Questões sobre Data Warehouse

The purpose of a Data Warehouse (DW) is to consolidate and organize data so it can be analyzed and used to support business decisions. Considering a DW platform, the true statement is:

• A. DW usually contains historical data, often collected from a variety of sources such as OLAP systems, legacy systems, data marts. A DW combines this data, cleanses it for accuracy and consistency, and organizes it for ease and efficiency of querying.
• B. In large data warehousing applications, data is often segmented into specialized components, called data mining cubes, that address individual components of the organization.
• C. Referential integrity must be maintained when DW data is added, or deleted. Loss of referential integrity can result in errors during cube processing, fact table records being bypassed, or inaccurate OLAP information.
• D. Cube information available online to client applications cannot be affected when data is added to the DW due to interaction between the data and cube partitions. Every DW defines partition filters that avoid this problem.
• E. ROLAP's multidimensional data model answers to a query into historical data and never leads to subsequent queries as the analyst searches for answers or explores possibilities. ROLAP systems provide the speed and flexibility to support the analyst in real time.

Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens. No ciclo de vida de um DataWarehouse, incluindo seu desenvolvimento e sua utilização, inclui-se a DataStaging, que é uma área reservada para armazenar os dados nos moldes do modelo multidimensional. Os usuários finais dessa área são, em geral, gestores da organização e possuem acesso para manipular os dados e realizar operações como drill-down e drill-across.

• C. Certo
• E. Errado

Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens. Na modelagem multidimensional, é possível haver mais de uma tabela fato no mesmo modelo. A tabela fato expressa a relação N:M (muitos-para-muitos) entre as dimensões, que, por sua vez, implementam a visão e a interface do usuário ao DataWarehouse.

• C. Certo
• E. Errado

Acerca dos conceitos de Datawarehouse, de Datamining e de mensageria, julgue os itens a seguir. O processo de extração, transformação e carga, comumente referenciado como ETL (Extract-Transform-Load), é um processo usado na criação e na atualização de um Datawarehouse.

• C. Certo
• E. Errado

Os Data Warehouses existem para facilitar consultas complexas, intensivas em termos de dados, e ad-hoc frequentes. Uma funcionalidade de consulta pré-programada, na qual os dados são resumidos com generalização crescente (semanal para trimestral e, então, para anual), é denominada

• A. pivô.
• B. drill-down.
• C. roll-up.
• D. slice and dice.
• E. classificação.

A tecnologia de Data Warehouse oferece suporte às ferramentas OLAP, que apresentam visões multidimensionais de dados permitindo a análise das operações de negócio para facilitar a tomada de decisões. Estas ferramentas suportam algumas operações de maneira a dar aos analistas o poder de observar os dados de várias maneiras em níveis diferentes. Considere duas destas operações mostradas nas figuras abaixo.

As operações mostradas na Figura 1 e na Figura 2, respectivamente, são

• A. drill-down e ROLAP.
• B. rotação e drill-down.
• C. ROLAP e drill-through.
• D. rotação e roll-up.
• E. roll-up e rotação.

Julgue os itens subsequentes, no que se refere a bancos de dados distribuídos e data warehouse. Em um data warehouse com arquitetura de dados em três camadas, a camada intermediária representa os dados consolidados, consolidação essa que exige o entendimento de como os dados da camada inferior estão relacionados.

• C. Certo
• E. Errado

A respeito de banco de dados, julgue os itens que se seguem. No processo de Data Mining (mineração de dados), é indispensável o uso de técnica conhecida como Data Warehousing, uma vez que a mineração de dados deve ocorrer necessariamente em estruturas não normalizadas (FN0).

• C. Certo
• E. Errado

A respeito de banco de dados, julgue os itens que se seguem. O Data Warehouse tem como principal objetivo armazenar dados históricos por meio dos esquemas snow flake ou star schema. O primeiro armazena os dados em dimensões que podem não estar ligadas diretamente à tabela fato; o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.

• C. Certo
• E. Errado

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.