Questões de Concurso sobre Data Warehouse

O pivoteamento ou rotação, técnica da modelagem de dados para data warehouse, permite mudança de uma hierarquia dimensional para outra em um cubo de dados, em que é exibida uma orientação diferente dos eixos do cubo.

Metadados são dados que descrevem outros dados. A partir de sua adequada definição, o ETL possibilita a carga do datawarehouse a partir de um drill down nos dados.

Software de inteligência empresarial, como mineração de dados, CRM e datawharehouse, por exemplo, aplicam métodos de inteligência artificial e robótica avançados para a representação e extração da informação em grandes bases de dados.

Analise a citação abaixo.

“Um conjunto integrado de dados extraídos de bancos de dados operacionais, históricos, externos e selecionados, editados e padronizados para recuperação e análise, para fornecer inteligência empresarial na tomada de decisões gerenciais.”

A citação integra os conceitos do Business Intelligence, sendo conhecida por:

As consultas no star schema de um data warehouse podem ser feitas em maior ou menor nível de detalhe. Assim uma consulta mais detalhada das informações denomina-se

Um depósito de dados organizado por assunto, não-volátil, integrado e variável em função do tempo, utilizado para apoiar decisões de gerenciamento, é denominado

A troca de linhas por colunas em uma tabela e a rotação dos cubos de dados para mostrar uma diferente orientação dos eixos são funcionalidades de ferramentas de data warehouse do tipo

Os data warehouses são depósitos de dados tipicamente direcionados para aplicações de apoio às decisões administrativas. As informações em data warehouses mudam mais freqüentemente do que em bancos de dados convencionais. Além disso, os data warehouse, em vez de otimizar a recuperação de dados, otimizam o processamento de transações.

Um datawarehouse armazena informações oriundas de muitas fontes em um único banco de dados. Os sistemas de OLTP (online transaction processing) devem suportar um grande número de transações simultâneas sem gerar retardos excessivos, uma vez que buscam um melhor desempenho.

Extração, transformação e carga de dados constituem uma das fases mais críticas do datawarehouse. Atualmente, as ferramentas destinadas a essas funções devem ser adquiridas como complemento ao sistema gerenciador de banco de dados (SGBD), não existindo solução embutida no próprio SGBD.

O uso do esquema acima para suporte a operações transacionais online OLTP (On-line Transactional Processing) mostra-se pouco eficiente quando comparado ao seu uso em processamento analítico OLAP (On-line Analitical Processing).

Com relação aos elementos básicos de um Data Warehouse, relacione a coluna da esquerda com a da direita:

O datawarehouse não apenas deve ser temático, é preciso que os temas sejam tratados sob um número razoável de perspectivas (dimensões), gerando menos flexibilidade de análise, porém mais objetividade.

O esquema apresentado é classificado como do tipo floco de neve.

No acesso direto ao datawarehouse, são analisados as características e os critérios relevantes predefinidos. A análise cria um arquivo com informações sobre os negócios da empresa que pode ser acessado online.

O esquema de dados apresentado encontra-se normalizado, o que torna menos complexa a criação de queries pelo usuário e mais eficiente a execução de queries pelo SGBD.

Analise as seguintes afirmações sobre conceitos de data warehouse.

I. Um data warehouse é um repositório com dados históricos de uma organização. De dados sobre transações financeiras até dados sobre funcionários; suas licenças e aumentos encontram-se neste grande repositório.

II. O principal objetivo de um data warehouse é prover dados para sistemas de apoio a decisão.

III. Um dos grandes problemas de data wharehouses é a necessidade de executar consultas altamente complexas, sem degradar o desempenho. Por isso, as informações armazenadas nos data warehouses são fortemente normalizadas.

Assinale a alternativa que contém a(s) afirmação(ões) CORRETA(S).

Importante conceito associado aos Data Warehouse como, por exemplo, a definição do menor intervalo correspondendo a um dia, sem levar em conta suas subdivisões tais como horas, minutos e assim sucessivamente, é o de

Os requisitos de um datawarehouse não se referem apenas aos dados, mas a todo o ambiente, abrangendo, por exemplo, as fontes e os repositórios derivados.