Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à de...

Gabarito: E - Errado

A arquitetura de Data Warehouse (DW) em três camadas é estruturada em: camada de bases de dados operacionais, uma camada de consolidação e a camada de apresentação. A afirmação de que a única finalidade da consolidação é solucionar diferenças semânticas é incorreta, pois a camada de consolidação possui diversas funções importantes:

• Limpeza de dados: para corrigir inconsistências e garantir qualidade nos dados consolidados.
• Integração de dados: para unificar dados de diversas fontes, resolvendo conflitos e diferenças estruturais.
• Transformação de dados: para adequar os dados ao esquema e aos requerimentos do DW (como ETL - Extract, Transform, Load).
• Armazenamento de dados históricos: para possibilitar análises temporais e tendências de longo prazo.
• Agregação e sumarização: para melhorar a performance de consultas e suportar análises complexas.

Ao entender que a camada de consolidação trabalha com uma variedade de processos para preparar os dados para análises estratégicas e apoio à decisão, fica evidente que a afirmação é errada, já que minimiza o escopo e a importância dessa camada em um DW.

O data warehouse, de uma maneira geral e independente do número de camadas, integra e consolida dados disponíveis em diferentes acervos para fins de exploração e análise, ampliando o conteúdo informacional destes acervos para atender às expectativas e necessidades de nível estratégico na empresa.

a única finalidade da consolidação de dados é a solução de diferenças semânticas existentes entre os dados operacionais.

o erro está em afirmar a única...

uma outra finalidade da consolidação, além da padronização semântica, é aumentar o desempenho evitando cálculos em tempo de consulta.

A consolidação dos dados é o "T" de transformation do ETL. Nesse processo devem ser sanados conflitos semânticos e estruturais.

Conflitos Semânticos e Estruturais:

 - Diferenças de unidades;

 - Diferenças de precisão;

 - Diferenças em código ou expressões;

 - Diferenças de granularidade;

 - Diferenças de abstração.

Espero ter contribuído para o entendimento.

Pessoal,

Sobre o lance de data warehouse em três camadas, achei um material interessante. Basicamente, a camada "bottom" contém os dados do dw carregados (tabelas fato e dimensões), a camada "middle" contém o servidor Olap, e a camada "top", contém as aplicações que acessam a camada Olap. Acho que faz sentido.

http://www.tutorialspoint.com/dwh/dwh_architecture.htm

Three-Tier Data Warehouse Architecture

Generally the data warehouses adopt the three-tier architecture. Following are the three tiers of data warehouse architecture.

Bottom Tier - The bottom tier of the architecture is the data warehouse database server.It is the relational database system.We use the back end tools and utilities to feed data into bottom tier.these back end tools and utilities performs the Extract, Clean, Load, and refresh functions.

Middle Tier - In the middle tier we have OLAp Server. the OLAP Server can be implemented in either of the following ways.

By relational OLAP (ROLAP), which is an extended relational database management system. The ROLAP maps the operations on multidimensional data to standard relational operations.

By Multidimensional OLAP (MOLAP) model, which directly implements multidimensional data and operations.

Top-Tier - This tier is the front-end client layer. This layer hold the query tools and reporting tool, analysis tools and data mining tools.