Questões sobre Data Warehouse

O texto a seguir se refere à modelagem de Data Warehouse.

Se na modelagem do Data Warehouse for adotada uma abordagem ________, cada elemento de dados (por exemplo, a venda de um item) será representado em uma relação, chamada tabela de fatos, enquanto que as informações que ajudam a interpretar os valores ao longo de cada dimensão são armazenadas em uma tabela de dimensões, uma para cada dimensão. Esse tipo de esquema de banco de dados é chamado um esquema estrela, em que a tabela de fatos é o centro da estrela e as tabelas de dimensões são os pontos. Quando a abordagem _______ é escolhida, um operador específico que faz a agregação prévia da tabela de fatos ao longo de todos os subconjuntos de dimensões é utilizado e pode aumentar consideravelmente a velocidade com que muitas consultas _______ podem ser respondidas.

Considerando a ordem das lacunas, qual sequência de termos completa corretamente o texto acima?

• A.

  MOLTP, ROLTP, OLTP.

• B.

  ROLTP, MOLTP, OLTP.

• C.

  ROLAP, MOLAP, OLAP.

• D.

  ROLAP, MOLAP, OLTP.

• E.

  MOLAP, ROLAP, OLAP.

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

A tecnologia DM, que, atualmente, está totalmente integrada aos SGBD, permite a descoberta de informações, por meio de padrões ou regras existentes em banco de dados de grande volume, quando não se conhece o esquema do banco de dados.

• C. Certo
• E. Errado

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

As funções especiais ROLAP (OLAP relacional) e MOLAP (OLAP multidimensional), as extensões SQL e os métodos de junção (join) são ferramentas que podem ser utilizadas para aumentar a eficiência das consultas em bases de dados multidimensionais.

• C. Certo
• E. Errado

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

A tecnologia de DW tem como objetivos a extração eficiente, o processamento e a apresentação analítica de dados para suporte à decisão gerencial. Essa tecnologia utiliza o online analytical processing (OLAP) para a análise de dados complexos.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online analytical processing), julgue os itens que se seguem.

Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

Em um data warehouse, cada linha em uma tabela fato corresponde a uma medida, representada por um valor aditivo, em que necessariamente essas medidas não compartilham a mesma granularidade.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.

• C. Certo
• E. Errado

Processo de extrair informação válida, a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais, explorando grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. O termo correspondente à definição acima, referente a banco de dados, é:

• A.

  OLAP.

• B.

  Inteligência artificial.

• C.

  Data Warehouse.

• D.

  Data Mining.

Analise a figura e as afirmativas a seguir.

I – A figura apresenta um modelo dimensional floco-de- -neve.

II – O modelo acima é apropriado para escrita e não para leitura.

III – O modelo dimensional pode ser utilizado para construção de um data warehouse.

Está(ão) correta(s) APENAS a(s) afirmativa(s)

• A. I.
• B. II.
• C. III.
• D. I e III.
• E. II e III.

Os depósitos de dados voltados para o processo decisório gerencial e que podem ser definidos como espécies de mesmo tipo e estrutura são

• A.

  business intelligence e data mining.

• B.

  data warehouse e data mart.

• C.

  data warehouse e data mining.

• D.

  data mining e data mart.

• E.

  data mining, data warehouse e data mart.