Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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subseqüentes.
I - Os usuários finais do data warehouse, em geral, não possuem acesso à Data Staging Area.
II - Drill in, drill out, roll over e roll on são típicas operações disponibilizadas pelas ferramentas de consultas OLAP para navegar pela hierarquia de uma dimensão.
III - As rotinas de ETL muitas vezes originam solicitações de mudanças e melhorias nos sistemas OLTP e outras fontes de dados que alimentam o data warehouse, pois têm o potencial de revelar inconsistências entre os diversos sistemas corporativos.
IV- Um data warehouse, em geral, deve ser projetado para fazer junções entre fatos e dimensões através de chaves naturais, evitando chaves substitutas (surrogate keys), pois estas apenas contribuiriam para aumentar o tamanho e a complexidade do esquema sem nenhum benefício para o usuário final.
Estão corretas APENAS as afirmações
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
OLAP refere-se ao conjunto de processos para criação, gerência e manipulação de dados multidimensionais para análise e visualização pelo usuário em busca de uma maior compreensão desses dados.
Um datawarehouse exige grande capacidade de armazenamento e processamento dos dados, pois armazena dados analíticos, destinados às necessidades de tomada de decisão. Esses dados podem ser armazenados em banco de dados relacional ou MOLAP (multidimensional-array OLAP). Na estrutura MOLAP, devem-se criar vários índices atrelados às tabelas de fatos e dimensões para um acesso mais rápido e eficiente ao banco de dados.
Em um datawarehouse com modelo de dados multidimensional ou OLTP (online transaction processing), é necessário informar somente quais as dimensões e os fatos, e o próprio banco encarrega-se de gerar os cubos.
Considerando-se os processos de visualização de um modelo de banco de dados multidimensional, não são operações básicas OLAP: drill down e roll up, drill across, drill throught, slice e dice.
Produtos de software dedicados às operações de uma empresa, montados principalmente sobre sistemas de banco de dados em grande escala, se tornaram conhecidos como sistemas de processamento de transações online ou ROLAP (relational online analytical processing).
Uma das formas mais comuns de armazenamento relacional usadas para OLAP é o denominado star schema. Os star schema e suas variantes, como snow flake schema, são essencialmente métodos de otimização do armazenamento de banco de dados SQL para fins de acesso aos dados.