Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Quando se trata de fatos acumulados, os modelos multidimensionais admitem atualizações de suas métricas.
Na recuperação e visualização de dados em um Data Warehouse, o drill trought ocorre quando o usuário visualiza a informação contida de uma dimensão para outra dimensão.
No desenvolvimento de um sistema de suporte, a decisão de se trabalhar com dados georreferenciados prioriza a criação inicial de um DW (Data Warehouse), seguido de Data Mining, ponto a partir do qual se inicia a criação de Data Marts com dados mais sumarizados que os do DW. Essa estratégia, conhecida como top-down, apresenta duas desvantagens: não permite a herança de arquitetura e repositório de metadados e sua implementação é mais longa que a do bottom-up.
Em uma modelagem multidimensional, as métricas são armazenadas na tabela fato, independentemente de estarem em um modelo Estrela ou Star Schema, podendo ser aditiva, correspondente a valores que podem ser aplicados às operações de soma, subtração e média, ou não aditiva, correspondente a valores percentuais, ou relativos, que não podem ser manipulados livremente.
Na modelagem de dados de um Data Warehouse, a mudança de uma hierarquia dimensional para outra é facilmente realizada em cubos de dados, por meio da técnica de roteamento.
Em um Data Warehouse (armazém de dados) que apresente a característica de ser não volátil, os dados não são atualizados após a inserção inicial.
Para viabilizar o processo de inteligência de negócio, é necessário o uso de um Data Warehouse.
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.
As ferramentas para extração, transformação e carga de dados (ETL) copiam todos os dados dos sistemas operacionais e os transferem para o Data Warehouse de forma a apoiar a análise corporativa das tendências e a realização de previsões empresariais.
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.
Quanto à forma de armazenamento dos dados, o MOLAP é mais indicado para DataMarts que para DataWarehouse.
O processo de carga de um DataWarehouse consiste exclusivamente em adicionar novos dados históricos regularmente.
O modelo conhecido como SnowFlake Chain é contraindicado para situações em que as pesquisas requerem diversos níveis de sumarização da informação.
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.