Questões de Concurso sobre Star Schema

Uma secretaria municipal implantou um Data Warehouse para consolidar dados de atendimento de vários sistemas legados. Em reuniões com a área de negócio, foi solicitado ao Técnico de TI que os relatórios permitam analisar “quantidade de atendimentos” e “tempo médio de atendimento” por tempo, unidade e tipo de serviço, com boa performance para agregações e filtros. Para isso, o Técnico de TI e sua equipe de dados adotaram a modelagem dimensional. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta CORRETAMENTE o papel da tabela fato nesse cenário.

O esquema estrela é caracterizado por uma tabela de fatos central conectada a múltiplas tabelas de dimensão altamente normalizadas, e visa otimizar o uso de espaço de armazenamento.

No contexto da INFRA S.A., a modelagem dimensional em esquema estrela facilitaria consultas analíticas em larga escala ao reduzir o número de junções, favorecendo a performance de relatórios gerenciais de acompanhamento de obras.

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.

O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.

Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

Em um sistema de Data Warehouse, a equipe de BI precisa criar um modelo dimensional para análise de vendas por produto, região e tempo.

Considerando a modelagem multidimensional, assinale a opção que apresenta corretamente a estrutura que é mais adequada para organizar os dados, de forma que permita análises OLAP eficientes com agregações em diferentes níveis de granularidade.

Em um esquema estrela, toda tabela-fato deve conter pelo menos uma medida numérica, pois sem ela não há como estabelecer relacionamento com as dimensões.

Em um Data Warehouse modelado com esquema Estrela, uma tabela central armazena os eventos de negócio e as métricas quantificáveis associadas.

Assinale a afirmativa que descreve a composição e a função principal da Tabela Fato.

Analise as afirmativas abaixo no contexto de Modelagem de Dados, no que diz respeito ao Modelo Dimensional.

1. Dimensões são aqueles dados passíveis de agregação, por definição.

2. Fatos são as perspectivas ou segmentos através dos quais se podem analisar os dados.

3. O modelo dimensional pode ser representado pelo esquema estrela em implementações relacionais.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Paula está desenvolvendo um projeto de Data Warehouse para o TJRJ por meio da implementação de Data Marts, um para cada departamento, de forma sequencial, visto que a sua equipe é reduzida.

Nesse cenário, para que os Data Marts possam compor um Data Warehouse por meio do compartilhamento das dimensões em comum, deve-se implementar um(a):

O uso de esquemas estrela (star schemes) em bases de dados multidimensionais contribui para melhorar o desempenho de consultas analíticas em ambientes de BI.

Em um esquema estrela, alterar o grão da tabela-fato implica redefinir o nível de detalhe de cada linha, o que pode exigir revisão das dimensões associadas e impactar a granularidade das análises.

Em um esquema estrela, a tabela-fato contém, predominantemente, descrições textuais detalhadas dos clientes, enquanto as dimensões armazenam métricas numéricas agregadas.

Um analista precisa projetar uma estrutura de banco de dados SQL para consolidar o histórico de vendas de uma década. O requisito principal é que o sistema responda rapidamente a consultas complexas que agregam milhões de registros por diferentes critérios, como localização geográfica, categoria de produto e períodos de tempo. No desenvolvimento desse ambiente, o analista opta pela modelagem dimensional. Ao estruturar os dados, ele define uma tabela central, contendo as métricas de desempenho e as chaves estrangeiras, cercada por tabelas auxiliares que contêm os descritores textuais.

De acordo com os fundamentos de modelagem dimensional, assinale a alternativa correta que indica a principal característica das tabelas de dimensões em um esquema do tipo Estrela (Star Schema), comparadas às tabelas de um modelo puramente relacional.

O uso de slowly changing dimensions do tipo 2 em um esquema estrela permite rastrear o histórico de alterações em uma dimensão, inserindo uma nova linha a cada mudança e mantendo as linhas antigas para preservar a consistência das análises históricas.

Em modelagem de dados, no esquema estrela de modelos voltados à análise de dados, a cardinalidade esperada entre dimensões e fatos é:

Observe a figura a seguir.

O esquema de modelagem multidimensional usado é do tipo

Um esquema em estrela é um modelo multidimensional no qual os atributos das tabelas fato e dimensão podem ser usados para filtrar, agrupar e agregar os fatos.

No contexto de modelagem de dados para Analytics e PowerBI, analise as afirmativas abaixo sobre tabelas FATO e DIM.

I. Organizar os dados em tabelas de fatos e dimensões, chamado esquema em estrela, comprovadamente funciona bem para relatórios e cargas de trabalho analíticas.

II. Tabelas de fatos armazenam observações ou eventos (transações). Uma tabela FATO contém colunas de chave de dimensão relacionadas a tabelas de dimensão e colunas de medidas numéricas. Um Exemplo de tabela Fato é a tabela Produtos: id_produto- >descrição, categoria, cor, tamanho.

III. As tabelas de dimensão descrevem entidades de negócios, uma tabela DIM comumente usada é Data (Ano,Mês,Dia).

Estão corretas as afirmativas:

A Hemobrás deseja otimizar suas análises sobre o fornecimento de medicamentos derivados do sangue para hospitais atendidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS). A equipe de TI precisa projetar um datamart para facilitar a geração de relatórios sobre a demanda de produtos. O objetivo é permitir consultas eficientes sobre o consumo de medicamentos por hospital, período e tipo de produto. Diante dessa necessidade, qual modelo de datamart é mais adequado para essa solução, considerando que a análise se baseia principalmente na quantidade de medicamentos distribuídos e suas características associadas?

Na modelagem de um Data Warehouse para análise de vendas, o arquiteto optou pela modelagem dimensional. A tabela central contém métricas (fato) e é conectada a diversas tabelas de dimensão (tempo, produto, cliente).

Assinale a opção que indica a principal técnica de modelagem dimensional utilizada, em que a tabela central armazena as métricas (o fato), e a desnormalização das tabelas de contexto (dimensões) é intencional para otimizar o desempenho das consultas OLAP.