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Assinale a opção que indica característica central da modelagem dimensional aplicada a sistemas de apoio à decisão.
foco em transações OLTP
dependência de chaves naturais compostas
estrutura baseada em grafos
separação entre fatos e dimensões
eliminação de redundâncias operacionais
No Tribunal do Estado X (TJEX), a dimensão DIM_JUIZ possui o atributo CARGO (ex.: “Juiz Substituto”, “Juiz Titular”). Ao longo do tempo, alguns juízes são promovidos ou mudam de cargo. Para relatórios, deseja-se manter o cargo anterior ao mesmo tempo em que o cargo atual é atualizado, permitindo comparar decisões tomadas em diferentes cargos.
Para isso, a técnica de modelagem dimensional que deve ser utilizada é:
outrigger dimensions;
conformed dimensions;
role playing dimensions;
snowflake dimensions;
slowly changing dimensions.
No desenvolvimento de soluções de Business Intelligence, a modelagem dimensional é amplamente utilizada para organizar os dados de forma a facilitar a análise e a performance de consultas.
Sobre os conceitos e as componentes dessa técnica de modelagem, analise as afirmativas a seguir.
I. As tabelas fato são projetadas para armazenar métricas quantitativas resultantes de processos ou eventos de negócio.
II. As tabelas dimensão fornecem o contexto necessário para os fatos, contendo atributos descritivos.
III. A modelagem dimensional baseia-se na normalização extensiva de suas tabelas como princípio de organização dos dados.
Está correto o que se afirma em
I, apenas.
II, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
Uma Secretaria da Fazenda está implantando um ambiente analítico para acompanhar a arrecadação de ICMS ao longo dos anos. O objetivo é permitir análises por período, contribuinte, atividade econômica e localidade, bem como cálculos de totais, médias e comparações temporais. O time de TI optou por utilizar modelagem dimensional, avaliando o uso de Star Schema e Snowflake Schema conforme as necessidades de desempenho e manutenção do modelo. Nessa avaliação, o time observou que
o Snowflake Schema elimina a necessidade de chaves substitutas nas dimensões, pois prioriza chaves naturais oriundas dos sistemas transacionais, garantindo consistência entre os dados operacionais e o ambiente analítico fiscal.
a modelagem dimensional organiza os eventos de arrecadação em uma tabela fato contendo métricas, enquanto dimensões fornecem o contexto analítico, no Star Schema essas dimensões se ligam diretamente à tabela fato de forma desnormalizada, enquanto no Snowflake Schema algumas dimensões são normalizadas para representar hierarquias, com impacto em desempenho e manutenção.
a tabela que registra cada documento fiscal com seu respectivo valor de ICMS deve ser modelada como dimensão, pois concentra atributos descritivos relevantes ao negócio, enquanto as informações de tempo e contribuinte devem compor tabelas fato para viabilizar agregações e análises cruzadas no ambiente analítico.
as dimensões no Star Schema são obrigatoriamente normalizadas em múltiplas tabelas para representar hierarquias como tempo e localização, reduzindo redundância e aumentando a eficiência das consultas analíticas em ambientes de grande volume de dados fiscais.
a modelagem dimensional pressupõe que métricas como valor arrecadado e quantidade de documentos sejam armazenadas em tabelas separadas por tipo de análise, evitando a centralização em uma única tabela fato e facilitando o controle de integridade referencial.
Em um ambiente de Realidade Virtual ou Realidade Aumentada, por que pode ser interessante utilizar modelos lowpoly?
Para reduzir a qualidade visual do ambiente e torná-lo menos atrativo.
Porque modelos lowpoly são obrigatórios em todas as aplicações de VR e AR.
Porque modelos lowpoly não precisam de texturas ou iluminação, simplificando o design.
Para diminuir a carga de processamento gráfico, mantendo o desempenho em tempo real.


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O processo de criação de uma representação visual ou de um projeto detalhado de um sistema de dados é conhecido como modelagem de dados. Esta estratégia melhora o desempenho das consultas e facilita a compreensão do sistema para desenvolvedores, analistas e outros profissionais.
Com relação ao uso de modelagem relacional e multidimensional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.
