Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre dw - data warehouse em banco de dados

A respeito do tipo de modelagem multidimensional, apresentado na Figura 6, pode-se afirmar que:

I. É utilizado em projetos de Data Warehouse.

II. Facilita o uso e torna mais intuitivo o emprego de ferramentas de processamento analítico OLAP (On-line Analytical Processing).

III. É utilizado em projetos de Business Intelligence.

Quais estão corretas?

Um  depósito  de  dados  é  utilizado  para  armazenar,  de  forma  consolidada,  informações  relativas  às  atividades  de  uma  organização  em  bancos  de  dados.  Nesse  contexto,  o  datawarehouse  possibilita  a  análise  de  grandes  volumes  de  dados,  coletados  dos  sistemas  transicionais,  permitindo  uma  melhor  análise  de  eventos  passados,  oferecendo  suporte  às  tomadas de decisões presentes e à decisão de eventos futuros. 

Com relação ao datawarehouse, analise as afirmativas a seguir. 

I.  Caracteriza‐se pela volatilidade dos dados, facilitando a realização de frequentes atualizações dos mesmos.

II.  Aplicações OLAP destinam‐se à análise e à manipulação de dados do datawarehouse  sob múltiplas perspectivas.

III.  ETL  são  ferramentas  que  realizam  a  extração  de  dados  de  diversos  sistemas,  a  transformação  desses  dados  conforme  regras  de  negócios  e  a  carga  dos  mesmos  em  um  datawarehouse. 

Assinale:

No contexto da modelagem dimensional, um depósito de dados digitais serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios por meio de históricos que são posteriormente utilizados pela empresa para ajudar na tomada de decisões. É orientado por assunto, integrado, não volátil, variável com o tempo, e empregado no apoio às decisões gerenciais.

Esse depósito de dados está diretamente relacionado ao seguinte conceito:

Um ambiente de data warehouse Oracle inclui várias ferramentas, além de uma base de dados relacionai. Um ambiente típico inclui, entre outras ferramentas, um processo de extração de dados dos sistemas de origem, para levar esses dados ao data warehouse. Esse processo corresponde a:

Como forma de implementação de Data Warehouse, a combinada tem o propósito de integrar a top down com a bottom up, executando-se a modelagem dos dados do DW de visão macro, sendo o passo seguinte a implementação de partes do modelo. Essas partes são escolhidas por processos ou atividades da área de interesse e constituem os Data Marts.

Tendo em vista o modelo de dados ser único, possibilitando realizar o mapeamento e o controle dos dados, a principal vantagem da implementação combinada é: