Num projeto de modelagem dimensional, há 4 passos (ou decisõ...

Alternativa correta: D - definir a granularidade e identificar as dimensões.

Para compreender a alternativa correta, é essencial entender o conceito de modelagem dimensional, uma técnica de design de banco de dados usada para suportar os requerimentos de sistemas de apoio à decisão, como Data Warehouses. Esta técnica organiza os dados em torno de temas de negócio e proporciona uma maneira intuitiva de acesso a dados com base nas necessidades dos usuários finais.

A modelagem dimensional é composta por fatos (eventos de negócio) e dimensões (contexto e descrição dos fatos). Os fatos são representados em tabelas chamadas de tabelas fato, que geralmente armazenam medidas numéricas de desempenho. As dimensões são representadas em tabelas dimensão, que contêm os atributos que descrevem os fatos.

Definir a granularidade é um passo crítico pois determina o nível de detalhe ou resumo dos dados armazenados no Data Warehouse. Granularidade alta significa dados muito detalhados, enquanto granularidade baixa implica em um nível mais agregado de informações.

Identificar as dimensões é outro passo fundamental, pois são as estruturas que categorizam e descrevem as informações de negócio, permitindo que os usuários façam consultas e relatórios significativos. Dimensões comuns incluem Tempo, Geografia, Produto, Cliente, entre outras.

As demais alternativas contêm conceitos que não se aplicam diretamente à modelagem dimensional em Data Warehouses:

• Identificar os stakeholders é importante em qualquer projeto, mas não é considerado um dos quatro passos principais na modelagem dimensional.
• Desnormalizar o banco de dados ocorre no contexto de um Data Warehouse, mas não é descrito como um dos passos chave na estruturação de um projeto de modelagem dimensional.
• Identificar os fatos é relevante, porém está incluso na etapa de definir a granularidade e identificar as dimensões.
• Normalizar o banco de dados é um processo mais associado a sistemas de processamento de transações (OLTP) e não a Data Warehouses, que tendem a ser desnormalizados para otimizar a leitura dos dados.
• Selecionar o processo de negócio e selecionar as chaves estrangeiras são considerações importantes, mas não são caracterizados como passos-chave descritos na questão.

Portanto, a alternativa D é a única que apresenta dois passos de decisões-chave diretamente relacionados à modelagem dimensional em Data Warehouses.

GAB.: E

Os 4 passos da modelagem dimensional são:

1- Escolher o processo de negócio;

2- Definir o grão;

3- Identificar as dimensões;

4- Identificar os fatos.

Questão parecida com comentário do prof Q507878

Ano: 2012 Banca: FEMPERJ Órgão: TCE-RJ Prova: FEMPERJ - 2012 - TCE-RJ - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação

A literatura especializada lista quatro etapas a serem seguidas nos processos de Modelagem Dimensional no que concerne Data Warehouses e Data Marts. Essas etapas caracterizam-se pela identificação/especificação:

A do processo de negócio; da granularidade; das dimensões; das medidas;

Comentário do professor: Essa questão foi extraída do livro do Carlos Magno da Silva Xavier, durante a implantação de uma solução de BI ( com dataware house ) normalmente temos um processo de modelagem dimensional, que prevê as etapas de levantamento das necessidades/requisitos do negócio, e o projeto do BD, que especifica a definição de fatos, dimensão e granularidade as métricas/medidas relacionadas

Portanto a alternativa correta é a letra A.

Gabarito Letra D

Os quatro passos são

1- Escolher o processo de negócio;

2- Definir o grão;

3- Identificar as dimensões;

4- Identificar os fatos.