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Fatec Itu - Prof. Ricardo Leme Questões de fixação – Sistemas Integrados de Gestão e Aplicações Segunda Avaliação 01 - O que é o BI-Business intelligence? Uma ampla categoria de aplicativos e tecnologias para reunir, armazenar, analisar, compartilhar e fornecer acesso a dados para ajudar usuários corporativos a tomar melhores decisões comerciais. 02 - Quais são os 3 principais desafios para a adoção do BI? Os usuários não possuem as habilidades necessárias O TCO é alto Difícil de aprender e usar 03 - Quais são os 4 diferentes níveis de uso dos dados nas organizações? Nível operacional: monitoram as atividades e transações elementares da organização; Nível de conhecimento: captura e tratamento dos dados; Nível de administração: análise e tomada de decisões. Nível estratégico: planejamento a longo prazo 04 - Quais são os dados tratados em cada nível de uso de dados? Nível operacional e de administração: Sistemas OLTP Nível de conhecimento: Data Warehouse Nível estratégico: Data Mining 05 - O que é uma base OLTP? OLTP: Os sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing) são os sistemas que capturam as transações de um negócio e as mantêm em estruturas relacionais chamadas Banco de Dados 06 - O que é uma base OLAP? OLAP: Os sistemas OLAP (On-Line Analytical Processing, ou Processamento Analítico On-line) oferecem uma alternativa aos sistemas transacionais, proporcionando uma visão dos dados orientada à análise, além de uma navegação rápida e flexível. 07 - Qual a diferença entre uma base OLTP e uma base OLAP? OLTP - OnLine Transaction Processing (ligado normalmente ao ERP) Foco: transacional Dados detalhados Dados correntes Dados dinâmicos Altamente normalizado para performance Atualização/Inserção/Deleção 1 mês a 1 ano de dados OLAP OnLine Analytical Processing (ligado normalmente a um DW) Fatec Itu - Prof. Ricardo Leme Questões de fixação – Sistemas Integrados de Gestão e Aplicações Segunda Avaliação Foco: análise Dados sumarizados Dados históricos Dados fixos a nível temporal Estruturado para pesquisa e análise Orientado para consulta 2 a 7 anos de dados 08 - O que é um Data Warehouse? Data Warehouse (DW) é um banco de dados que armazena informações corporativas de diferentes fontes de dados,estruturado para realizar consultas analíticas complexas, adequado à análise de negócios e ao apoio à tomada de decisões gerenciais. 09 - O que é o processo de ETL? ETL, do inglês Extract Transform Load (Extração Transformação Carga), são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim a carga dos dados geralmente em um Data Warehouse 10 - O que são as dimensões, atributos e key figures no modelo Star-Schema de um DW? Dimensões: Definem o COMO o usuário quer analisar a informação Atributos: Definem de que modo as dimensões podem ser analisadas Key Figures: definem O QUÊ o usuário quer analisar 11 - O que é o Data Mining? Data mining é um conjunto de técnicas que envolvem métodos matemáticos, algoritmos e heurísticas para descobrir padrões e regularidades em grandes conjuntos de dados. Estas técnicas permitem buscar em uma grande base de dados, informações que, aparentemente, estão camufladas ou escondidas, permitindo, com isso, agilidade nas tomadas de decisões. 12 - Cite 5 características de um DW: Orientação por assunto Integração Variação no tempo Granularidade Metadados Fatec Itu - Prof. Ricardo Leme Questões de fixação – Sistemas Integrados de Gestão e Aplicações Segunda Avaliação 13 - O que é a orientação por assunto em um DW? Orientação por assunto: Um DW sempre armazena dados importantes sobre temas específicos da empresa e conforme o interesse das pessoas que irão utilizá-lo. Exemplo: Uma empresa pode trabalhar com vendas de produtos alimentícios no varejo e o seu maior interesse ser o perfil de seus compradores, então o DW será voltado para as pessoas que compram seus produtos e não para os produtos que ela vende 14 - Qual a diferença entre a granularidade baixa e alta em um DW? Quando a granularidade é baixa, é possível responder a praticamente qualquer consulta, porém, grande quantidade de recursos computacionais é necessária para responder perguntas específicas Já quando a granularidade é Alta, ocorre uma significativa redução da possibilidade de utilização dos dados para atender consultas detalhadas, porém, reduz-se muito o espaço em disco e o número de índices necessários 15 - O que é a modelagem multidimensional em um DW? A modelagem multidimensional é uma técnica de concepção e visualização de um modelo de dados de um conjunto de medidas que descrevem aspectos comuns de negócio. Sua utilização ajuda na sumarização e reestruturação dos dados e apresenta visões que suportam a análise dos valores destes dados. 16 - Qual a diferença do modelo SnowFlake para o modelo Star Schema na modelagem de um DW? O Esquema floco de neve é uma variação do esquema estrela, no qual todas as tabelas de dimensão são normalizadas na terceira forma normal(3FN), ou seja, são retirados das tabelas os campos que são funcionalmente dependentes de outros campos que não são chaves. Este modelo é o resultado da decomposição de uma ou mais dimensões que possuem hierarquias entre seus membros. 17 - Quais são as 4 perguntas básicas que devem ser elaboradas para efetuarmos a análise dimensional? São elas: 1. Quando aconteceu o fato? Ex: Datas 2. Quem é o personagem do fato? Ex: Produto, vendedor 3. Onde aconteceu o fato? Ex: Lugar, País, Munícipio 4. O que é o objeto do fato? Ex: total de faturamento
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