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Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados
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Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.
I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.
II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.
III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.
IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.
Estão corretas as afirmações
1. processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes.
2. refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
3. depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa.
A normalização é o processo de organizar os dados de acordo com as regras de uma base de dados relacional, de modo que não haja redundância nos dados e que a individualização de todos os elementos de dados dependa somente da chave primária do registro correspondente a um determinado elemento.
Também pode consolidar e padronizar informações oriundas de diferentes bases operacionais, de modo que possam ser usados por toda a organização, para análise gerencial e tomada de decisões de negócio. Trata-se do(a):
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.