Questões de Concurso sobre SnowFlake

Os analistas da ALEGO fazem uso corriqueiro de modelagem multidimensional em seus projetos. Esse paradigma de modelagem permite que eles modelem diversos tipos de problemas.

O tipo de dimensão que permite armazenar os flags e indicadores ou coleções de dados transacionais aleatórios que não estão relacionados a nenhuma outra dimensão específica se denominada

O esquema snowflake apresenta melhor desempenho que o esquema estrela em ambientes OLAP, porque a normalização das dimensões reduz redundância e diminui o tempo de resposta das consultas analíticas.

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:

Para atender aos requisitos de um departamento municipal de produtos agrícolas sobre a movimentação temporal entre locais dos produtos estocados, uma Analista criou e populou as seguintes tabelas Fato e Dimensões usando o modelo snowflake:

Tabela Fato:

A seguir, ela escreveu corretamente a seguinte consulta SOL, que somou os produtos estocados em cada local para os anos de 2023 e 2024 e ordenou os resultados do local mais movimentado para o menos movimentado:

Durante o processo de modelagem multidimensional, alguns analistas criam dimensões normalizadas separadas para cada nível de uma hierarquia, como por exemplo, uma dimensão de data, dimensão de mês, dimensão de trimestre e dimensão do ano e, em seguida, inclui todas essas chaves estrangeiras em uma tabela de fatos. Isso resulta em uma tabela de fatos com dezenas de dimensões hierarquicamente relacionadas.

Esse tipo de abordagem deve ser evitada pois cria tabelas de fatos denominadas de

Os data warehouses, componentes essenciais da arquitetura de Business Intelligence (BI), utilizam a modelagem multidimensional para organizar os dados em diferentes esquemas.

Quando várias tabelas fato compartilham dimensões, esse tipo de modelagem é denominado esquema

Em ambientes de dados complexos, o modelo snowflake utiliza dados normalizados, enquanto o modelo estrela utiliza dados não normalizados.

Na dimensão snowflake, os dados são desnormalizados para evitar joins entre tabelas, o que diminui o tempo de consultas; no entanto, nessa dimensão, devido à repetição de dados, utiliza-se mais espaço em disco.

A consolidação de dimensões de floco de neve em um modelo de tabela única pode implicar o armazenamento de dados não normalizados e redundantes, o que resulta em maior tamanho de armazenamento.

A técnica de modelagem dimensional Snowflake Schema (floco de neve) é constituída de uma tabela central, com chave composta, denominada tabela fato, e é constituída de um conjunto de tabelas menores e periféricas, denominadas tabelas dimensões.

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.

Com a finalidade de apoiar a análise de volumes extremamente grandes de dados em bancos de dados analíticos, pode ser utilizado o esquema de armazenamento de dados chamado floco de neve (snow flake schema). Nesse esquema, se encontram as tabelas de dimensões, as quais contêm

Um esquema de banco de dados define como os dados são organizados em um banco de dados relacional; isso inclui restrições lógicas, como nomes de tabelas, campos, tipos de dados e relacionamentos entre essas entidades. Um esquema em floco de neve apresenta a seguinte característica:

Uma das formas de se criar um modelo floco de neve (snowflake) clássico de um modelo dimensional é apresentada corretamente em qual das alternativas a seguir?

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.

O snowflaking é uma das técnicas de modelagem dimensional.