IE - Aula 10 - Avaliando Aprendizado

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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL 
 
Exercício: CCT0189_EX_A10_201102058769 
 
Aluno(a): EMILIANO SOUSA LEITE Matrícula: 201102058769 
 
Data: 08/06/2014 17:14:26 (Finalizada) 
 
 
 1a Questão (Ref.: 201102180767) 
Os dados armazenados em um data warehouse, que fornecem informações para um ambiente multidimensional 
para tomada de decisões de uma empresa, não estão normalizados. Essa redundância de dados, criada 
propositalmente, tem como objetivo: 
 
 
relacionar, com maior acuidade, os dados atômicos com os transacionais 
 
facilitar a agregação de dados atômicos 
 melhorar o desempenho de consultas complexas sobre o data warehouse 
 
oferecer segurança na obtenção da informação para o ambiente multidimensional 
 
permitir a distribuição das informações por data marts departamentais 
 
 
 2a Questão (Ref.: 201102180763) 
1) As afirmações a seguir são Verdadeiras (V) ou Falsas (F)? 
( ) A modelagem de dados para Data Warehouse, chamada Modelagem Multidimensional, é uma técnica 
de concepção e visualização de um Modelo de Dados caracterizada pela arquitetura intuitiva e medidas que 
descrevem aspectos comuns de negócios 
( ) A tabela Dimensão contém medidas que são usadas para realizar análises e também as chaves que 
ligam as entidades 
( ) O modelo estrela possui uma grande entidade central denominada fato e um conjunto de entidades 
menores denominadas dimensões, arranjadas ao redor dessa entidade central. 
( ) O cubo é uma metáfora utilizada na Modelagem Dimensional, uma vez que dá a impressão de múltiplas 
dimensões 
( ) O Modela Estrela não pode ser desnormalizado, por questões de performance 
 
 
V, V, F, F, F 
 
F, F, V, F, V 
 V, F, V, V, F 
 
V, F, F, V, F 
 
F, V, V, F, V 
 
 
 3a Questão (Ref.: 201102180789) 
Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para 
avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data 
Warehouses, tem-se que: 
 
 as técnicas de geração de modelos multidimensionais sempre consideram a existência de uma tabela de 
fatos, que mantém associações com tabelas periféricas, chamadas dimensões 
 um data mart pode ser definido como uma porção física ou lógica do data warehouse, centrado em um 
assunto específico, com a finalidade de facilitar o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC) no 
data warehouse principal 
 
a incorporação da dimensão tempo em data warehouses é opcional e utilizada quando se deseja 
aprimorar a qualidade das análises realizadas em sistemas OLAP 
 
a concepção de um data warehouse segue os mesmos princípios do projeto de bancos de dados de 
sistemas transacionais, com as etapas de modelagem conceitual de dados, projeto lógico e projeto físico 
de banco de dados 
 
o projeto de data warehouses carrega, na base do data warehouses, amostras de dados com alto nível 
de detalhes, com vistas a auditar, sempre que necessário, os dados consolidados utilizados nas análises 
realizadas