Os bancos de dados dimensionais que atendem ao data warehous...

Vamos analisar a questão apresentada sobre o tema de Business Intelligence (BI) e, mais especificamente, sobre data warehouse.

A questão pergunta se os bancos de dados dimensionais que atendem ao data warehouse devem ser implementados de forma normalizada. A alternativa correta é E - errado.

Para compreender por que a alternativa “E” é a correta, precisamos entender alguns conceitos fundamentais:

Data Warehouse (DW): É um tipo de sistema de banco de dados que coleta, armazena e gerencia dados de diversas fontes para análise e geração de relatórios. A principal característica de um DW é sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados históricos para serem utilizados em análises estratégicas.

Bancos de Dados Dimensionais: Esses bancos são uma parte essencial do data warehouse. Eles são projetados para suportar consultas complexas e fornecer informações analíticas rapidamente. O modelo dimensional é frequentemente implementado usando tabelas fato e tabelas dimensão.

Normalização versus Desnormalização:

• Normalização: Um processo que organiza dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Este é um modelo comum em bancos de dados transacionais.
• Desnormalização: Neste contexto, desnormalização é o processo de otimizar a leitura dos dados, que é frequente em data warehouses. Aqui, algumas redundâncias são permitidas para garantir consultas mais rápidas e eficientes.

No caso dos data warehouses, o foco está na desnormalização. Isso ocorre porque a prioridade é a velocidade de leitura dos dados para a geração de relatórios e análises, permitindo que grandes volumes de dados sejam processados rapidamente.

Portanto, a afirmação de que bancos de dados dimensionais em um data warehouse devem ser normalizados está errada. Na prática, eles devem ser desnormalizados para otimizar o desempenho nas consultas analíticas.

Espero que esta explicação tenha esclarecido suas dúvidas sobre o tema. Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

Alternativa: Errado

Os bancos de dados dimensionais que atendem a um data warehouse são projetados para suportar consultas analíticas e a extração de insights, e sua estrutura não segue o modelo normalizado tradicional dos bancos de dados transacionais (OLTP). Em vez disso, esses bancos são desnormalizados para otimizar o desempenho em consultas.

1. Bancos de Dados Transacionais (OLTP):

• Utilizam normalização para minimizar a redundância e garantir a integridade dos dados.
• Estrutura altamente normalizada (Ex.: 3ª Forma Normal ou superior).
• Foco: Eficiência em operações de leitura/escrita rápidas (inserções, atualizações, exclusões).

1. Bancos de Dados Dimensionais (OLAP):

• Utilizam desnormalização para simplificar as consultas e melhorar o desempenho.
• Estrutura baseada em modelos dimensionais, como estrela (star schema) ou floco de neve (snowflake schema).
• Foco: Consultas analíticas rápidas e acessíveis.

• Consultas em data warehouses geralmente envolvem grandes volumes de dados e precisam ser otimizadas para leitura.
• Desnormalização reduz a quantidade de joins necessários entre tabelas, acelerando as consultas analíticas.

A afirmativa está Errada porque os bancos de dados dimensionais que atendem a um data warehouse devem ser desnormalizados, e não normalizados, para otimizar o desempenho em consultas analíticas.

Fonte: GPT

Gabarito ERRADO.

Tanto o Data Warehouse (DW) quanto o OLAP são desnormalizados. Por partes, entenda:

[1] Ao deixar os dados desnormalizados, há maior redundância, mas também um melhor desempenho no banco de dados. Isso ocorre porque a desnormalização facilita a leitura e a consulta dos dados, operações predominantes em sistemas analíticos como DW e OLAP. Portanto, o objetivo de um Data Warehouse é facilitar análises rápidas e eficientes, e a desnormalização atende melhor a essa finalidade.