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Questões de Concurso sobre Data Warehouse
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Assinale a alternativa correta a respeito de Data Warehouse (DW) e modelagem multidimensional.
A
Um esquema multidimensional, composto por fatos e dimensões, não pode ser modelado em um banco de dados relacional.
B
Uma dimensão definida em uma modelagem multidimensional deve estar associada a um único fato.
C
Operações OLAP podem ser executadas tanto para fins analíticos quanto para fins de atualização de dados.
D
O volume de dados de um DW geralmente é superior ao volume de dados de um BD transacional.
E
Um Data Mart é um componente de um DW que não possui dados históricos.
Data Warehouses virtuais proporcionam visões de bancos de dados operacionais que são materializadas para acesso eficiente.
PORQUE
Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a bancos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.
Analisando as afirmações acima, conclui-se que
A
as duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.
B
as duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
C
a primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
D
a primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
E
as duas afirmações são falsas.
A abordagem bottom up, no projeto da data warehouses, é uma estratégia que
A
exige grande investimento inicial.
B
possui custo mais baixo e mais arriscado no curto prazo.
C
deve ser utilizada em conjunto com a modelagem multidimensional estrela.
D
é também conhecida como abordagem Data Mart.
E
é compatível com servidores MOLAP e DOLAP apenas.
Sobre Data Warehouse (DW), é correto afirmar:
A
um DW é um componente de um Data Mart.
B
uma tabela de dimensão pode ter relacionamento com outra tabela de dimensão.
C
roll-up e update são exemplos de operações OLAP.
D
uma tabela fato só pode ter relacionamento com uma tabela de dimensão.
E
um DW geralmente não mantém dados históricos.
Em um ambiente de data warehousing, uma das fases mais importantes é a ETL (Extract, Transformation and Load), em que se definem as estratégias de conversão, transformação e consistência dos dados dos sistemas de origem para realizar a carga dos dados no sistema de data warehouse. Uma característica relacionada a essa fase de ETL é que
A
a garantia da consistência dos dados é especialmente necessária nos sistemas que incluem SGBDs relacionais, pois estes são incapazes de garantir as consistências das transações e as integridades referenciais.
B
sua existência é incompatível com o uso dos sistemas legados, pois sua tecnologia antiquada impede que estes sejam integrados em um sistema de data warehousing.
C
pode ser eliminada, se o próprio SGBD relacional transacional for usado como o banco do sistema de data warehousing, o que permite obter uma grande economia de recursos.
D
é necessária para se obter os dados das múltiplas fontes, de forma a transformá-los nas variáveis que interessam ao processo de decisão.
E
visa a garantir que cada registro do data warehouse corresponda a exatamente um registro do SGBD transacional, para assegurar a correção das variáveis de decisão.
Técnicas de modelagem de Data Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sistemas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o modelo multidimensional estrela, verifica-se que
A
possui melhor desempenho, quando comparado ao modelo floco de neve.
B
representa hierarquias explicitamente.
C
facilita a tarefa de manutenção das dimensões.
D
assemelha-se ao modelo de classes conceitual da UML.
E
é opcional a sua utilização, sendo substituído pelo diagrama de atividades da UML.
Data warehouse tem por característica ser
A
orientado a assuntos.
B
temporário.
C
descentralizado.
D
focalizado em aspectos operacionais.
E
normalizado.
Sobre Data Warehouse (DW), é correto afirmar que:
A
tabelas de fatos e tabelas de dimensões podem conter medidas ou variáveis analíticas.
B
operações roll-up e drill-down permitem a consulta e a atualização de dados de um DW.
C
um esquema snowflake apresenta tabelas menos normalizadas que um esquema star.
D
OLTP e OLAP apresentam o mesmo conjunto de operações, com a diferença de que operações OLAP são capazes de alterar a estrutura dos dados multidimensionais para gerar resultados sumarizados.
E
a tecnologia ROLAP utiliza tanto estruturas relacionais quanto estruturas multidimensionais para o armazenamento de dados de um DW.
A tecnologia DM, que, atualmente, está totalmente integrada
aos SGBD, permite a descoberta de informações, por meio de
padrões ou regras existentes em banco de dados de grande
volume, quando não se conhece o esquema do banco de dados.
C
Certo
E
Errado
Em um sistema OLAP, as estratégias de desnormalização de tabelas e a redundância de dados são requerimentos para a otimização de consultas. A estratégia star schema relaciona uma tabela-fato a diversas tabelas-dimensões.
C
Certo
E
Errado
O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.
C
Certo
E
Errado
O texto a seguir se refere à modelagem de Data Warehouse.
Se na modelagem do Data Warehouse for adotada uma abordagem ________, cada elemento de dados (por exemplo, a venda de um item) será representado em uma relação, chamada tabela de fatos, enquanto que as informações que ajudam a interpretar os valores ao longo de cada dimensão são armazenadas em uma tabela de dimensões, uma para cada dimensão. Esse tipo de esquema de banco de dados é chamado um esquema estrela, em que a tabela de fatos é o centro da estrela e as tabelas de dimensões são os pontos. Quando a abordagem _______ é escolhida, um operador específico que faz a agregação prévia da tabela de fatos ao longo de todos os subconjuntos de dimensões é utilizado e pode aumentar consideravelmente a velocidade com que muitas consultas _______ podem ser respondidas.
Considerando a ordem das lacunas, qual sequência de termos completa corretamente o texto acima?
A
MOLTP, ROLTP, OLTP.
B
ROLTP, MOLTP, OLTP.
C
ROLAP, MOLAP, OLAP.
D
ROLAP, MOLAP, OLTP.
E
MOLAP, ROLAP, OLAP.
Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data Warehouses, tem-se que
A
a concepção de um data warehouse segue os mesmos princípios do projeto de bancos de dados de sistemas transacionais, com as etapas de modelagem conceitual de dados, projeto lógico e projeto físico de banco de dados.
B
as técnicas de geração de modelos multidimensionais sempre consideram a existência de uma tabela de fatos, que mantém associações com tabelas periféricas, chamadas dimensões.
C
o projeto de data warehouses carrega, na base do data warehouses, amostras de dados com alto nível de detalhes, com vistas a auditar, sempre que necessário, os dados consolidados utilizados nas análises realizadas.
D
um data mart pode ser definido como uma porção física ou lógica do data warehouse, centrado em um assunto específico, com a finalidade de facilitar o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC) no data warehouse principal.
E
a incorporação da dimensão tempo em data warehouses é opcional e utilizada quando se deseja aprimorar a qualidade das análises realizadas em sistemas OLAP.
Dados para a formação de data warehouses podem ser provenientes de e-mails, conversas de telefone, documentos, planilhas. A abordagem linguística utiliza a análise de strings de caracteres para classificar o texto em determinadas categorias, que são definidas previamente de acordo com o objetivo da empresa.
C
Certo
E
Errado
Em um ambiente de data warehousing, é usual usar um modelo dimensional, cujas principais componentes incluem as tabelas de fatos e dimensões. A esse respeito, considere as afirmativas abaixo.
I - A tabela de fatos representa os dados que são necessários para que os usuários possam realizar as análises do negócio necessárias para tomadas de decisão.
II - A tabela de dimensões representa os tamanhos das bases e os valores exclusivamente numéricos usados para que se possa acessar a tabela de fatos de forma eficiente.
III - As chaves usadas nas tabelas de fatos e dimensões são sempre iguais àquelas usadas nos sistemas de bancos de dados transacionais, de forma a facilitar a programação e a implementação da fase de extração, transformação e carga dos dados (ETL).
É correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
I e II, apenas.
C
I e III, apenas.
D
II e III, apenas.
E
I, II e III.
Na figura II, que corresponde à visão de Kimball, o datawarehousing é visto como uma constituição de data marts, cujo foco é entregar objetivos do negócio para departamentos na organização.
C
Certo
E
Errado
Importante componente de um data warehouse é o data
staging area, cuja função é extrair, transformar e carregar os
dados obtidos de diversas fontes da empresa.
C
Certo
E
Errado
O data warehouse é uma coleção de dados orientada por assunto, integrado, volátil e variante no tempo, voltado para a análise de séries temporais e de tendências, a partir do processamento de dados históricos.
C
Certo
E
Errado
A otimização de consultas a bancos de dados pode empregar uma abordagem embasada no custo de execução. Nessa abordagem, técnicas tradicionais de otimização são usadas para buscar solução ótima no espaço de solução do problema. Assim, a estimativa de custo considera diversas informações, tais como o número de registros dos arquivos e o tamanho de cada registro.
C
Certo
E
Errado
Os depósitos de dados voltados para o processo decisório gerencial e que podem ser definidos como espécies de mesmo tipo e estrutura são
A
business intelligence e data mining.
B
data warehouse e data mart.
C
data warehouse e data mining.
D
data mining e data mart.
E
data mining, data warehouse e data mart.
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