CE-BD2 Bancos de Dados Multidimensionais – Conceitos Envolvidos

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O que são Bancos de Dados Multidimensionais (BDM)?

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BDM são estruturas otimizadas para análise e consulta de grandes volumes de dados, especialmente em sistemas de Business Intelligence (BI) e Data Warehousing. Eles organizam os dados em cubos multidimensionais, facilitando operações de agregação e análise.

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O que é um Cubo Multidimensional?

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É a representação dos dados em múltiplas dimensões, permitindo análise sob diferentes perspectivas. Exemplo: Um cubo de vendas pode ter dimensões como Tempo, Localização, Produto e Cliente.

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O que são Dimensões em um BDM?

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Dimensões são os eixos do cubo que categorizam os dados. Exemplos incluem Tempo (Ano, Mês, Dia), Geografia (País, Estado, Cidade), e Produto (Categoria, Subcategoria).

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O que são Fatos (Medidas) em um BDM?

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Fatos são os valores numéricos que se deseja analisar, como métricas. Exemplos incluem Vendas (Quantidade, Valor Total) e Lucro (Margem, Receita).

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O que são Hierarquias em um BDM?

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Hierarquias organizam as dimensões em níveis de granularidade. Exemplo na Dimensão Tempo: Ano → Trimestre → Mês → Dia.

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Quais são as operações em Cubos Multidimensionais?

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As operações incluem Slice (Corte), Dice (Segmentação), Roll-up (Agregação), Drill-down (Detalhamento), e Pivot (Rotação).

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O que é um Esquema em Estrela (Star Schema)?

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É uma modelagem multidimensional onde uma tabela de fatos central está conectada a várias tabelas de dimensões. Exemplo: Fato_Vendas ligada a Dim_Tempo, Dim_Produto, Dim_Cliente.

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O que é um Esquema em Floco de Neve (Snowflake Schema)?

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É similar ao esquema em estrela, mas com dimensões normalizadas (subdivididas). Exemplo: Dim_Produto pode ser dividida em Dim_Categoria e Dim_Subcategoria.

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O que é um Esquema em Constelação (Fact Constellation)?

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É uma modelagem com múltiplas tabelas de fatos compartilhando dimensões. Exemplo: Fato_Vendas e Fato_Estoque compartilhando Dim_Produto.

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Quais são as aplicações de BDM?

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As aplicações incluem Business Intelligence (BI) para análise de desempenho empresarial, Data Warehousing para armazenamento de dados históricos, e OLAP (Online Analytical Processing) para processamento analítico em tempo real.