( ) A Modelagem Relacional busca garantir, com emprego da técnica de desnormalização, a integridade dos dados e a eficiência nas operações do dia-a-dia, como inserir, atualizar e excluir informações.
( ) A Modelagem Multidimensional busca otimizar, pela elevada normalização dos dados, a consulta e a agregação de grandes volumes de dados para análises complexas.
( ) A Modelagem Relacional está focada em sistemas operacionais e transacionais (OLTP - Online Transaction Processing), enquanto a Modelagem Multidimensional foca em sistemas de análise e tomada de decisão (OLAP - Online Analytical Processing), como Data Warehouses e sistemas de Business Intelligence (BI).
As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,
V - V - V.
V - F - F.
F - V - V.
V - F - V.
F - F - V.
Uma empresa de manipulação de dados está em um projeto de um modelo de dados dimensional. No momento, ela se encontra na etapa de definição do nível de granularidade dos fatos a serem armazenados. Nessa etapa, isso significa que se está:
iniciando a etapa de identificação do processo de negócios, que se deseja modelar e rastrear
identificando os fatos ou atributos textuais e as dimensões, que são medidas numéricas que se enquadram nos fatos
definindo o "quem", "o quê" e o "onde" dos eventos e dos processos de negócios específicos, que possam ser mensuráveis ou dimensionáveis
definindo o nível de detalhe de cada linha na tabela de fatos, especificando a qual evento ou unidade de negócio uma medição se refere
Acerca do conceito e da aplicação da modelagem dimensional, assinale a opção correta.
O objetivo da modelagem dimensional é substituir o uso de chaves primárias e estrangeiras, de modo que apenas identificadores textuais sejam utilizados para relacionar tabelas.
A modelagem dimensional é um método de organização de dados em tabelas normalizadas utilizado para se evitarem redundâncias e minimizar a duplicidade de registros, sendo mais adequado para sistemas transacionais (OLTP).
Na modelagem dimensional, cada dimensão deve ser armazenada em formato de documento JSON para maior flexibilidade no esquema.
A modelagem dimensional organiza os dados em estruturas multidimensionais, geralmente compostas por tabelas-fato e tabelas-dimensão, otimizando consultas analíticas e sumarizações históricas.
A modelagem dimensional elimina a necessidade de índices no banco de dados, pois o desempenho de consulta é garantido pela estrutura de tabelas-estrela.
A modelagem de data vault é um tipo de modelagem dimensional que possui uma tabela de fatos centralizada e várias tabelas de dimensões a seu redor. Trata‑se de uma técnica simples e eficiente para modelar data warehouses.
Certo
Errado
Analise as seguintes assertivas sobre os modelos de armazenamento de bancos de dados:
I. O modelo de armazenamento multidimensional envolve dois tipos de tabelas: dimensão e fatos. Uma tabela de dimensão consiste em tuplas de atributos da dimensão. Uma tabela fato pode ser pensada como possuindo tuplas, uma por fato registrado. Esse fato contém alguma(s) variável(is) medida(s) ou observada(s) e a(s) identifica com ponteiros para a tabela de dimensão. A tabela fato contém os dados, e as dimensões identificam cada tupla naqueles dados.
II. Uma base de dados relacional é uma coleção de tabelas e de relacionamentos entre elas. Uma tabela é uma simples coleção de linhas e possui associação com um esquema fixo constituído por nomes e tipos de colunas.
III. No modelo de dados de grafos, os dados são armazenados em documentos que são mapeados para objetos. Cada documento pode conter dados de uma única entidade e tem um esquema flexível, permitindo que documentos diferentes tenham estruturas variadas.
Quais estão corretas?
Apenas I.
Apenas III.
Apenas I e II.
Apenas II e III.
I, II e III.


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As técnicas de modelagem multidimensional são essenciais em data warehouses, otimizando consultas analíticas e apoiando a tomada de decisão. No modelo estrela, uma das tabelas descreve as entidades de negócios – os itens que você modela. As entidades podem incluir produtos, pessoas, locais e conceitos, incluindo o próprio tempo. Considerando o exposto, assinale a alternativa que apresenta o nome dessa tabela.
Tabela de métricas.
Tabela transacional.
Tabela de ligação.
Tabela esparsa.
Tabela de dimensão.
