Analise as assertivas abaixo sobre Modelagem Dimensional:
I. Modelagem dimensional utiliza o modelo relacional.
II. Um diagrama ER geralmente pode ser representado por múltiplos diagramas dimensionais.
III. É difícil prever as estratégias de otimização de consultas em modelos dimensionais, porque suas estruturas são muito variáveis.
Quais estão INCORRETAS?
Observe o seguinte recorte de um relatório extraído do DataJud e um recorte do respectivo modelo multidimensional.
Quando a relação de hierarquia entre atributos de uma tabela dimensão é normalizada, os atributos de baixa cardinalidade são migrados para outra tabela, como exemplo: UF e Município.
Quando esse processo é repetido nas hierarquias de todas as dimensões de um modelo multidimensional, é criada a estrutura:
Considerando-se o modelo multidimensional a seguir, é correto afirmar que Quantidade e Valor são dimensões de Itens.
Considere que uma Analista de TI realizou uma operação de análise multidimensional em um DW, operando em condições ideais, usando uma ferramenta OLAP. Após analisar os dados dos meses do 1º trimestre de 2018, relativos ao tratamento de água da estação ETA1, a Analista aumentou o nível de granularidade da informação para observar os dados de todos os 4 trimestres do mesmo ano da mesma estação. A Analista realizou uma operação
O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque
Considere que um Analista da SANASA está usando uma ferramenta OLAP para realizar uma operação de análise multidimensional em um DW, operando em condições ideais. Após analisar os dados de abastecimento de água por bairros da cidade, passou imediatamente a analisar a informação por ano, em outra dimensão. O Analista realizou uma operação
Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâmetros, para exemplificar, seria o nitrato, um indicador de poluição difusa de água subterrânea. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida.
Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada
Com relação aos modelos de dados multidimensionais, assinale a opção correta.
Na técnica de árvore de decisão em data mining, é empregada a abordagem denominada
Acerca de bases de dados multidimensionais, julgue o item seguinte.
O operador drill-down relaciona-se ao processo de apresentar dados do nível mais baixo da hierarquia de dados de um esquema para níveis mais altos.
Com relação a banco de dados, julgue o item seguinte.
Diferentemente dos bancos de dados transacionais, a modelagem de bancos de dados multidimensionais é caracterizada pelo uso de tabelas fato e tabelas periféricas, que armazenam, respectivamente, a transação e as dimensões.
Acerca de modelagem dimensional, assinale a opção correta.
Acerca de bases de dados multidimensionais, julgue o item seguinte.
O modelo em estrela de um banco de dados multidimensional tem como objetivo representar e manipular dados complexos, visando tornar aqueles dados mais representativos em semântica e construções de modelagens por meio de nós e suas ligações.
Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue os itens subsequentes
O modelo snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias; em termos de eficiência na obtenção de informações, seu desempenho é melhor que o do modelo estrela, o qual, apesar de possuir um único fato, possui tamanho maior que o do snowflake, considerando-se a desnormalização das tabelas de dimensões.
Um dos desdobramentos de big data é o big data analytics, que se refere aos softwares capazes de tratar dados para transformá-los em informações úteis às organizações. O big data analytics difere do business intelligence por
