A Normalização é uma padronização na modelagem de um banco de dados visando resolver problemas de redundância de dados, tamanho ocupado, entre outros. Sobre a normalização, é correto afirmar:

Um usuário está analisando dados por meio de uma ferramenta DataWarehouse, e deseja comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si por meio de dimensões em comum. Para isso, o usuário deve realizar a operação

Ao realizar transformações usando o Pentaho Data Integration (PDI), é possível definir variáveis para serem usadas durante o processo de transformação. Para referenciar uma variável Kettle chamada PASTA_SAIDA, utiliza-se a sintaxe

Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como

A ferramenta SPOON é empregada para a construção de transformações, lançando mão do Pentaho Data Integration (PDI), porém utilizável apenas para ambiente de desenvolvimento. Para ambientes de produção, o PDI disponibiliza a ferramenta

Analise a sequência de comandos abaixo:

CREATE SEQUENCE processo_id_processo_seq INCREMENT 1 START 1 MINVALUE 1 MAXVALUE 9223372036854775807 CACHE 1;

ALTER TABLE processo ADD COLUMN id bigint NOT NULL DEFAULT nextval('processo_id_seq'::regclass);

ALTER TABLE processo ADD CONSTRAINT pk_id_processo PRIMARY KEY (id);

Ao ser executada, essa sequência de comandos apresentará como resultado

Strech DB é uma funcionalidade introduzida na versão 2016 do MS SQL SERVER, que permite transferir parte ou a totalidade dos dados armazenados, de forma transparente e segura, para a nuvem, usando o Microsoft Azure. Essa funcionalidade pode ser usada em tabelas que

A versão 2016 do MS SQL SERVER adicionou uma nova funcionalidade que permite gerenciar a exibição de dados confidenciais, em nível de coluna, de acordo com o usuário que está executando uma determinada consulta. Essa tecnologia é denominada

A modelagem dimensional é amplamente aceita como uma técnica para expor dados analíticos, pois apresenta dados de maneira compreensível para usuários de negócio bem como tem um desempenho rápido nas consultas. Nesse contexto, uma tabela de dimensão

Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.

I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.

II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.

III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.

IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.

Estão corretas as afirmações