O modelo multidimensional é composto por diversos elementos, por exemplo, dimensões, chaves, medidas e tabelas de fatos.
As tabelas de fatos podem ser do tipo
star e snowflake.
mutivalorate dataset e surrogate.
uncommited dataset, snapshot e dynamic dataset.
transaction, periodic snapshot e accumulating snapshot.
A mudança de uma hierarquia (orientação) dimensional para outra tem sua realização facilitada em um cubo de dados por meio de uma técnica chamada:
roteamento.
pivoteamento.
ROLAP.
MOLAP.
Na modelagem dimensional, as tabelas fato armazenam informações para as tabelas dimensionais, que, por sua vez, armazenam informações descritivas a respeito dos fatos para aprimorar a compreensão e a análise dos dados.
Certo
Errado
Em um modelo dimensional, utilizado para a modelagem de data warehouses, é correto afirmar que
o número de atributos de cada uma das tabelas dimensão deve ser igual entre si.
os atributos da tabela fato devem ser exclusivamente do tipo caractere.
não há limite para o número de tabelas dimensão.
o número de tabelas dimensão deve ser igual ao número de tabelas fato.
os atributos das tabelas dimensão devem ser exclusivamente do tipo numérico.


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Uma tabela de fatos descreve as entidades de um negócio e apresenta uma ou mais colunas-chave que funcionam como um identificador único exclusivo, bem como colunas descritivas adicionais.
Certo
Errado
A modelagem dimensional é uma técnica essencial para sistemas de apoio à tomada de decisão. Diante do exposto, assinale a alternativa correta que apresenta vantagem dessa técnica em relação ao tratamento de grandes volumes de dados.
Reduzir significativamente o tempo de processamento de transações on-line
Garantir a integridade dos dados durante a inserção e atualização de informações
Apresentar os dados em uma estrutura intuitiva e padronizada que permite consultas de alto desempenho
Identificar os sistemas que alimentam os dados e os tipos de arquivos gerados são importantes para compreender que tipo de extração e tratamento será realizado
Considere que um dos estados do Brasil resolveu executar obras de infraestrutura em um de seus principais rios. Esse rio percorre um trajeto desde a serra até o mar, passando por 15 municípios desse estado. Todo o percurso do rio foi segmentado em trechos que recebem as obras. Cada trecho pode ter uma ou mais obras, uma obra é realizada em apenas um trecho e em apenas um município. As obras em questão podem demorar de seis meses a dois anos. Mensalmente, todas as obras são avaliadas quanto ao seu valor executado (no mês) comparado ao respectivo valor orçado (para despesas no mesmo mês). Foram criadas quatro tabelas segundo o modelo relacional de dados (as chaves primárias estão sublinhadas; as chaves estrangeiras estão indicadas pelo sinal @ no início do nome do atributo):
OBRA (ID-obra, @município, @trecho, @mês, valor-orçado, valor-executado)
MUNICÍPIO (ID-município, nome, quantidade-habitantes, IDH)
TRECHO (ID-trecho, extensão-em-km)
TEMPO (ID-mês, mês-calendário, ano-calendário)
Considere ainda os domínios de alguns atributos:
MUNICÍPIO.quantidade-habitantes [1.000,10.000.000]
TRECHO.extensão-em-km [10,1.000]
TEMPO.mês-calendário [1,12]
Por fim, considere as seguintes dependências funcionais (em que a notação A → B indica que A determina B):
ID-município → quantidade-habitantes
nome → IDH
O modelo de dados apresentado com quatro tabelas, que implementa um modelo dimensional,
está incorreto pois OBRA.mês deveria apontar para TEMPO.mês-calendário.
não permite o drill down por município para os valores executado e orçado.
possui a tabela TRECHO que representa uma dimensão não aditiva.
possui uma tabela fato (OBRA).
é do tipo floco de neve.
Na modelagem dimensional, as métricas estão contidas na tabela de fatos, enquanto o caráter quantitativo das informações descritivas está armazenado na tabela dimensões.
Certo
Errado
A modelagem dimensional de dados tem o foco na rápida disponibilização dos dados e se preocupa apenas com a visualização; o modelo dimensional surgiu para atender os sistemas transacionais (OLTP).
Certo
Errado