DATA_WAREHOUSE

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29/07/2021 Cosmos · Cosmos
https://kroton.platosedu.io/lms/m/aluno/disciplina/index/2353654/2563000 1/6
Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)
Professor(a): Marise de Barros Miranda Gomes (Doutorado)
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O modelo de relacionamento entre _______________ captura as relações entre elas do
mundo real. É usado para projetar um _____________conceitual. Auxilia nas visões dos
relacionamentos entre as tabelas e também na construção de novas visões em um DW.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Alternativas:
Tabelas; SGBD.
Fontes de dados; Atributos.
Entidades; Banco de dados.  CORRETO
Entidades; SGBD.
Fontes de dados; Banco de dados.
Código da questão: 42571
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:
Entidade relacionamento; Dimensional.
Abstração; Entidade relacionamento.  CORRETO
Abstração; Transacional.
Granular; Abstração.
Entidade; Sumarizado.
Código da questão: 42586
O banco de dados analítico é diferente do banco de dados operacional, transacional ou
OLTP (Online Transaction Processing), usado para processar as transações. Embora os
bancos de dados transacionais possam ser usados para suportar o armazenamento de
Resolução comentada:
O modelo de relacionamento entre entidades, um modelo MER, captura as relações
entre essas entidades, refletindo o mundo real. O MER é usado para projetar um
banco de dados de maneira conceitual, o que contribui para as visões dos
relacionamentos entre as tabelas e também na construção de novas visões em um
DW.
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.
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dados e as aplicações de BI, não se recomenda seu uso por questões de integridade e
escalabilidade. 
I. O banco de dados convencional deve ser preservado, e o banco de dados analíticos deve
estar em outro schema. 
PORQUE 
II. Um banco de dados analítico tem uma estrutura baseada em coluna, tornando os
cálculos individuais muito rápidos. Já os bancos de dados transacionais dependem de
armazenamento de dados baseado em linha, impróprio para operar com grandes volumes
de dados. 
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
Alternativas:
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta
A primeira e a segunda asserções estão corretas, e a segunda complementa a primeira.
 CORRETO
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não tem relação com a
primeira.
Código da questão: 50534
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.
I – II – III – IV – V.
II – IV – V.  CORRETO
III – IV – V.
I – II – III.
Resolução comentada:
Os bancos de dados transacionais são bancos baseados em armazenamento por
linha, o que impossibilita o desempenho quando submetido a cálculos em processos
analíticos. Isto deteriora o desempenho para a finalidade base ao qual foi projetado,
que é armazenar, acessar, incluir e excluir os registros ali depositados. Portanto, para
projetos que envolvam cálculos analíticos outro banco com processo de
armazenamento por coluna é mais eficiente, como os bancos de dados analíticos,
pois os registros ficam livres para serem submetidos aos cálculos volumétricos,
essenciais para BI e Big Data.
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Código da questão: 42583
A abordagem analítica requer uma arquitetura de dados especializada, complemente a
sentença a seguir.
As necessidades analíticas sobre os dados provocaram mudanças na arquitetura da base de
dados. Os _____________________ são os dados brutos. Os dados resumidos, agregados,
sumarizados ou calculados são os dados ____________.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima:
Alternativas:
Segmentados; Transacionais
Dados das operações; Amostrados.
Segmentados; Matemáticos.
Dados das operações; Segmentados.
Dados das operações; Derivados.  CORRETO
Código da questão: 42576
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 definira
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:
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.
Resolução comentada:
Inmon (1997) destaca a mudança na abordagem em relação aos dados brutos, que
no início dos registros de dados não havia a experiência que pudesse prever arranjos
diferentes para suportar análises. O objetivo de arquiteturas básicas para banco de
dados eram armazenar os registros, sem a robustez necessária para suportar
necessidades futuras. 
As necessidades analíticas sobre os dados provocaram mudanças na arquitetura,
surgindo demandas provenientes de dados derivados. Os dados do dia a dia, das
operações, in natura, são os dados brutos. Os dados resumidos, agregados,
sumarizados ou calculados são os dados derivados.
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I – II.  CORRETO
II – III.
I – II – III.
I – II – III – IV.
III – IV.
Código da questão: 42614
Um modelo multidimensional é composto por três elementos básicos: fatos, dimensões
e métricas.
I. As dimensões são os elementos, dados, fórmulas, cálculos, processados, que participam
ou são chamadas por meio de chaves estrangeiras dentro de uma Fato.
PORQUE
II. Uma tabela Fato é composta de dados, medidas e contexto, provenientes de dimensões.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
Alternativas:
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não justifica a primeira.
As duas asserções estão corretas e a segunda justifica a primeira.  CORRETO
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
Código da questão: 42589
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 Mining; Data Warehouse.
Data Mining; Data Source.
Data Warehouse; Data Mining.
Data Mining; Data Marts.
Resolução comentada:
o Item III está errado porque refere-se a técnica de Análise de Aglomerações (Cluster
Analysis): caracteriza-se em identificar a existência de diferentes grupos dentro de
um conjunto de dados e, constatada esta existência, agrupa-se os elementos
estudados de acordo com suas similaridades, podendo refiná-los e definir a
priorização entre eles. 
O item IV está errado, porque refere-se à técnica de Algoritmos Genéticos: 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.
Resolução comentada:
Em um projeto de DW, o cubo multidimensional é formado por dimensões, fatos e
medidas ou métricas. Uma tabela fato é formado por ligações provenientes das
colunas das dimensões, essa ligação significa que a chave primária da dimensão é
chave estrangeira da tabela Fato. A tabela Fato pode ser um item, uma transação ou
um evento, que está relacionado ao negócio, tem valores numéricos, e contém
medidas que são representadas sumariamente.
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Data Warehouse; Data Marts.  CORRETO
Código da questão: 42581
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 – V – V.
F – F – F – F – F.
V – F – V – F – V.
V – V – V – F – F.  CORRETO
Código da questão: 42608
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
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.
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.
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https://kroton.platosedu.io/lms/m/aluno/disciplina/index/2353654/2563000 6/6
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). 
Sobreas 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:
V – V – V – V – V.
F – F – V – F – V.
V – V – F – V – F.  CORRETO
F – F – F – F – F.
F – V – F – V – F.
Código da questão: 42602
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.
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