A respeito de data warehouse e data mining, julgue o próximo...

A questão exige conhecimentos a respeito do Data Warehouse, vejamos:

O conceito de granularidade se refere ao nível de detalhe ou resumo existente em uma unidade de dados. 

Quando nós temos um maior nível de detalhes (menor granularidade) é possível atender consultas com maior tipo de detalhes, no entanto, para manter tantos detalhes armazenados, é necessário mais espaço de armazenamento. 

Quanto maior o nível de granularidade (menor o nível do detalhes) mais limitadas serão as consultas.

Darei um exemplo para melhor compreensão: 

Lembre-se das televisões antigas e as mais atuais.

Nesse caso, quanto maior o granulado da TV, MENOS detalhes serão mostrados e quanto MENOS granulado maiores serão os detalhes percebidos.

Logo, a questão está incorreta, pois os detalhes da granularidade são inversamente proporcionais e não diretamente proporcional como a questão afirma. 

Gabarito do monitor: ERRADO

Granularidade de dados se refere ao tamanho em que os campos de dados são divididos. Quanto mais subdivididos e granulares são os dados, mais detalhados eles serão.

É a divisão dos campos, e não o quanto um campo é dividido.

The more detailed the data, the lower the level of granularity.

ERRADO

Em data warehouse, o conceito de granularidade refere-se ao nível de detalhe ou resumo existente em uma unidade de dados, de forma que, quanto mais detalhes, mais alto o nível de granularidade. 

A primeira parte está certa, granularidade é sim o nível de detalhamento das informações contidas em um local.

Geralmente ela é muito importante na criação de um Datawarehouse, por definir o quão detalhados serão os dados em cada setor.

Datawarehouse = Basicamente é um Banco de dados de uma organização, o qual é organizado em setores.

Porém a segunda parte está errada. Pois quanto maior o nível de granularidade, menor o nível de detalhamento dos dados.

Quanto maior for o nível de detalhes, menor será o nível de granularidade. 

Gabarito: Errado.

Data Warehouse (Armazém de Dados): é um deposito de dados orientado por assunto, integrado, não volátil, variável com o tempo, para apoiar as “decisões gerenciais”.

OLAP é uma tecnologia utilizada para organizar grandes bancos de dados e fornece, para organizações, um método com alta flexibilidade e desempenho para acessar, visualizar e analisar dados corporativos. Os dados podem ser organizados em uma hierarquia que define diferentes níveis de detalhe, na qual o usuário pode navegar para cima (drill up) ou para baixo (drill down) entre níveis.

Drill Down e Roll Up:

são operações para movimentar a visão dos dados ao longo dos níveis hierárquicos de uma dimensão.

➥ DRILL DOWN (Alto ➡ baixo)

• É o inverso do roll-up;
• Aumenta o nível de detalhe da informação;
• Navega um dado menos detalhado para um mais detalhado;
• Diminui o nível de granularidade;
•  Ex.: ano -> mes -> dia

➥ ROLL UP (Baixo ➡ alto)

• Aplica uma agregação sobre o cubo de dados;
• Aumenta o nível de granularidade e em consequencia realiza a REDUÇÃO sobre a dimensão, DIMINUINDO O NÍVEL DE DETALHAMENTO da informação.
•  Ex.: dia -> mes -> ano