Questões sobre Data Warehouse

• A.

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• B.

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• C.

  4

• D.

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• E.

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Um dos grandes desafios na construção de bases de dados de data warehouses reside na qualidade dos seus dados. Como esses dados que servem de matéria- -prima para esses repositórios de dados podem ter as mais diversas procedências, vários tipos de problemas precisam ser resolvidos. Um exemplo da situação acima descrita encontra-se no fato de que os

• A.

  campos numéricos das bases de dados de origem podem conter dados que não pertençam ao domínio de valores do atributo, por problemas relativos ao endereçamento dos cálculos efetuados pela ferramenta de extração, transformação e carga.

• B.

  campos que armazenam datas precisam fazer menção à latitude e à longitude onde se encontra a base de dados do data warehouse, sob pena de comprometer o processo de construção de eventuais datamarts em momentos posteriores.

• C.

  dados que representam medidas que ocorrem em diversas fontes de dados, como um atributo que armazene medições de temperatura de diversas regiões, podem, em algumas bases, se encontrar incompletos, necessitando tratamento.

• D.

  atributos categóricos, tais como, sexo ou categoria funcional, necessitam, na integração, ser convertidos em valores numéricos, pois ferramentas OLAP possuem limitações quanto ao tratamento de valores de atributos discretos.

• E.

  identificadores, tais como, atributos-chave de tabelas, podem, no processo de integração, conter valores de chaves primárias inválidas de outras tabelas, indicando problemas de integridade referencial e de unicidade.

No contexto de DW, é uma categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Trata-se de

• A.

  slice.

• B.

  star schema.

• C.

  ODS.

• D.

  ETL.

• E.

  data mining.

Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de

• A.

  relacionamento.

• B.

  capacidade.

• C.

  granularidade.

• D.

  integridade.

• E.

  arquitetura.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

As ferramentas de software ETL (extract transform load) têm como função a extração de dados de diversos sistemas, a transformação desses dados de acordo com as regras de negócio e a carga dos dados em um data mart ou um DW.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Toda estrutura de dados no DW tem um elemento de tempo – como dia, mês ou ano – como referência.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW. Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área.

• C. Certo
• E. Errado