

Seu próximo nível começa aqui
Com a Assinatura Ilimitada, você tem tudo que precisa para sua aprovação.
Com a Assinatura Ilimitada, você combina prática, teoria e método em uma única assinatura com tudo que você precisa para sua aprovação.
Em um cubo de dados, os dados são visualizados em somente uma dimensão.
Certo
Errado
São decisões essenciais e prioritárias para o projeto de um modelo dimensional, EXCETO:
Identificar as dimensões.
Identificar os fatos.
Selecionar o processo de negócio.
Definir a granularidade.
Definir os dados e seus tipos.
Um dos benefícios de se utilizar um modelo dimensional é que ele é mais intuitivo e fácil de entender que o modelo normalizado, já que suas informações são agrupadas em categorias ou dimensões de negócio coerentes.
Certo
Errado
Cardinalidade mínima representa o mínimo de ocorrências de uma entidade associadas a uma ocorrência de uma entidade através de um relacionamento.
Certo
Errado
A metodologia de modelagem dimensional em que uma tabela fato está a pelo menos duas tabelas de dimensão é denominada
smallgrain.
snowflake.
star schema.
metric scale.
surrogate key.
Na modelagem dimensional de dados, as tabelas fato armazenam eventos de negócio enquanto as tabelas dimensão representam entidades de negócio.
Certo
Errado
De acordo com o modelo CRSP-DM, a seleção das técnicas que serão aplicadas nos dados selecionados ocorre na fase de
modelagem.
entendimento dos dados.
entendimento do negócio.
avaliação.
preparação dos dados.
O modelo em estrela de um banco de dados multidimensional tem como objetivo representar e manipular dados complexos, visando tornar aqueles dados mais representativos em semântica e construções de modelagens por meio de nós e suas ligações.
Certo
Errado
O operador drill-down relaciona-se ao processo de apresentar dados do nível mais baixo da hierarquia de dados de um esquema para níveis mais altos.
Certo
Errado
São modelos fortemente associados à estrutura de um banco de dados multidimensional:
lineup e snowflake.
anel e estrela.
estrela e snowflake.
anel e workflow.
lineup e coroa.
Em modelagem multidimensional, o esquema em que as tabelas de dimensão estão ligadas apenas a uma tabela de fatos, ou seja, todas as dimensões estão sem normas, com todos os níveis em uma só tabela é o
Data Mart.
Star schema.
Snowflake.
Top Down.
Considere que uma Analista de Sistemas está trabalhando na Modelagem de Processos de Negócio relativos à Câmara Legislativa. Inicialmente a Analista estudou o funcionamento da técnica I, que refere-se aos esforços cíclicos e repetitivos de improvements, geralmente incrementais, visando garantir que os processos de negócio da Câmara sejam realizados da maneira mais eficiente possível. Em seguida elaborou o II, ou seja, o modelo futuro de processos de negócio. Para cada processo da modelagem sendo realizado, buscou identificar os III, que são pontos do processo onde o trabalho ou a informação passa de uma função para outra e pode resultar em desconexões de processos. Além disso, buscou também identificar os IV, que são restrições de capacidade que criam uma fila e cujos fatores que podem contribuir para sua formação incluem pessoas, sistemas, infraestrutura e fatores organizacionais.
Na descrição da modelagem realizada pela Analista, I, II, III e IV são, correta e respectivamente,
melhoria contínua – as is – variantes – gargalos
event-driven Process Chain – Value Stream Mapping – gargalos – handoffs
event-driven Process Chain – to be – gargalos – handoffs
melhoria contínua – to be – handoffs – gargalos
gerenciamento de Desempenho de Processos – Value Stream Mapping – handoffs – variantes
Na modelagem tradicional, parte significativa do tempo da equipe de desenvolvimento e dos recursos é despendida com manutenção e ajustes de modelos e diagramas; na modelagem ágil, por princípio, mudanças de requisitos ocorridas ao longo do processo de desenvolvimento ensejarão o descarte dos modelos e diagramas que não forneçam valor em longo prazo, ainda que sejam relacionados aos requisitos afetados.
Certo
Errado
Analise as afirmativas abaixo com relação à modelagem dimensional.
1. A tabela de dimensões é a principal tabela de um modelo dimensional, onde as medições numéricas de interesse da empresa estão armazenadas.
2. A tabela fatos registra os fatos que serão analisados. É composta por uma chave primária (formada por uma combinação única de valores de chaves de dimensão) e pelas métricas de interesse para o negócio.
3. Uma tabela de dimensão contém o nome específico de cada membro da dimensão. O nome membro da dimensão é denominado Atributo.
4. A qualidade do banco de dados é proporcional à qualidade dos atributos de dimensões. Portanto, devem ser dedicados tempo e atenção à sua descrição, ao seu preenchimento e à garantia da qualidade dos valores em uma coluna de atributos.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.
São corretas apenas as afirmativas 1, 2 e 3.
São corretas apenas as afirmativas 1, 2 e 4.
