Um Data Warehouse é projetado para análises de dados, que envolvem a leitura de grandes quantidades de dados para compreender relações e tendências entre eles. A definição correta de Data Warehouse é:

“Trata-se de um algoritmo capaz de construir modelos de grande poder preditivo utilizando dados de alta dimensão, cuja ideia principal é buscar em espaços de alta dimensão pelo hiperplano ótimo e que a margem entre dois objetos de classes diferentes seja máxima. Para tanto, ele utiliza vetores suporte e a margem é determinada utilizando tais vetores.” As informações referem-se ao algoritmo utilizado no aprendizado de máquina conhecido como:

Analise as afirmativas abaixo sobre data Warehouse.

1. Tabelas de dimensão tendem a ter, por definição, menos registros que as tabelas fato.
2. Cada dimensão é definida por uma única chave primária, que é base para a integridade referencial com quaisquer tabelas fato correspondentes.
3. Atributos de dimensões e dimensões, por definição, devem ser alfanuméricos e não passíveis de agregação.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Analise as afirmativas abaixo:

1. Quando os dados são carregados em um cubo OLAP, eles são armazenados e indexados empregando formatos e técnicas projetadas para dados dimensionais.
2. Agregações de performance ou tabelas resumo ou de sumário (summary tables) pré-calculadas podem ser criadas e gerenciadas pelo motor (engine) do cubo OLAP.
3. Um esquema em estrela em um banco de dados relacional não deve ser utilizado e não é uma boa fundação para a construção de cubos OLAP.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Observe o modelo multidimensional de dados de um Data Warehouse a seguir.

O tipo de modelagem multidimensional empregada é: