Questões sobre Data Warehouse

I, apenas.

I e II, apenas.

I e III, apenas.

II e III, apenas.

I, II e III.

a garantia da consistência dos dados é especialmente necessária nos sistemas que incluem SGBDs relacionais, pois estes são incapazes de garantir as consistências das transações e as integridades referenciais.

sua existência é incompatível com o uso dos sistemas legados, pois sua tecnologia antiquada impede que estes sejam integrados em um sistema de data warehousing.

pode ser eliminada, se o próprio SGBD relacional transacional for usado como o banco do sistema de data warehousing, o que permite obter uma grande economia de recursos.

é necessária para se obter os dados das múltiplas fontes, de forma a transformá-los nas variáveis que interessam ao processo de decisão.

visa a garantir que cada registro do data warehouse corresponda a exatamente um registro do SGBD transacional, para assegurar a correção das variáveis de decisão.

as duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.

as duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.

a primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.

a primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.

as duas afirmações são falsas.

as duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.

as duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.

a primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.

a primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.

as duas afirmações são falsas.

campos numéricos das bases de dados de origem podem conter dados que não pertençam ao domínio de valores do atributo, por problemas relativos ao endereçamento dos cálculos efetuados pela ferramenta de extração, transformação e carga.

campos que armazenam datas precisam fazer menção à latitude e à longitude onde se encontra a base de dados do data warehouse, sob pena de comprometer o processo de construção de eventuais datamarts em momentos posteriores.

dados que representam medidas que ocorrem em diversas fontes de dados, como um atributo que armazene medições de temperatura de diversas regiões, podem, em algumas bases, se encontrar incompletos, necessitando tratamento.

atributos categóricos, tais como, sexo ou categoria funcional, necessitam, na integração, ser convertidos em valores numéricos, pois ferramentas OLAP possuem limitações quanto ao tratamento de valores de atributos discretos.

identificadores, tais como, atributos-chave de tabelas, podem, no processo de integração, conter valores de chaves primárias inválidas de outras tabelas, indicando problemas de integridade referencial e de unicidade.