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Com relação à arquitetura OLAP, julgue o item seguinte.
Um cubo, ou hipercubo, é um array multidimensional no qual um grupo de células de dados é organizado segundo as dimensões dos dados.
Um cubo, ou hipercubo, é um array multidimensional no qual um grupo de células de dados é organizado segundo as dimensões dos dados.
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Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos
itens.
Os atributos compostos em um banco de dados podem ser divididos em componentes menores com significados independentes, para facilitar a modelagem de casos em que ora se refere ao atributo como grupo ora a um dos componentes específicos.itens.
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Redução do escopo dos dados em análise, além da mudança de ordem das dimensões e consequentemente da orientação de acordo com a qual os dados são visualizados. Trata-se da operação básica do OLAP
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Em bases de dados multidimensionais, os dados são organizados em cubos de dados. A esse respeito, considere as afirmações a seguir.
I - Os usuários podem consultar os dados segundo qualquer uma das dimensões do cubo de dados.
II - O pivoteamento (ou rotação) é utilizado em cubos de dados para mudar a hierarquia dimensional que está sendo correntemente utilizada por outra.
III - A operação de drill-down refere-se a um movimento no sentido descendente da hierarquia de uma dimensão, desagregando os dados e os apresentando em uma visão mais detalhada.
É correto o que se afirma em
I - Os usuários podem consultar os dados segundo qualquer uma das dimensões do cubo de dados.
II - O pivoteamento (ou rotação) é utilizado em cubos de dados para mudar a hierarquia dimensional que está sendo correntemente utilizada por outra.
III - A operação de drill-down refere-se a um movimento no sentido descendente da hierarquia de uma dimensão, desagregando os dados e os apresentando em uma visão mais detalhada.
É correto o que se afirma em
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Um dos esquemas multidimensionais mais comuns é o esquema floco de neve. Nesse esquema,
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Entre os requisitos que devem ser levantados na construção de um data warehouse se inclui a latência de dados, que descreve a(o)
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Ferramentas OLAP (On-Line Analytical Processing) permitem aos seus usuários analisar tendências em bases de dados transacionais. Para implementá-las, diversas tecnologias com características diversas estão à disposição dos analistas.
Sendo assim, associe as tecnologias utilizadas em ferramentas OLAP, listadas abaixo, às suas respectivas características.
| I – MOLAP |
P – Permitem acesso a bases de dados
armazenados em estruturas multidimensionais
apenas.
|
| II – HOLAP |
Q – Evitam problemas de escalabilidade,
tendo em vista que os dados
estão armazenados em computadores
pessoais.
|
| III – ROLAP |
R – Constroem bases multidimensionais
em sistemas de bancos de dados
relacionais.
|
|
S – Permitem acesso tanto a bases relacionais
quanto multidimensionais.
|
Estão corretas as associações:
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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
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A área de armazenamento temporário (ODS – Staging Area) é um componente indispensável em um data warehouse, e sua utilização é uma decisão de projeto.
PORQUE
A área de armazenamento dinâmico de dados (DDS – Dynamic Data Storage) consiste em um espaço de armazenamento volátil onde informações correntes de dados são armazenados antes de serem carregadas para o data warehouse.
Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que
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Em data warehouses, medidas servem para quantificar os dados dos fatos que compõem a sua base de dados.
Considere a tabela de dados abaixo.
| Recurso | Utilização | |||
| Junho | Julho | Agosto |
Percentual
trimestral
|
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| Roldana | 3 | 11 | 2 | 19,05% |
| Broca | 15 | 1 | 10 | 30,95% |
| Cunha | 9 | 8 | 0 | 50,00% |
Das medidas apresentadas, quantas delas podem ser consideradas não aditivas?
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