Quiz sobre Data Warehouse e OLAP

Um Data Warehouse apresenta as seguintes características, exceto:

• É orientado por assunto.

• Integra dados de diferentes fontes.

• Permite a modificação frequente dos dados armazenados.

• Armazena dados de forma não volátil.

• Possui uma visão histórica dos dados.

Qual das operações OLAP permite visualizar os dados de forma mais detalhada, descendo na hierarquia?

• Roll-Up

• Drill-Down

• Slice

• Dice

• Pivot

No processo de ETL (Extract, Transform, Load), a etapa de Transformação inclui:

• Extração de dados das fontes.

• Conversão e padronização dos dados.

• Armazenamento final no Data Warehouse.

• Recuperação de dados armazenados.

• Indexação de tabelas fato.

No modelo dimensional de um Data Warehouse, as tabelas dimensão contêm:

• Chaves primárias que identificam eventos.

• Atributos descritivos que contextualizam os fatos.

• Apenas dados numéricos agregados.

• Informações temporárias para processamento OLTP.

• Dados operacionais de transações financeiras.

A operação OLAP que permite reestruturar os dados para visualizar diferentes perspectivas é chamada de:

• Drill-Down

• Roll-Up

• Pivot

• Slice

• Dice

No modelo de Inmon, a construção do Data Warehouse ocorre:

• Criando Data Marts isolados primeiro.

• Criando um repositório central primeiro.

• Sem processos de ETL.

• Com dados totalmente normalizados.

• Armazenando apenas dados operacionais.

O Dice é uma operação OLAP que:

• Extrai um subconjunto de dados baseado em uma única dimensão.

• Aplica múltiplos filtros sobre diferentes dimensões.

• Consolida dados para um nível mais agregado.

• Expande a granularidade dos dados.

• Altera a estrutura da tabela de fatos.

A tabela fato de um Data Warehouse contém:

• Atributos descritivos dos dados.

• Dados agregados de clientes e fornecedores.

• Medidas quantitativas e chaves estrangeiras.

• Apenas metadados de auditoria.

• Dados de configurações do sistema.

Uma vantagem do uso de Data Warehouses nas empresas é:

• Redução do custo computacional operacional.

• Melhoria na eficiência das transações diárias.

• Otimização das análises e tomada de decisões.

• Minimização do volume de dados armazenados.

• Eliminação da necessidade de ETL.

O esquema estrela (Star Schema) se caracteriza por:

• Tabelas fato altamente normalizadas.

• Relação entre uma tabela fato e múltiplas tabelas dimensão.

• Complexidade elevada na consulta de dados.

• Regras rígidas para redundância zero.

• Ausência de tabelas dimensão.