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Devido à construção de um projeto de um Data Warehouse (DW) ser dispendioso e demorado, os arquitetos resolveram segmentar a construção do DW através dos:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEFAZ-RJDisciplina: Banco de DadosTemas: Modelagem Multidimensional de Dados | Data Warehouse
No contexto de data warehousing, o esquema estrela
(star schema) caracteriza-se como
Ano: 2012Banca: IBFCOrganização: INEPDisciplina: Banco de DadosTemas: Sistemas de Banco de Dados | Data Warehouse
Um banco de dados com dados utilizados para análise e manipulação dos executivos para tomarem decisões baseadas em fatos e não em intuições e especulações, é uma definição de:
Ano: 2025Banca: Instituto ConsulplanOrganização: HEMOBRÁSDisciplina: Banco de DadosTemas: Modelagem Multidimensional de Dados | Data Mart | Data Warehouse
A Hemobrás deseja otimizar suas análises sobre o fornecimento de medicamentos derivados do sangue para hospitais atendidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS). A equipe de TI precisa projetar um datamart para facilitar a geração de relatórios
sobre a demanda de produtos. O objetivo é permitir consultas eficientes sobre o consumo de medicamentos por hospital,
período e tipo de produto. Diante dessa necessidade, qual modelo de datamart é mais adequado para essa solução, considerando que a análise se baseia principalmente na quantidade de medicamentos distribuídos e suas características associadas?
Ano: 2019Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-AMDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Warehouse
A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.
A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um
processo de data mining.
Ano: 2022Banca: FEPESEOrganização: Prefeitura de Criciúma - SCDisciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse
No contexto de modificação de valores de atributos de dimensões em modelos multidimensionais e de data warehouse, identifique o valor correto dos tipos (0, 1, 2…n) de modificação de valores de atributos de dimensão, conforme as técnicas definidas por Kimball, para:
( ) Acrescentar um novo registro
( ) Sobrescrever
( ) Reter o valor original
( ) Adicionar um novo atributo
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
Ano: 2013Banca: ESPPOrganização: MPE-PRDisciplina: Banco de DadosTemas: Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
O crescente poder de processamento e a sofisticação
das ferramentas e técnicas analíticas resultaram
no desenvolvimento de data warehouses. O
processamento analítico on-line (OLAP) é usado para
descrever a análise de dados complexos de um data
warehouse. As aplicações OLAP são usadas pelos
gestores em qualquer nível da organização para lhes
permitir análises comparativas que facilitem a sua
tomada de decisões diárias. Dentre as ferramentas e
técnicas utilizadas na arquitetura OLAP, podemos citar
as funções especiais:
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Banco da AmazôniaDisciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse
Texto associado
Os data warehouses são sistemas computacionais que armazenam
os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando
informações com maior eficiência, consistência e segurança para a
tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses,
julgue os itens que se seguem.
os dados corporativos de forma consolidada, disponibilizando
informações com maior eficiência, consistência e segurança para a
tomada de decisão dos gestores. Acerca dos data warehouses,
julgue os itens que se seguem.
Importante componente de um data warehouse é o data staging area, cuja função é extrair, transformar e carregar os dados obtidos de diversas fontes da empresa.
Texto associado
Responda:
C, se a proposição for certa;
E, se a proposição for errada.
C, se a proposição for certa;
E, se a proposição for errada.
Existem duas possibilidades de modelagem para um Data Warehouse: a Star Schema e a Snow Flake Schema.
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 22ª Região (PI)Disciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse
Na modelagem multidimensional de um Data Warehouse, há dois modelos que são mais utilizados. O primeiro deles é um schema no qual somente a tabela fato e as tabelas de dimensões a ela relacionadas estão nele contidas e não é usada normalização; nesse schema, poucas junções com chave estrangeira são usadas e há menos redundância de dados. O segundo é um schema no qual a tabela fato, bem como as tabelas de dimensões e as tabelas de outras hierarquias (subdimensões) relacionadas estão nele contidas; nesse schema há mais junções com chaves estrangeiras e pode haver uma maior redundância de dados.
O primeiro e o segundo schemas são, correta e respectivamente, denominados
..