Questões sobre Data Warehouse

As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.

Segundo Hackathorn, pioneiro em data warehouse, o objetivo de um data warehouse é fornecer uma imagem única da realidade no negócio, possibilitando que informações relevantes e significativas estejam disponíveis para a tomada de decisões.

Acerca das tecnologias de bancos de dados e de data warehouse, julgue os itens que se seguem.

O esquema multidimensional em estrela consiste de um conjunto de tabelas, classificadas como tabelas fato e tabelas dimensão, no qual cada tabela dimensão guarda referências às tabelas fato. Essas referências são implementadas como colunas nas tabelas dimensão.

Com relação à modelagem dimensional, julgue os itens que se seguem.

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.

Julgue os itens que se seguem, acerca de data mining e data warehouse.

Os data warehouses são depósitos de dados tipicamente direcionados para aplicações de apoio às decisões administrativas. As informações em data warehouses mudam mais freqüentemente do que em bancos de dados convencionais. Além disso, os data warehouse, em vez de otimizar a recuperação de dados, otimizam o processamento de transações.

As consultas no star schema de um data warehouse podem ser feitas em maior ou menor nível de detalhe. Assim uma consulta mais detalhada das informações denomina-se