Questões de Concurso sobre Modelagem multidimensional

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,

Na modelagem dimensional, as métricas estão contidas na tabela de fatos, enquanto o caráter quantitativo das informações descritivas está armazenado na tabela dimensões.

Na modelagem multidimensional, os dados numéricos que os usuários desejam analisar são denominados dimensões, enquanto os diferentes ângulos ou perspectivas a partir dos quais esses dados podem ser analisados são denominados fatos.

Entre os modelos de dados dimensionais, tanto o modelo em floco de neve quanto o modelo em estrela possuem tabela fato; no entanto, os esquemas do modelo em estrela são mais normalizados que os esquemas do modelo em floco de neve.

No modelo CRISP-DM, a fase de preparação dos dados é caracterizada por atividades como análise da qualidade dos dados, exploração dos dados, geração dos primeiros insights e formulação de hipóteses.

Um dos principais fatores que tornam viável a aplicação de modelos grandes de linguagem (LLMs) é o controle do espaço de probabilidade de tokens através da redução de dimensionalidade do vocabulário, sem perda da capacidade de reconstruir qualquer token válido da linguagem sendo modelada.

Considerando esse objetivo, dois algoritmos que podem ser utilizados para esse fim são:

Em sistemas de Business Intelligence (BI), a modelagem dimensional é uma abordagem comumente utilizada para organizar e estruturar os dados de forma eficiente. Considerando a modelagem dimensional, observando entre as opções dadas abaixo, assinale aquela cujos termos refere-se a uma tabela que armazena métricas quantitativas e é geralmente associada às tabelas de dimensão.

Sobre modelagem dimensional, assinale a alternativa que apresenta o propósito de uma tabela fato.

Maria está implementando o Audit-DataMart para apoiar análises sobre a quantidade de auditorias realizadas por cidade e por período. Para isso, Maria elaborou o modelo multidimensional de dados no qual a dimensão tempo se relaciona com a tabela fato duas vezes, uma representando a data de início da auditoria e a outra representando a data do fim da auditoria, conforme ilustrado a seguir.

A técnica de modelagem multidimensional de dados utilizada por Maria para referenciar múltiplas vezes uma única dimensão física na tabela fato é:

No âmbito da modelagem dimensional, as tabelas de fato armazenam medidas quantitativas que representam eventos de negócios, enquanto as tabelas dimensão contêm dados descritivos que auxiliam na interpretação e na análise das métricas da tabela de fato.

A modelagem dimensional é uma técnica de modelagem de banco de dados que usa um modelo de dados baseado em dimensões para organizar os dados, e as tabelas de dimensões são sempre as maiores tabelas do modelo dimensional.

Sobre Modelagens Multidimensionais, analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa correta.

I. Deixa-se de focar na coleta de dados para se ocupar com a consulta aos dados.

II. O modelo multidimensional é usado em sistemas cujas bases de dados são atualizadas periodicamente.

III. Foca-se na coleta de dados, para posteriormente avaliar a consulta aos dados.

IV. É o mais adequado para os sistemas de BI em que o foco é a coleta de dados.

A avaliação de modelos de dados deve ser uma atividade formal que compreenda a elaboração de laudos técnicos que registrem observações, ressalvas e eventuais erros encontrados durante a verificação da modelagem.

A modelagem de dados lógica, cujo objetivo é especificar entidades, atributos, relacionamentos e restrições, considera aspectos técnicos de implementação, como desempenho e integridade dos dados.

Analise as afirmativas abaixo sobre a modelagem dimensional.

1. Os dados atômicos que não foram agregados são os mais expressivos.

2. Os dados mais granulares ou atômicos possuem a maior granularidade.

3. A cardinalidade padrão entre tabelas de dimensões e fatos é a de muitos para muitos.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas

Uma rede de lojas de departamentos usa o modelo dimensional estrela conforme o seguinte diagrama:

(Os atributos sublinhados denotam chave primária)

Observando o aumento na quantidade de reclamações dos clientes nas lojas, os analistas de BI resolveram incluir as informações analiticamente úteis da base de reclamações no Data Warehouse.

Para que a criação da constelação de fatos (também chamada de galáxia) contemple o fato RECLAMAÇÃO, os analistas devem adicionar

O modelo em estrela e o modelo em floco de neve são os principais modelos de dados relacionais.

Em um sistema de banco de dados, a alteração do nível interno exige a revisão de nível conceitual equivalente.

As tabelas que contêm dados multidimensionais são denominadas tabelas de fatos.

Observe o modelo multidimensional de dados de um Data Warehouse a seguir.

O tipo de modelagem multidimensional empregada é: