Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas
Ferramentas OLAP (online analytical processing) permitem a navegação pelos dados de um DW, o que possibilita a realização de pesquisas e apresentação de informações. Por meio de um processo drill down, por exemplo, um relatório consolidado de vendas mensal poderá ser preparado de forma que as informações sejam dispostas por trimestre, por semestre, por ano, e assim sucessivamente.
Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.
Toda estrutura de dados no DW tem um elemento de tempo – como dia, mês ou ano – como referência.
As ferramentas de software ETL (extract transform load) têm como função a extração de dados de diversos sistemas, a transformação desses dados de acordo com as regras de negócio e a carga dos dados em um data mart ou um DW.
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue o item seguinte.
O pivoteamento ou rotação, técnica da modelagem de dados
para data warehouse, permite mudança de uma hierarquia
dimensional para outra em um cubo de dados, em que é exibida
uma orientação diferente dos eixos do cubo.
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue o item seguinte.
Uma das características da construção de um data warehouse
é a capacidade de permitir, a um projeto, o acesso aos dados
disponíveis a partir de qualquer combinação de valores para os
atributos nas tabelas de dimensão ou de fato, ou seja, permitir
que sejam realizadas consultas ad hoc.
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue o item seguinte.
Os data warehouses possuem funcionalidades típicas para
facilitar consultas complexas, entre elas o roll-up, em que os
dados são resumidos a partir de uma generalização crescente,
e o drill-down, em que os níveis crescentes de detalhes são
revelados.
I - A tabela de fatos representa os dados que são necessários para que os usuários possam realizar as análises do negócio necessárias para tomadas de decisão.
II - A tabela de dimensões representa os tamanhos das bases e os valores exclusivamente numéricos usados para que se possa acessar a tabela de fatos de forma eficiente.
III - As chaves usadas nas tabelas de fatos e dimensões são sempre iguais àquelas usadas nos sistemas de bancos de dados transacionais, de forma a facilitar a programação e a implementação da fase de extração, transformação e carga dos dados (ETL).
É correto o que se afirma em
Considerando que a inteligência do negócio (business intelligence) envolve com ponentes como armazém de dados (data warehouse), ferramentas analíticas de negócios, gestão de desempenho do negócio (business performance management - BPM ) e interface com o usuário, julgue os itens que se seguem.
As ferramentas de processamento de transações em tempo real identificam tendências de desempenho e analisam dimensões diferentes dos dados assim que eles são alterados.
subsequentes.
I- O termo Business Inteligence (BI) nada mais é que uma série de conceitos e metodologias para auxiliar na tomada de decisões estratégicas nas empresas através principalmente de geração de relatórios gerenciais analíticos;
II- Um Data Warehouse é um banco de dados multidimensional grande, de escopo organizacional (ou seja, abrange toda a empresa) e reúne dados de todos os departamentos de forma a permitir a busca rápida de informações para auxiliar a tomada de decisões estratégicas;
III- Um Data Mart é um banco de dados multidimensional de escopo departamental, ou seja, abrange apenas um determinado departamento;
IV- Data Mining (Mineração de dados) é o termo usado para definir uma série de procedimentos, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart;
V- Nos Sistemas de Apoio à Decisão é comum desnormalizar os dados para atingir uma melhor performance nos Data Mart e Data Warehouse.