Considerando os conceitos e características próprios de um Data Warehouse, julgue verdadeira (V) ou falsa (F) cada uma das afirmativas a seguir.
I. Os Data Warehouses existem como armazenamento persistente em vez de serem materializados por demandas.
II. Os Data Warehouses podem ser indexados para otimizar o desempenho e, caracteristicamente, oferecem suporte específico de funcionalidades.
III. Os Data Warehouses oferecem uma grande quantidade de dados integrados e são livres das restrições do ambiente transacional, permitindo uma eficiência aumentada no processamento da consulta.
A sequência correta é 

Os data warehouses existem para facilitar que analista e tomadores de decisão executem as consultas complexas e ocasionais, fazendo uso intensivo de dados por meio de processamento OLAP.
A operação analítica que se caracteriza por analisar dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados e de menor granularidade, é denominada

Em projetos de Data Warehouse a missão de integração de dados oriundos de diversas fontes é uma das mais críticas. Essa missão é composta por diversas tarefas, como por exemplo: carga, extração e transformação. As fontes de dados podem ser as mais variadas e vão desde arquivos de planilhas eletrônicas até bancos de dados relacionais com milhões de tuplas. A respeito dos desafios existentes na consolidação de dados em projetos Data Warehouse, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.

I. Chamamos de ETL as ferramentas de software que são especializadas no processo de integração de dados. Elas são capazes de se conectar a diferentes fontes para extração de dados, transformar os dados quando necessário, e finalmente carrega-los na base que consolidará todas as informações importantes.
Il, O processo de transformação de dados nos permite a realização de diversas operações. A operação de transposição por exemplo, nos permite transforma linhas em colunas ou vice-versa. Já a operação de derivação ocorre quando, através de uma função de mapeamento, realizamos a mudança dos dados de domínio para um outro domínio.
III. Pentaho Data Integration, Oracle Data Integrator e Informatica Power Center são alguns exemplos de ferramentas de integração de dados conhecidas no mercado. 

Armazém de dados, conhecido na língua inglesa pelo nome Data Warehouse, é utilizado para centralizarmos informações de uma organização de forma consolidada. Isso torna menos complexo o trabalho de análise de grandes volumes de dados, oferecendo um grande apoio a tomada de decisões dentro da organização. A respeito de Data Warehouse e demais conceitos que o circundam, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.

I. Data Warehouse armazena dados em formato de séries históricas. Os dados são armazenados neste formato pois, por definição, são considerados voláteis.
Il. Um Data Mart consulta um subconjunto de dados de um Data Warehouse. Isso ocorre pois um Data Mart é focado em um tipo específico de usuário que não precisa de acesso a todos os dados de um Data Warehouse para conseguir respostas para suas perguntas.
Ill. Ferramentas OLAP permitem ao usuário realizar operações de Drill Up e de Drill Down. Esse tipo de operação é importante pois facilita a análise de dados em diferentes níveis de granularidade. 

A respeito das fontes de informação que servem de base para a construção dos dados operados por um Data Warehouse, marque a alternativa que indica, corretamente, o nome do tipo de sistema conectado a um bancos de dados que armazena informações transacionais, realizadas no dia a dia, em nível operacional. 

Na modelagem multidimensional de um Data Warehouse, há dois modelos que são mais utilizados. O primeiro deles é um schema no qual somente a tabela fato e as tabelas de dimensões a ela relacionadas estão nele contidas e não é usada normalização; nesse schema, poucas junções com chave estrangeira são usadas e há menos redundância de dados. O segundo é um schema no qual a tabela fato, bem como as tabelas de dimensões e as tabelas de outras hierarquias (subdimensões) relacionadas estão nele contidas; nesse schema há mais junções com chaves estrangeiras e pode haver uma maior redundância de dados.

O primeiro e o segundo schemas são, correta e respectivamente, denominados

No contexto de modificação de valores de atributos de dimensões em modelos multidimensionais e de data warehouse, identifique o valor correto dos tipos (0, 1, 2…n) de modificação de valores de atributos de dimensão, conforme as técnicas definidas por Kimball, para:

( ) Acrescentar um novo registro

( ) Sobrescrever

( ) Reter o valor original

( ) Adicionar um novo atributo

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

No processo de criação de um Data Warehouse, quais etapas devem ser cumpridas, na ordem correta, de modo a obter os dados a partir dos sistemas transacionais para um melhor resultado?

Ordene corretamente os 4 passos do processo de design dimensional de kimball:

( ) Identificar os fatos.

( ) Selecionar o processo de negócios.

( ) Identificar as dimensões.

( ) Declarar a granularidade.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Mineração de Dados em seis fases distintas.

A terceira fase do modelo corresponde

Atualmente, conforme a tecnologia evolui, novos termos vão surgindo, particularmente com o aumento da importância dos dados na criação de estratégias de crescimento e tomadas de decisão. Nesse contexto, dois termos se destacam, descritos a seguir:

I. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para tomar decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes. Analistas de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e tomadores de decisões acessam os dados por meio de ferramentas de inteligência de negócios (BI), clientes SQL e outros aplicativos de análise.

II. É um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação. As ferramentas empregadas analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. Sendo assim, cabe ao usuário utilizar o conhecimento para produzir vantagens competitivas.

Os termos descritos em I e II representam os conceitos, respectivamente, de:

A estrutura que consiste em uma tabela de fatos com uma única tabela para cada dimensão em Data Warehouse denomina-se 

Podemos afirmar que uma tabela factless é:

Sobre os métodos que podemos considerar em um processo de construção de um Data Warehouse, analise as assertivas abaixo:

I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.

Quais estão corretas?

Segundo Inmon, assinale a alternativa que apresenta características de um Data Warehouse. 

Para apoio à tomada de decisão, as empresas organizam muitos dos dados necessários em um DW (data warehouse), que é um conjunto de dados

Em que níveis organizacionais (operacional, gerencial e estratégico) as ferramentas de BI, que utilizam dados organizados em um DW, são adequadas para apoio à tomada de decisão?

Os fatos não aditivos de um DW (data warehouse), como, por exemplo, percentuais, são caracterizados por

Sobre o Esquema Estrela (Star Schema) de um Data Warehouse, é INCORRETO afirmar que: