Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.

Um data warehouse é um repositório de informações de uma fonte única, armazenadas sob diversos esquemas, em um só local, e que fornecem dados consolidados.

Acerca de fundamentos de administração de dados, fundamentos de banco de dados e conceitos envolvidos em data warehouse, julgue os itens seguintes.

Na construção de um data warehouse, o processo extract, transform and load (ETL), normalmente, é o menos crítico e o mais rápido. Esse processo envolve a extração dos dados, na sua transformação, e, eventualmente, influencia na limpeza desses dados.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

Os modelos de dados usados no data warehouse são frequentemente constituídos por modelos dimensionais, em que um mesmo dado pode ser fisicamente gravado mais de uma vez. Entre as razões de esses modelos serem utilizados, destaca-se o aumento do desempenho em consultas a grandes volumes de dados associados a realizações de uma dimensão do modelo.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

O processo de extração, transformação e carga (ETL) ilustrado permite extrair dados de diversas fontes de dados e migrá-los para o data warehouse, mantendo sua estrutura e normalização originais.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

A exploração de dados com OLAP requer a extração da informação original para um data warehouse, conforme ilustrado na figura, e não pode ser realizada diretamente em bases de dados relacionais.

Assinale a opção correta acerca de elementos básicos de datawarehouse (presentation area, staging area, data source e data access) e de extract transformation load (ETL).

Assinale a alternativa que melhor descreve o processo de ETL.

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

Por meio de um data mart, que é um subconjunto do data warehouse, é possível criar uma visão personalizada dos dados.

Julgue os itens subsequentes, referentes a sistemas de suporte a decisão.

O modelo multidimensional floco de neve é utilizado para eliminar a redundância de dados, que, de forma geral, é um fator de grande relevância para sistemas de data warehouse.

Julgue os itens subsequentes, referentes a sistemas de suporte a decisão.

Na implantação de um data warehouse, a primeira fase consiste na captura dos dados, que deve ser feita, necessariamente, por meio de uma técnica de captura estática, em razão das características dos dados a serem carregados.

Uma das características do modelo estrela é a representação explícita das hierarquias de atributos, com economia de armazenamento de espaço.

PORQUE

O frequente uso do modelo multidimensional de dados estrela justifica-se pela sua simplicidade e pela preocupação com a normalização das suas dimensões. Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que

Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos itens.

Para serem utilizados em um datawarehouse, os dados extraídos de diversas fontes não relacionadas devem ser formatados com nomes, significados e domínios de forma consolidada, para que não haja inconsistência de dados.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de datawarehouse e business intelligence (BI).

A operação de corte implica a seleção de um grupo de células da matriz multidimensional inteira pela especificação de determinado valor para uma ou mais dimensões.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Em um sistema de banco de dados distribuídos, a adoção de mecanismos OLTP (online transaction processing) prejudica a manutenção da consistência dos dados.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW. Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Toda estrutura de dados no DW tem um elemento de tempo – como dia, mês ou ano – como referência.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

As ferramentas de software ETL (extract transform load) têm como função a extração de dados de diversos sistemas, a transformação desses dados de acordo com as regras de negócio e a carga dos dados em um data mart ou um DW.

Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de

No contexto de DW, é uma categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Trata-se de

Um dos grandes desafios na construção de bases de dados de data warehouses reside na qualidade dos seus dados. Como esses dados que servem de matéria- -prima para esses repositórios de dados podem ter as mais diversas procedências, vários tipos de problemas precisam ser resolvidos. Um exemplo da situação acima descrita encontra-se no fato de que os

Técnicas de modelagem de Data Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sistemas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o modelo multidimensional estrela, verifica-se que

Data warehouse tem por característica ser

A volatilidade dos dados é característica intrínseca a data warehouses.

PORQUE

Sistemas ROLAP possuem um conjunto de interfaces e aplicações que dão ao Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais características multidimensionais.

Analisando as afirmações acima, conclui-se que

Data Warehouses virtuais proporcionam visões de bancos de dados operacionais que são materializadas para acesso eficiente.

PORQUE

Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a bancos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.

Analisando as afirmações acima, conclui-se que

Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data Warehouses, tem-se que

No contexto de Data Warehouses, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC)

A abordagem bottom up, no projeto da data warehouses, é uma estratégia que

Entre os requisitos que devem ser levantados na construção de um data warehouse se inclui a latência de dados, que descreve a(o)

Em um ambiente de data warehousing, uma das fases mais importantes é a ETL (Extract, Transformation and Load), em que se definem as estratégias de conversão, transformação e consistência dos dados dos sistemas de origem para realizar a carga dos dados no sistema de data warehouse. Uma característica relacionada a essa fase de ETL é que

Em um ambiente de data warehousing, é usual usar um modelo dimensional, cujas principais componentes incluem as tabelas de fatos e dimensões. A esse respeito, considere as afirmativas abaixo.

I - A tabela de fatos representa os dados que são necessários para que os usuários possam realizar as análises do negócio necessárias para tomadas de decisão.

II - A tabela de dimensões representa os tamanhos das bases e os valores exclusivamente numéricos usados para que se possa acessar a tabela de fatos de forma eficiente.

III - As chaves usadas nas tabelas de fatos e dimensões são sempre iguais àquelas usadas nos sistemas de bancos de dados transacionais, de forma a facilitar a programação e a implementação da fas... Ver mais

A funcionalidade pré-programada de resumir os dados, com generalização crescente, oferecida pelas aplicações por meio das ferramentas de construção de data warehouses é denominada

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

A tecnologia DM, que, atualmente, está totalmente integrada aos SGBD, permite a descoberta de informações, por meio de padrões ou regras existentes em banco de dados de grande volume, quando não se conhece o esquema do banco de dados.

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

Em um data warehouse, cada linha em uma tabela fato corresponde a uma medida, representada por um valor aditivo, em que necessariamente essas medidas não compartilham a mesma granularidade.

Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online analytical processing), julgue os itens que se seguem.

Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

A tecnologia de DW tem como objetivos a extração eficiente, o processamento e a apresentação analítica de dados para suporte à decisão gerencial. Essa tecnologia utiliza o online analytical processing (OLAP) para a análise de dados complexos.

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

As funções especiais ROLAP (OLAP relacional) e MOLAP (OLAP multidimensional), as extensões SQL e os métodos de junção (join) são ferramentas que podem ser utilizadas para aumentar a eficiência das consultas em bases de dados multidimensionais.

O texto a seguir se refere à modelagem de Data Warehouse.

Se na modelagem do Data Warehouse for adotada uma abordagem ________, cada elemento de dados (por exemplo, a venda de um item) será representado em uma relação, chamada tabela de fatos, enquanto que as informações que ajudam a interpretar os valores ao longo de cada dimensão são armazenadas em uma tabela de dimensões, uma para cada dimensão. Esse tipo de esquema de banco de dados é chamado um esquema estrela, em que a tabela de fatos é o centro da estrela e as tabelas de dimensões são os pontos. Quando a abordagem _______ é escolhida, um operador específico que faz a agregação prévia da tabela de fatos ao longo de todos os subconjuntos de dimensões é utilizado e pode aumentar consideravelmente... Ver mais

Como melhor relação custo/benefício, em um DW é mais aconselhável

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.

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.

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 par... Ver mais

Julgue os itens de 95 a 101, referentes a modelagem multidimensional, OLAP (online analytical processing) e data warehouse.

Em uma modelagem voltada para o data warehouse, as dimensões possuem a própria granularidade, contudo ela não pode ser menor que a granularidade da tabela fato. Assim, é possível aplicar nível dual de granularidade a um data warehouse.

Julgue os itens de 95 a 101, referentes a modelagem multidimensional, OLAP (online analytical processing) e data warehouse.

O data warehouse é uma coleção de dados orientada por assunto, integrado, volátil e variante no tempo, voltado para a análise de séries temporais e de tendências, a partir do processamento de dados históricos.

Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.

O pivoteamento ou rotação, técnica da modelagem de dados para data warehouse, permite mudança de uma hierarquia dimensional para outra em um cubo de dados, em que é exibida uma orientação diferente dos eixos do cubo.

Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.

Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.

Os data warehouses possuem funcionalidades típicas para facilitar consultas complexas, entre elas o roll-up, em que os dados são resumidos a partir de uma generalização crescente, e o drill-down, em que os níveis crescentes de detalhes são revelados.

Se uma empresa de grande porte, com alto volume de transações e informações, resolver iniciar um projeto usando o conceito de Data Mart (DM) em vez de Data Warehouse (DW), independentemente disso ser ou não a melhor opção, os fatores que a levam a tal decisão podem ser justificados por:

I. Possibilidade de extrair e preparar os dados diretamente de fontes de interesse específicas, fornecendo acesso mais rápido pela não necessidade de sincronia com dados de outras fontes.

II. Menor risco quanto ao sucesso do projeto.

III. Necessidade imediata de informações organizacionais integradas.

Está correto o que consta em

Com base nas figuras I e II acima, e nos conceitos de datawarehousing, julgue os itens subsequentes.

Na figura I, o datawarehouse é criado com base em um enfoque subject-by-subject. Dessa forma, o desenvolvimento de um datawarehouse poderia começar com dados de uma loja online, por exemplo, e outros subjects seriam adicionados ao datawarehouse conforme as necessidades. Nesse enfoque, o data mart é a criação de uma subject area do datawarehouse.

Com base nas figuras I e II acima, e nos conceitos de datawarehousing, julgue os itens subsequentes.

Na figura II, que corresponde à visão de Kimball, o datawarehousing é visto como uma constituição de data marts, cujo foco é entregar objetivos do negócio para departamentos na organização.

Com referência a arquitetura e tecnologias de sistemas de informações, julgue os itens de 71 a 75.

Um data warehouse (armazém de dados) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização, em banco de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece a geração de relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e à pre... Ver mais

Analise a imagem a seguir relacionada a um Data Warehouse.

Que tipo de modelo dimensional é apresentado nessa imagem?

Os depósitos de dados voltados para o processo decisório gerencial e que podem ser definidos como espécies de mesmo tipo e estrutura são

Analise a figura e as afirmativas a seguir.

I – A figura apresenta um modelo dimensional floco-de- -neve.

II – O modelo acima é apropriado para escrita e não para leitura.

III – O modelo dimensional pode ser utilizado para construção de um data warehouse.

Está(ão) correta(s) APENAS a(s) afirmativa(s)

Processo de extrair informação válida, a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais, explorando grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. O termo correspondente à definição acima, referente a banco de dados, é:

Analise a citação abaixo.

“Um conjunto integrado de dados extraídos de bancos de dados operacionais, históricos, externos e selecionados, editados e padronizados para recuperação e análise, para fornecer inteligência empresarial na tomada de decisões gerenciais.”

A citação integra os conceitos do Business Intelligence, sendo conhecida por:

Com o desenvolvimento das tecnologias da informação foi possível realizar a comunicação multi-plataformas aumentando a complexidade do controle dos dados operacionais. Relativos a arquitetura e tecnologias de sistemas de informação, julgue os itens a seguir.

Metadados são dados que descrevem outros dados. A partir de sua adequada definição, o ETL possibilita a carga do datawarehouse a partir de um drill down nos dados.

Com o desenvolvimento das tecnologias da informação foi possível realizar a comunicação multi-plataformas aumentando a complexidade do controle dos dados operacionais. Relativos a arquitetura e tecnologias de sistemas de informação, julgue os itens a seguir.

Um datawarehouse armazena informações oriundas de muitas fontes em um único banco de dados. Os sistemas de OLTP (online transaction processing) devem suportar um grande número de transações simultâneas sem gerar retardos excessivos, uma vez que buscam um melhor desempenho.

Um depósito de dados organizado por assunto, não-volátil, integrado e variável em função do tempo, utilizado para apoiar decisões de gerenciamento, é denominado

No que concerne a tópicos avançados, julgue os itens subseqüentes.

Software de inteligência empresarial, como mineração de dados, CRM e datawharehouse, por exemplo, aplicam métodos de inteligência artificial e robótica avançados para a representação e extração da informação em grandes bases de dados.

A troca de linhas por colunas em uma tabela e a rotação dos cubos de dados para mostrar uma diferente orientação dos eixos são funcionalidades de ferramentas de data warehouse do tipo

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

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.

Para projetar um datawarehouse, a primeira atividade da modelagem dimensional deve ser definir

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

No acesso direto ao datawarehouse, são analisados as características e os critérios relevantes predefinidos. A análise cria um arquivo com informações sobre os negócios da empresa que pode ser acessado online.

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

O acesso aos dados do datawarehouse pode ser realizado de duas maneiras: direta ou indireta. Para acessar dados indiretamente do datawarehouse, as aplicações do ambiente de operação enviam uma solicitação referente aos dados localizados no datawarehouse. A solicitação é passada ao ambiente de datawarehouse e os dados são localizados e transferidos para o ambiente de operação.

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

Extração, transformação e carga de dados constituem uma das fases mais críticas do datawarehouse. Atualmente, as ferramentas destinadas a essas funções devem ser adquiridas como complemento ao sistema gerenciador de banco de dados (SGBD), não existindo solução embutida no próprio SGBD.

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

O datawarehouse não apenas deve ser temático, é preciso que os temas sejam tratados sob um número razoável de perspectivas (dimensões), gerando menos flexibilidade de análise, porém mais objetividade.

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

Os requisitos de um datawarehouse não se referem apenas aos dados, mas a todo o ambiente, abrangendo, por exemplo, as fontes e os repositórios derivados.

Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.

Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta.

Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.

Assim como no ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas clássicos, o ciclo de vida de desenvolvimento do data warehouse é também baseado em requisitos.

Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.

No data warehouse, o instantâneo (snapshot) disparado por um evento é composto de quatro componentes básicos: uma chave, uma unidade de tempo, dados primários relacionados apenas à chave e dados secundários que não possuem relacionamento direto nem com os dados primários nem com a chave.

Analise as seguintes afirmações sobre conceitos de data warehouse.

I. Um data warehouse é um repositório com dados históricos de uma organização. De dados sobre transações financeiras até dados sobre funcionários; suas licenças e aumentos encontram-se neste grande repositório.

II. O principal objetivo de um data warehouse é prover dados para sistemas de apoio a decisão.

III. Um dos grandes problemas de data wharehouses é a necessidade de executar consultas altamente complexas, sem degradar o desempenho. Por isso, as informações armazenadas nos data warehouses são fortemente normalizadas.

Assinale a alternativa que contém a(s) afirmação(ões) CORRETA(S).

Considerando as estruturas de armazenamento de dados, são equivalentes os conceitos de

Importante conceito associado aos Data Warehouse como, por exemplo, a definição do menor intervalo correspondendo a um dia, sem levar em conta suas subdivisões tais como horas, minutos e assim sucessivamente, é o de

A figura acima apresenta um modelo de esquema de dados para datawarehouses que representa informações sobre passageiros, refeições, horários e vôos de uma companhia aérea. Julgue os itens que se seguem, considerando as informações presentes na figura.

O uso do esquema acima para suporte a operações transacionais online OLTP (On-line Transactional Processing) mostra-se pouco eficiente quando comparado ao seu uso em processamento analítico OLAP (On-line Analitical Processing).

A figura acima apresenta um modelo de esquema de dados para datawarehouses que representa informações sobre passageiros, refeições, horários e vôos de uma companhia aérea. Julgue os itens que se seguem, considerando as informações presentes na figura.

O esquema de dados apresentado encontra-se normalizado, o que torna menos complexa a criação de queries pelo usuário e mais eficiente a execução de queries pelo SGBD.

A figura acima apresenta um modelo de esquema de dados para datawarehouses que representa informações sobre passageiros, refeições, horários e vôos de uma companhia aérea. Julgue os itens que se seguem, considerando as informações presentes na figura.

Cada passageiro  pode realizar um ou mais vôos, e cada registro de vôo   está associado a vários passageiros.

A figura acima apresenta um modelo de esquema de dados para datawarehouses que representa informações sobre passageiros, refeições, horários e vôos de uma companhia aérea. Julgue os itens que se seguem, considerando as informações presentes na figura.

Passenger  e podem ser considerados diferentes dimensões de um fato.

A figura acima apresenta um modelo de esquema de dados para datawarehouses que representa informações sobre passageiros, refeições, horários e vôos de uma companhia aérea. Julgue os itens que se seguem, considerando as informações presentes na figura.

O esquema apresentado é classificado como do tipo floco de neve.

Com relação aos elementos básicos de um Data Warehouse, relacione a coluna da esquerda com a da direita:

A opção que apresenta a numeração que preenche corretamente as lacunas da coluna da direita é:

A figura acima apresenta um esquema de organização de empresas, em que existem elementos numerados de A a G, denotando níveis ou focos de análise. O papel dos elementos C é prover um fluxo de integração entre atividades desempenhadas por trabalhadores da empresa. Acerca dos elementos apresentados, julgue os itens seguintes.

Considerando as terminologias, os conceitos, o projeto e os objetivos de um Data Warehouse é correto afirmar que um fato é tudo aquilo que pode ser representado por

I. Por definição, os dados em um Data Warehouse são voláteis, ou seja, eles mudam, salvo quando é necessário fazer recuperação de backups previamente armazenados. Os dados ficam disponíveis para leitura e escrita, podendo ser alterados, desde que com informações mais recentes.

II. Data Mining ou mineração de dados é o recurso usado para criar visões dos dados por meio de sua reorganização, de forma que eles possam ser examinados sob diferentes perspectivas.

III. Um Data Warehouse pode armazenar grandes quantidades de informação, às vezes divididas em unidades lógicas menores que são ... Ver mais

I. Como os dados que são carregados em um  Data
Mart são oriundos do ambiente transacional, eles já
são consistentes. Desta forma, o modelo de dados de
um Data Mart não necessita de relacionamento para
garantir a integridade dos dados.

II.  Para garantir um melhor desempenho do sistema de
consulta a um  Data Warehouse, um fato deve ser
composto somente de medidas não aditivas, evitando-se,
assim, a sua dependência com as medidas aditivas.

III. Um dos mais importantes aspectos do projeto de um
Data Warehouse é a granularidade dos dados, que
se refere ao nível de sumarização dos elementos d... Ver mais