Questões sobre DW - Data Warehouse

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No projeto de data warehouses, utiliza-se a modelagem dimensional, composta por tabelas dimensão e tabela fato, sobre as quais é correto afirmar que as

    A) tabelas-fato não contêm chaves estrangeiras.

    B) tabelas-dimensão não contêm chaves primárias.

    C) chaves primárias das tabelas-dimensão devem ser literais.

    D) chaves primárias das tabelas-dimensão compõem chaves estrangeiras na tabela-fato.

    E) chaves estrangeiras da tabela-fato devem todas ser numéricas.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.


O data warehouse empresarial, ou EDW (enterprise data warehouse), é uma das aplicações do data warehouse que permite a integração em larga escala de dados oriundos de diversas fontes em formato padronizado, para subsidiar a inteligência de negócios.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.


A construção de um data mart antecede a criação de um data warehouse.

Acerca de arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap, julgue o item a seguir.


No ambiente de data warehouse a atualização de dados em uma arquitetura controlada por destino ocorre quando o data warehouse envia periodicamente solicitações por novos dados às fontes.

No que diz respeito à Gestão e à Tecnologia da Informação e do Conhecimento, dois conceitos são caracterizados a seguir. I. Está associado à mineração de dados e consiste no uso de processos para explorar grandes quantidades de dados digitais à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, com o objetivo de descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis; detectando, assim, novos subconjuntos de dados. II. Está associado a um armazém de dados e consiste basicamente de um depósito de dados digitais para armazenar informações corporativas detalhadas; contendo um agrupamento inteligente de dados de uma mesma fonte. Os conceitos caracterizados, em I e em II, são denominados, respectivamente,

    A) Data Mining e Data Warehouse.

    B) Business Intelligence e Data Mining.

    C) Data Mining e Business Intelligence.

    D) Business Intelligence e Data Warehouse.

    E) Data Warehouse e Data Mining.

Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.


Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:

    A) Query e Réplica

    B) Fato e Dimensão

    C) Dimensão e Réplica

    D) Fato e ETL

    E) ETL e Query

Para construir um Data Warehouse, algumas etapas e processos são necessários. Uma etapa é conhecida como ETL, que compreende as etapas de Extração, Transformação e Armazenagem de dados em Sistemas Específicos ou Armazéns de Dados. Essas etapas são constituídas de várias outras funções, processos e técnicas de data integration. Uma dessas funções chama-se Master Data Management ? MDM e é responsável por

    A) misturar os dados para criar um panorama virtual.

    B) unir os dados para criar uma visão única deles, através de múltiplas fontes. Ela inclui tanto o ETL quanto capacidades de data integration, para misturar as informações e criar o “melhor registro”.

    C) monitorar e processar fluxos de dados e ajudar a tomar decisões mais rapidamente.

    D) fornecer tanto agendamento em lote quanto capacidades em tempo real.

    E) criar um ambiente de testes onde os dados possam ser integrados, limpos e padronizados (por exemplo: SP e São Paulo, Masculino e M, Senhora e Sra. etc) além de verificar e remover dados duplicados.

A modelagem dimensional é amplamente aceita como uma técnica para expor dados analíticos, pois apresenta dados de maneira compreensível para usuários de negócio bem como tem um desempenho rápido nas consultas. Nesse contexto, uma tabela de dimensão

    A) pode ser categorizada como: aditiva, semi-aditiva e não aditiva.

    B) deve ser normalizada.

    C) tem apenas uma coluna chave primária.

    D) também é chamada de tabela de medidas.

Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como

    A) star schemas.

    B) cubos OLAP.

    C) data marts.

    D) tabelas de dimensões.

Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.


I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.

II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.

III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.

IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.


Estão corretas as afirmações

    A) I e IV.

    B) I e III.

    C) II e III.

    D) II e IV.

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