Questões de Concurso
Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Para garantir a eficiência na consulta aos dados modelados, realizada pelo modelo estrela, tanto as tabelas fato quanto as tabelas dimensão devem estar normalizadas.
A captura de dados baseada na técnica Timestamp é inadequada para capturar estados intermediários, nas situações em que os dados operacionais são transientes.
Em corporações que possuem diversos departamentos, a implementação de DataMarts facilita a disseminação das informações por todos os departamentos
Os dados armazenados em um DataWarehouse devem estar integrados, temporalmente identificados, orientados ao assunto e devem ser protegidos, de modo a se evitar o acesso do usuário.
Um DataWarehouse provê uma excelente base para a realização de DataMining, pois os algoritmos de DataMining demandam grandes quantidades de dados em nível detalhado; o DataMining tira vantagem de bases de dados que estejam integradas e limpas; e a infraestrutura necessária para a criação de um DataWarehouse atende às necessidades das operações de DataMining.
Em uma tabela fato, pode haver diferentes granularidades entre as métricas, sendo as métricas não aditivas, em regra, de menor granularidade que as aditivas ou as semiaditivas.
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.
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.
Assim como o DataMining, os DataMarts são voltados para a obtenção de informações estratégicas de maneira automática, ou seja, com o mínimo de intervenção humana a partir da análise de dados oriundos de DataWarehouses.
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.
1. Ferramentas de Data Mining podem ser utilizadas independentemente do Data Warehouse, mas obtêm-se melhores resultados quando aplicadoasde forma conjunta.
2. Técnicas de Clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um Data Warehouse.
3. Data Mining é uma evolução do conceito de Data Warehouse.
4. A mineração de dados baseia-se na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo efciente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados.
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
1. Um Data Warehouse é um banco de dados histórico, separado lógica e fsicamente do ambiente de produção da organização.
2. Os dados provenientes do ambiente de produção devem ser selecionados e organizados antes de serem armazenados no Data Warehouse.
3. Um Data Warehouse é um conjunto de dados, volátil, orientado a tópicos, integrado e variante no tempo.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Os componentes I, II, III e IV estão corretamente identificados em:
Em relação à tecnologia DW, é correto afirmar: