Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

Prévia do material em texto

Curso: Engenharia de Dados
Faculdade: Pós Graduação Anhanguera
Prova: Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)
1)
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 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.
· 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 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
· 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.
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.
Código da questão: 42609
2)
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 afirmação sobre 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:
· Listagem de matéria-prima, relação de clientes, endereço dos clientes.
· Segmentação de clientes, indicadores da campanha de marketing, performance das vendas. CORRETO
· Indicadores climáticos, contratos de qualquer natureza, vendas de produtos.
· Vendas dos produtos, quantidades do estoque, segmentação de clientes.
· 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
3)
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, 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 – F – F – F – F.
· F – V – F – V – F.
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.
Código da questão: 42615
4)
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:
· Granular; Abstração.
· Abstração; Transacional.
· Entidade relacionamento; Dimensional.
· Entidade; Sumarizado.
· Abstração; Entidade relacionamento. CORRETO
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
5)
Uma característicaimportante 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.
· V – V – V – F – F. CORRETO
· V – F – V – F – V.
· F – F – F – V – 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
6)
O modelo multidimensional permite encontrar respostas de comportamento do desempenho dos negócios, por meio dos aspectos a seguir.
I. Realizar simulações de cenários.
II. Embasar análises estratégicas e alocar decisões.
III. Podem ser realizadas abstrações de localidade (onde).
IV. Permite resumir a temporalidade (quando).
V. Não associa responsabilidades (quem) e classificações (o quê).
São verdadeiras:
Alternativas:
· I – IV – V.
· I – III, somente.
· I – II – III.
· II – III – V.
· I - II – III – IV. CORRETO
Resolução comentada:
a abordagem do modelo multidimensional permite que respostas sobre o comportamento do desempenho do negócio sejam encontradas por meio de simulações de cenários para embasar as análises estratégicas e alocar decisões. Esta abordagem remete à necessidade de construir um modelo dimensional, em que são feitas perguntas sob abstrações de localidade (onde), temporalidade (quando), responsabilidade (quem) e classificação (o quê).
Código da questão: 42587
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. CORRETO
· 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)
Na concepção de Poe, Klauer, Brobst (1998), o Esquema Estrela possui uma estrutura simples com poucas tabelas e associações bem definidas, aproximando do contexto do modelo de negócio e facilitando a geração de consultas complexas de forma intuitiva e interativa, por meio dos vários parâmetros de consultas. Neste esquema, o assunto principal fica ao centro do esquema, representada pela tabela de Fatos, e suas características, as dimensões, representadas por tabelas de Dimensões, ficam posicionadas ao seu redor, permitindo a leitura e compreensão até mesmo de usuários finais que não estão adaptados com estruturas de banco de dados.
(POE V.; KLAUER P.; BROBST S. Building a data warehouse for decision support. New Jersey: Prentice Hall PTR, 1998).
Sobre as principais vantagens do Esquema Estrela, julgue os itens a seguir, indicando “V” para o item verdadeiro e “F” para o item falso:
1. ( ) A estrutura padronizada e regular do esquema é bastante simples, faciliatando a apresentação, o desempenho das consultas geradas e a compreensão até mesmo de usuários finais que não estão adaptados com estruturas de banco de dados.
2. ( ) As consultas ocorrem inicialmente nas tabelas de Dimensões e depois nas tabelas de Fatos, assegurando a consistência dos dados por meio de uma estrutura de chaves que garante o acesso aos dados com melhor desempenho.
3. ( ) A aplicação da técnica de normalização nas tabelas de Dimensões aumenta o número de dimensões, consequentemente diminuindo a performance das consultas dinâmicas.
4. ( ) A facilidade e a flexibilidade da inclusão de novos elementos de dados, a partir do relacionamento da tabela de Fatos com uma nova tabela de Dimensão, bem como o acréscimo de novas colunas às mesmas tabelas de Dimensões.
5. O suporte para transformar e proceder à carga dos dados, para recuperar, analisar e extrair os dados dos sistemas transacionais.
Assinale a alternativa correta:
Alternativas:
· F – F – F – F – F.
· F – V – F – V – F.
· V – V – F – V – F. CORRETO
· F – F – V – F – V.
· V – V – V – V – V.
Resolução comentada:
o item 3 é falso, porque é o Esquema Floco de Neve que separa as hierarquias das dimensões em tabelas diferentes, especificando variantes da dimensão principal. Considera-se que a aplicação da técnica de normalização nas tabelas de Dimensões aumenta consideravelmente o número de dimensões e, consequentemente, diminuindo a performance das consultas dinâmicas.
O item 5 é falso, porque o processo de transformar e proceder à carga dos dados, para recuperar, analisar e extrair os dados dos sistemas transacionais refere-se a uma etapa do processo de criação de um Data Warehouse, conhecido como ETL.
Código da questão:42602
9)
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 Warehouse; Data Mining.
· Data Mining; Data Marts.
· Data Mining; Data Warehouse.
· Data Warehouse; Data Marts. CORRETO
· Data Mining; Data Source.
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
10)
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:
· II – IV – V.
· I – II – III.
· I – II – III – IV – V.
· I – II – III – IV. CORRETO
· I – III – 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