Questões de Concurso sobre Modelagem multidimensional

Analise as afirmativas abaixo sobre modelos dimensionais.

1. Não são inerentemente escaláveis.

2. Podem ser implementados tanto em esquemas estrela quanto em cubos OLAP.

3. O nível de granularidade mais alto ou atômico provê maior flexibilidade e abrangência de análise.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Analise as afirmativas abaixo com relação ao modelo dimensional e aplicações de BI, no contexto de tabelas fato e dimensões.

1. No modelo dimensional, dimensões não podem conter referências a outras dimensões diretamente, sob risco de degradação de performance. Junções entre dimensões devem ser realizadas através da tabela fato correspondente.

2. Instruções SQL que realizam junções entre tabelas fato empregando suas chaves estrangeiras não devem ser utilizadas, uma vez que é impossível controlar a cardinalidade do conjunto resultante de tal junção em um banco de dados relacional.

3. Dimensões multivaloradas devem ser acopladas à tabela fato empregando-se uma chave dimensional de grupo associada a uma tabela ponte (bridge table) intermediária com uma linha para cada valor dimensional.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A modelagem dimensional não utiliza dados granulares, pois eles não podem ser modelados em diferentes formatos, o que inviabiliza a etapa de análise.

A chave da tabela de dimensão, na modelagem dimensional, é uma combinação das chaves das tabelas de fatos.

Uma medida numérica é um objeto de análise relevante ao negócio, definida como uma função de suas dimensões correspondentes.

Assinale a alternativa que apresenta corretamente um tipo de medida numérica que pode ser somada somente através de algumas de suas dimensões:

Apesar de poupar espaço de armazenamento, a modelagem snowflake é contraindicada para consultas com alta demanda de processamento em razão do seu potencial para impactar negativamente os tempos de resposta das consultas.

Qual a operação analítica que permite a análise dos dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade?

O esquema de modelagem multidimensional estrela (star schema) é caracterizado pela normalização de suas tabelas dimensionais.

Na modelagem de dados, normalmente se cria uma tabela de fatos que contém os nomes dos fatos ou as medidas das tabelas dimensionais relacionadas.

Observe a seguinte modelagem dimensional.

A técnica utilizada para implementar a dimensão tempo e seus diferentes relacionamentos com a tabela fato é:

Modelagem multidimensional de banco de dados é uma técnica usada para o auxílio às consultas do data warehouse, nas mais diferentes perspectivas. A visão multidimensional permite o uso mais intuitivo para o processamento analítico pelas ferramentas OLAP (on-line analytical processing).

Considerando um modelo multidimensional de um data warehouse, pode ser implementado o denominado agrupamento de afinidades (ou market basket), em uma tabela fato, representando vendas de produtos, sendo correto que

Um administrador de bases de dados pode criar índices de bitmap em tabelas particionadas, e esses índices podem ser globais.

Um cubo de dados permite que os dados sejam modelados em várias dimensões.

Analise as afirmativas abaixo no contexto da modelagem multidimensional, sobre Dimensões.

1. Dimensões de perfil transacional ou junk dimensions são essenciais em toda modelagem multidimensional para representar os sistemas transacionais de modo fidedigno.

2. Tabelas de dimensão de calendário são consideradas boas práticas e acompanham tabelas fato de modo a permitir uma navegação temporal dos fatos da tabela fato.

3. Uma única dimensão pode ser referenciada múltiplas vezes em uma tabela fato, com cada referência vinculada a uma função logicamente distinta para a dimensão.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A modelagem dimensional, formada pelos elementos básicos: fatos; dimensões; e medidas, utiliza o conceito de cubo, que tem três ou mais dimensões.

Na modelagem multidimensional de um Data Warehouse, há dois modelos que são mais utilizados. O primeiro deles é um schema no qual somente a tabela fato e as tabelas de dimensões a ela relacionadas estão nele contidas e não é usada normalização; nesse schema, poucas junções com chave estrangeira são usadas e há menos redundância de dados. O segundo é um schema no qual a tabela fato, bem como as tabelas de dimensões e as tabelas de outras hierarquias (subdimensões) relacionadas estão nele contidas; nesse schema há mais junções com chaves estrangeiras e pode haver uma maior redundância de dados.

O primeiro e o segundo schemas são, correta e respectivamente, denominados

Na área de suporte à decisão, existe um tipo de estrutura, na qual os dados são organizados de forma a permitir análises multidimensionais rápidas e simples por parte do usuário. Essas estruturas fazem referência à existência de múltiplas variáveis a serem consideradas, estas estruturas em fatos, dimensões e medidas. Assinale a alternativa que apresenta o nome desta estrutura de dados multidimensional utilizada em soluções de suporte à decisão.

As operações denominadas slicing consistem em selecionar valores específicos para certos intervalos, que são, então, exibidos em cima da tabulação cruzada e permitem que usuários vejam dados em qualquer nível de detalhamento desejado.

Os modelos multidimensionais de banco de dados usualmente possuem esquemas mais complexos que os dos modelos relacionais utilizados nos sistemas que processam transações on-line.