A proposta de um DW − Data Warehouse é sustentar a tomada de decisões com dados e informações. A Data Mining pode ser usada em conjunto com o DW e as ferramentas OLAP para dar suporte às decisões gerenciais. Considerando estas tecnologias e ferramentas de apoio à decisão, é correto afirmar:
- A. Um DW é um conjunto de múltiplos bancos de dados com os dados integrados em um modelo multidimensional. Da mesma forma que os bancos de dados transacionais, os DWs dão apoio a análises de série temporal e de tendências, as quais requerem mais dados atuais do que históricos.
- B. Os modelos multidimensionais tiram proveito de relações inerentes aos dados para gerar dados em matrizes multidimensionais denominadas cubos de dados ou hipercubos. No entanto, o desempenho de consultas em matrizes multidimensionais geralmente é pior do que no modelo de dados relacional. Três exemplos de dimensões em DW corporativo poderiam ser os períodos fiscais da empresa, os produtos e as regiões.
- C. As ferramentas OLAP oferecem funcionalidades pré-programadas como ROLAP (dados são resumidos com generalização crescente, como semanal para trimestral e deste para anual) e MOLAP (níveis crescentes de detalhes são revelados).
- D. O resultado da mineração de dados pode descobrir novas informações apenas através do uso de dois métodos: regras de associação (se um cliente compra um computador, ele também pode comprar uma impressora) e padrões sequenciais (um cliente que compra uma câmera e depois compra um material fotográfico, deverá comprar outro acessório associado).
- E. Comparados com os BDs transacionais, os DWs são não-voláteis. Um DW não provoca preocupações do tipo deadlock ou atualizações de registro a registro. Os dados vêm de um ambiente operacional e, depois de carregados no DW, podem ser consultados sem necessidade de nenhum tipo de bloqueio por concorrência de usuários no seu acesso.