Questões de Concurso sobre Processo de design dimensional

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.

Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

Modelos de aprendizado não supervisionado são utilizados em três tarefas principais, entre as quais está a redução de dimensionalidade, que é uma técnica usada para se reduzir o número de entradas de dados a um tamanho gerenciável, não havendo, nesse caso, preservação da integridade do conjunto de dados.

As dimensões descritas na ITIL 4 proporcionam uma abordagem holística no gerenciamento de serviços, oferecendo uma visão abrangente para a organização.

A dimensão em que são definidas as atividades, a sequência de trabalho e os controles e procedimentos necessários para a entrega de produtos e serviços é a de:

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalidade é a Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA).

A respeito da PCA, avalie as afirmativas a seguir.

I. As componentes principais equivalem às direções resultantes do cálculo dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados normalizados, selecionando-se aqueles autovetores associados aos menores autovalores, até um limite definido pelo analista.

II. As componentes principais equivalem, em geral, a combinações lineares das características originais do conjunto de dados.

III. A maior vantagem da PCA é a manutenção total das informações do conjunto de dados original, sem ocorrência de perdas decorrentes de projeções dos dados sobre as componentes principais.

Está correto o que se afirma em

A modelagem de dados dimensional, em comparação a outros tipos de modelagem de dados, possibilita melhor compreensão dos processos da empresa, pois a forma de organização da apresentação dos registros permite melhor compreensão dos processos de negócio e dos seus impactos.

Design thinking consiste em uma técnica linear, em que todas as etapas devem ser seguidas, sendo cada uma a continuidade da etapa anterior.

Contrastando o campo de Experiência do Usuário (UX) e a Interface com o Usuário (UI), pode-se concluir que

Com relação aos conceitos de modelagem dimensional, assinale a opção correta.

A alteração de informações em bancos de dados dimensionais pode ser realizada sobrepondo-se o registro de dimensão com novos valores, sem a perda do histórico.

Modelagem dimensional é uma técnica de projeto físico de banco de dados usada no desenvolvimento de data warehouses, e que também é aplicada ao projeto de sistemas de informações operacionais.

Snowflaking, uma técnica de modelagem dimensional utilizada para salvar espaço em disco, não é recomendada para ambientes de data warehouse, pois torna a sua apresentação mais complexa ao aumentar o número de tabelas no banco de dados.