Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente. 

DW é um processo que reúne e gerencia várias coleções de dados históricos, indexados e de alto valor, que passam por um processo de limpeza, processamento e transformação com vistas a análises estratégicas e avançadas. 

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente. 

A análise de dados preditiva baseia-se em técnicas de estatística para determinar o que é mais provável de acontecer por meio da utilização da mineração de dados e pode prever se um cliente está propenso a se mudar para um concorrente. 

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A interface gráfica consiste na utilização de um dos componentes de BI por gerentes e executivos para controlar a saúde ou o desempenho de um negócio, monitorar métricas e analisar a estratégia desse negócio.

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Modelagem dimensional é um tratamento aplicado na transformação de dados em ETL e na etapa de granularidade das tabelas, na qual dados armazenam um conjunto de atributos que descrevem os fatos, como produtos, vendas e mercado. 

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

O processo de otimização de desempenho, em bases de dados, consiste em redimensionar o tamanho do modelo semântico, o que resulta em uma maior rapidez na atualização dos dados, cálculos e renderização dos elementos visuais em relatórios.

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A consolidação de dimensões de floco de neve em um modelo de tabela única pode implicar o armazenamento de dados não normalizados e redundantes, o que resulta em maior tamanho de armazenamento. 

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A relação entre uma tabela de fatos e suas respectivas tabelas de dimensões em um data warehouse é estabelecida pela chave primária da tabela de fatos e a chave estrangeira da tabela de dimensões.

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Nos data warehouses, as colunas de chave de dimensão definem a dimensão de uma tabela de fatos, enquanto os valores das chaves de dimensão estabelecem sua granularidade.

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Em regra, as chaves substitutas são incorporadas nas tabelas de dimensões de um data warehouse relacional para atribuir um identificador único para cada registro nas tabelas de dimensões.

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Uma tabela de fatos descreve as entidades de um negócio e apresenta uma ou mais colunas-chave que funcionam como um identificador único exclusivo, bem como colunas descritivas adicionais.

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Nos data warehouses, os índices de junção associam as linhas da tabela de fatos com as respectivas colunas na tabela de dimensões, o que facilita as operações de consulta e análise de dados.