de
dados relacionais.
 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.
As operações slice and dice realizam a alteração nos dados do DW modi�cando 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.
Respondido em 10/03/2023 01:15:59
 Questão8
a
 Questão9
a
 Questão10
a
17/06/2023, 01:20 Estácio: Alunos
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