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É característica da ferramenta Data Warehouse:
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Além das ferramentas para gerenciamento de banco de dados,
várias outras ferramentas de software atuam como front ends para
gerenciadores de bancos de dados, como geradores de relatórios,
geradores de consultas, geradores de formulários de entrada de
dados, ferramentas de modelagem e de dicionário de dados, de
engenharia reversa, de data warehousing, de benchmarking, de
auditoria, de recuperação de dados, entre outras. Considerando os
conceitos relacionados a essas ferramentas, julgue os itens
seguintes.
Ferramentas do tipo ROLAP apresentam maior nível de multidimensionalidade e latência mais elevada no acesso aos dados que as do tipo MOLAP.várias outras ferramentas de software atuam como front ends para
gerenciadores de bancos de dados, como geradores de relatórios,
geradores de consultas, geradores de formulários de entrada de
dados, ferramentas de modelagem e de dicionário de dados, de
engenharia reversa, de data warehousing, de benchmarking, de
auditoria, de recuperação de dados, entre outras. Considerando os
conceitos relacionados a essas ferramentas, julgue os itens
seguintes.
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Acerca do SQL Server, julgue os itens subsequentes.
O SQL Server oferece escalabilidade, mas não pode implementar o data warehouse.Provas
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No contexto dos Sistemas de Informações, um termo está associado à utilização de software de finalidades especiais para analisar dados de um DataWarehouse para encontrar padrões e tendências ocultas. Pode também ser definido como um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados, na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los, aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. Nesse caso, o pro cesso consiste basicamente em exploração, construção de mo delo e validação. Esse termo é definido como:
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OLTP - Online Transaction Processing é uma ferramenta de banco de dados e de Business Intelligent, utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, com o objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP - Online Analytical Processing, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais, que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Estas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões e formam a estrutura do cubo. A respeito do OLAP, analise as afirmativas a seguir.
I. Drill Across: ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.
II. Slice and Dice: é uma das principais características de uma ferramenta OLAP e serve para modificar a posição de uma informação, trocar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.
III. Drill Up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados.
Assinale:
I. Drill Across: ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.
II. Slice and Dice: é uma das principais características de uma ferramenta OLAP e serve para modificar a posição de uma informação, trocar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.
III. Drill Up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados.
Assinale:
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A figura a seguir apresenta a distribuição de um sistema de mineração de dados.

Esse tipo de arquitetura é um exemplo de:

Esse tipo de arquitetura é um exemplo de:
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Dentre as alternativas a seguir, marque aquela que corresponde a uma operação típica de OLAP que realiza uma tabulação transversal, também chamada de rotação do cubo.
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No tocante aos datawarehouses, a característica desses armazéns de dados que está relacionada ao fato de que "uma vez inseridos, os dados não podem ser alterados, embora possam ser eliminados", é:
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Sejam as seguintes assertivas sobre esquemas multidimensionais para a modelagem de dados para Data Warehouses:
I. O esquema snowflake é uma variação do esquema estrela no qual as tabelas dimensionais de um esquema estrela são organizadas em uma lista de tabelas não normalizadas.
II. O esquema estrela consiste em uma tabela de fato com uma única tabela para cada dimensão.
III. O esquema onde um conjunto de tabelas de fatos compartilha algumas tabelas de dimensão é conhecido por hipercubo .
Marque a alternativa corretaemrelação às assertivas acima.
I. O esquema snowflake é uma variação do esquema estrela no qual as tabelas dimensionais de um esquema estrela são organizadas em uma lista de tabelas não normalizadas.
II. O esquema estrela consiste em uma tabela de fato com uma única tabela para cada dimensão.
III. O esquema onde um conjunto de tabelas de fatos compartilha algumas tabelas de dimensão é conhecido por hipercubo .
Marque a alternativa corretaemrelação às assertivas acima.
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Com relação à análise de bancos de dados podemos dizer:
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