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1 Q119500 | Banco de Dados , Data Warehouse, Analista de Sistemas Júnior, TRANSPETRO, CESGRANRIO, Ensino Médio

Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionais de sistemas transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais

a) implementam como uma de suas componentes a dimensão tempo, que nem sempre está presente em data warehouses.
b) permitem a combinação dinâmica de seus dados, em diferentes perspectivas, pela aplicação de operações pivoting e roll up.
c) podem ser indexadas, ao contrário de data warehouses, que, por sua característica multidimensional, são armazenados em árvores AVL.
d) podem, diferentemente de data warehouses, ser implementadas com técnicas top down e bottom up.
e) possuem estados com conteúdo dinâmico, já que elas dependem dos estados das relações que referenciam, diferentemente de data warehouses, de natureza não volátil.

2 Q117193 | Banco de Dados , Data Warehouse , Analista de Sistemas, ELETROBRÁS, CESGRANRIO, Ensino Médio

Um data mart do departamento de vendas de uma grande empresa possui uma tabela fato com cinco métricas associadas a oito diferentes dimensões. O analista de TI está em dúvida sobre que modelagem utilizar. Considerando-se as opções snowflake e star schema, qual a desvantagem de se utilizar, nessa situação, a modelagem snowflake?

a) A modelagem star schema não contempla a possibilidade de armazenamento de atributos para cada dimensão, minimizando a quantidade de memória utilizada.
b) Uma maior quantidade de joins entre as tabelas de dimensões e as tabelas de hierarquia associadas será realizada, ocasionando queda de desempenho no processo de agregação das métricas.
c) As chaves estrangeiras, relativas às dimensões armazenadas na tabela fato, devem corresponder às hierarquias existentes nessas dimensões, ocasionando maior quantidade de registros na tabela fato.
d) Na modelagem snowflake, a manutenção dos dados dimensionais se torna mais dispendiosa, tendo em vista que as tabelas dimensionais não estão normalizadas.
e) Diferentemente da modelagem star schema, na modelagem snowflake, as chaves estrangeiras na tabela fato não apontam para o nível mais baixo (atômico) da hierarquia das dimensões associadas.

4 Q117771 | Banco de Dados , Data Warehouse, Analista de Sistemas, MEC, FGV, Ensino Médio

Um termo está associado a uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão. É implementado por meio de um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em base de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas e documentos textuais. Seu objetivo é fornecer uma "imagem única da realidade do negócio". De uma forma geral, são sistemas que compreendem um conjunto de programas que extraem dados do ambiente de dados operacionais da empresa, um banco de dados que os mantém, e sistemas que fornecem estes dados aos seus usuários. O termo aqui tratado define o conceito de:

a) DataMining
b) DataSystems
c) DataBusiness
d) DataProcessing
e) DataWarehouse

5 Q164931 | Banco de Dados, Data Warehouse, Auditor Fiscal da Receita Federal Área Tecnologia da Informação, Receita Federal, ESAF, Ensino Médio

Em um Data WareHouse, é correto afirmar que a aquisição da informação

a) é um conjunto integrado de dados de apoio às decisões gerenciais, não-volátil, baseado em assuntos e variável em relação ao tempo.
b) usa complexas pesquisas em grandes volumes de dados para explorar e identifi car relacionamentos entre variáveis que antes eram previamente independentes, permitindo que as organizações gerenciem relacionamentos de causa e efeito mais efi cientemente e antecipem políticas para isso.
c) é a camada responsável por prover o armazenamento da informação.
d) é parte da arquitetura que suportará um conjunto de ferramentas de apresentação e análise.
e) é a camada responsável por reunir, refinar, limpar e agregar os dados dos sistemas de produção. O dado deve estar correto e prover um único significado para facilitar a tomada de decisão.