Questões de Concurso sobre Esquemas multidimensionais

O projeto do Data Warehouse (DW) de uma companhia aérea utiliza o modelo de esquema Snowflake, onde as tabelas de dimensão não se conectam diretamente à Tabela Fato, mas se ramificam em tabelas de subdimensão, gerando uma estrutura normalizada.

Assinale a opção que apresenta a principal desvantagem da adoção do esquema Snowflake em comparação com o esquema Star na otimização de consultas OLAP.

A modelagem dimensional é amplamente utilizada em sistemas analíticos e Data Warehouses, pois facilita consultas agregadas e análises históricas. Essa abordagem organiza os dados em tabelas fato e tabelas dimensão, definindo claramente o nível de detalhamento (grão) das informações armazenadas. Sobre esse assunto, considere um sistema de análise de vendas de uma rede de lojas, que deve permitir consultas como:

 total de vendas por produto;

 total de vendas por loja;

 total de vendas por período.

Nesse contexto, dadas as afirmativas,

I. A tabela fato deve armazenar medidas numéricas, como quantidade vendida e valor total da venda.

II. O grão da tabela fato define o nível de detalhamento dos dados, por exemplo, uma venda por produto, por loja e por dia.

III. Em tabelas dimensão, o uso de chaves substitutas é recomendado para reduzir a dependência de chaves naturais e facilitar o controle histórico.

IV. Tabelas dimensão têm como função estrutural armazenar valores agregados, derivados das medidas da tabela fato, com o objetivo de otimizar consultas analíticas.

verifica-se que estão corretas apenas

A planilha a seguir foi resultado da exportação dos dados de um Sistema de Informação:

Deseja-se transformar essa planilha de acordo com as boas práticas da Modelagem Dimensional, técnica voltada para construção de sistemas de Business Intelligence, com o objetivo de criar uma tabela de fatos sobre a venda de produtos, além de uma ou mais tabelas de dimensões, conforme seja necessário. O resultado dessa transformação deve criar

Em qual esquema de modelagem multidimensional existem as tabelas de fatos e as tabelas de dimensão sem nenhum tipo de normalização?

Na modelagem multidimensional, a tabela fato contém os dados de medição quantitativa, está no centro do esquema estrela e tem relação direta com as tabelas dimensão.

Aplicações de assimilação de dados em oceanografia produzem análises e previsões de diferentes variáveis que caracterizam o estado dos oceanos. O Escritório de Meteorologia do Reino Unido, mais conhecido como Met Office, utiliza um modelo oceanográfico global, chamado Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM), na implementação de um esquema de assimilação variacional tridimensional, conhecido como NEMOVAR.

Entre as variáveis que fazem parte do vetor de estados utilizado no NEMOVAR, encontram-se

Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela DIMENSÃO FUNDADOR.

No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:

Uma dimensão conformada é uma dimensão que possui o mesmo significado para todas as tabelas fato que podem fazer junção à mesma.

No Data Warehouse da Marinha do Brasil, denominado DwMar, está implementada a dimensão DIM_MILITAR que contém o atributo CEP. Quando um militar muda de endereço e altera seu CEP no cadastro do sistema transacional do ambiente operacional, a tabela DIM_MILITAR necessita ser atualizada. No DWMar é necessário preservar o valor anterior do CEP e armazenar o valor atualizado em uma nova coluna da DIM_MILITAR. Assinale a opção que apresenta corretamente a abordagem de modelagem multidimensional de dados que deve ser implementada para atender ao requisito do DWMar.

Em relação aos conceitos de bancos de dados multidimensionais, relacionar as colunas e assinalar a sequência correspondente.

(1) Dimensões. (2) Cubo.

(3) ETL.

(4) Fatos.

( ) Geralmente, são tabelas com grandes volumes de dados que são o objeto principal de análise de um banco multidimensional.

( ) Estrutura de dados que pode ter várias dimensões.

( ) São usadas para dois propósitos: a seleção de dados e o agrupamento de dados em um nível desejado de detalhes.

( ) É um processo formado por três etapas que carrega dados para um data warehouse.

Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.

No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:

A aplicação de hierarquias de atributo em modelos analíticos é uma prática eficiente, que permite a organização de valores pré-agregados em cada nível e otimiza a análise de dados.

No surgimento dos primeiros modelos 3D, tínhamos modelos “quadrados”, sem fluidez e com arestas vivas. Com o passar do tempo, as ferramentas foram sendo melhoradas, a capacidade de processamento também aumentou, assim como as técnicas de modelagem foram melhoradas. Isso trouxe modelos cada vez mais realistas e bem-acabados, tendo casos onde até pessoas são substituídas por modelos 3D que passam quase que imperceptíveis. Qual das seguintes técnicas é utilizada para criar modelos 3D mais orgânicos e detalhados?

Diversas são as técnicas para criação de artes 2D que ajudam num melhor resultado artístico. Qual das seguintes técnicas é usada para criar uma ilusão de profundidade e perspectiva em um design 2D?

Analise a afirmação a seguir:

Foi a primeira tecnologia de impressão 3D desenvolvida, funciona a partir da deposição de material em camadas para construção do objeto modelado. Sua baixa complexidade e baixo preço de matéria prima tornaram a tecnologia acessível e escalável.

Assinale a alternativa correta que descreve a tecnologia de impressão 3D descrita:

Em um esquema multidimensional estrela, os dados dimensionais podem ser indexados para tuplas na tabela de fatos por meio da indexação de junções, que consiste em uma técnica em que é construído um vetor de bits para cada valor em uma coluna (domínio) que está sendo indexada. Essa técnica é indicada para domínios com baixa cardinalidade.

O esquema multidimensional em estrela consiste de um conjunto de tabelas, classificadas como tabelas fato e tabelas dimensão, no qual cada tabela dimensão guarda referências às tabelas fato. Essas referências são implementadas como colunas nas tabelas dimensão.