São corretas apenas as afirmativas 1, 3 e 4.
São corretas apenas as afirmativas 2, 3 e 4.
Segundo Machado (2013), um modelo multidimensional é formado por três elementos básicos: fatos, dimensões e medidas. Observe o seguinte modelo multidimensional.

Com base na figura acima, assinale a opção que apresenta, respectivamente, um fato, uma dimensão e uma medida.
Produto, Cliente e Quantidade.
Profissão_Cliente, Data e Número.
Hospedagem, Tempo e Valor_Consumo.
Agencia, Apartamento e Valor_Faturado.
Consumo, Serviço e Ano.
Em um modelo multidimensional os dados são organizados em múltiplas dimensões, e cada uma delas contém múltiplos níveis de abstração, definidos pelo conceito de hierarquia. As operações sobre um cubo de dados nos permitem materializar diferentes visões dos dados.
Com relação às operações OLAP, assinale a alternativa correta.
A operação Roll up (drill-up) permite sumarizar dados por subida na hierarquia ou por redução de uma dimensão.
Na operação Drill down o usuário navega de um nível mais baixo de detalhe até um nível mais alto (diminui-se a granularidade).
Na operação Roll down o usuário navega de um nível mais baixo de detalhe até um nível mais alto (diminui-se a granularidade).
Slice é a operação OLAP que corta o cubo alterando a perspectiva de visualização dos dados.
A operação Drill Throught permite a rotação do cubo de dados sem a sumarização dos dados.
O modelo Estrela (Star) e o modelo Floco de Neve (Snow Flake) são tipos de modelos dimensionais.
Com relação a esses modelos, assinale a alternativa correta.
No modelo Floco de Neve (Snow Flake) todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos.
No modelo Floco de Neve (Snow Flake), as tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas dimensões relacionam-se apenas entre elas. Isto ocorre para fins de normalização das tabelas dimensionais, visando diminuir o espaço ocupado por essas tabelas.
O modelo Estrela (Star) é composto no centro por uma tabela de dimensão, que é rodeada por tabelas de fato, ficando parecido com a forma de uma estrela (origem do nome do modelo).
O modelo de dados Estrela (Star) consiste em uma extensão do modelo Floco de Neve (Snow Flake) no qual cada uma das “pontas da estrela” passa a ser o centro de outras estrelas. Isto porque cada tabela de dimensão seria normalizada, “quebrando-se” a tabela original ao longo de hierarquias existentes em seus atributos.
O modelo Estrela (Star) reduz o espaço de armazenamento dos dados dimensionais, mas acrescenta várias tabelas ao modelo, deixando-o mais complexo, tornando mais difícil a navegação pelos softwares que utilizarão o banco de dados.
No contexto de Banco de Dados Multidimensionais, é correto afirmar que Cubos de Dados:
são estruturas de dados que permitem analisar e alterar os dados do Data Warehouse.
são estruturas otimizadas para processamento transacional de um grande volume de dados.
permitem realizar operações de Drill-Down, Drill-Up e Drill-Dice sobre seus dados.
têm níveis e membros como metadados e dados, respectivamente.
têm hierarquias e níveis como metadados e dados, respectivamente.
Em modelos multidimensionais, como próprio nome sugere, os dados são organizados em múltiplas dimensões, cada uma delas contendo múltiplos níveis de abstração. Esses níveis são, ainda, definidos pelo conceito de hierarquia. Tal organização de dados provê ao usuário uma flexibilidade para observá-los a partir de diferentes perspectivas e em diferentes níveis de detalhe o que é comumente utilizado no suporte a decisão.
Nesse contexto, diversas operações são possíveis, dentre elas aquela que aplica uma agregação sobre um cubo de dados, subindo o grau do nível de interesse da visão, por exemplo, análise de dados no nível de Municípios, agregados ao nível de Estado. Considerando a referida agregação e seu processo inverso, ou seja, do menor para o maior nível de detalhe dos dados a serem analisados, tem-se, respectivamente, operações de
Stack-down e Stack-up.
Roll-up e Drill-down.
Drill-Through e Roll-up.
Drill-up e Pivoting.
Bottom-up e Top-down.
Assinale a alternativa que apresenta afirmação correta sobre o uso de um atributo NULL.
Para uma entidade Pessoa, o valor do atributo idade pode ser determinado pela data atual (hoje) e o valor do atributo data_nascimento dessa Pessoa.
O atributo numero_apartamento de um endereço só se aplica a endereços que estão em prédios de apartamento e não em outros tipos de residências, como casas.
O atributo cores para um entidade Carros pode ter um valor único quando o carro tem uma cor ou mais de um valor quando o carro tem várias cores.
O atributo numero_funcionarios de uma entidade Departamento pode ser derivado contando-se o número de funcionários trabalhando para este departamento.
O atributo formação_academica para uma entidade Pessoa pode conter um valor único ou dois ou mais valores quando a pessoa tem mais de uma formação.