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Ano: 2023Banca: FCCOrganização: Copergás - PEDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Data Warehouse
Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse
grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:
Ano: 2014Banca: FUNCABOrganização: MDADisciplina: Banco de DadosTemas: Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
OLAP constitui o conjunto de ferramentas que possibilita efetuar a exploração de dados de um Data Warehouse. A análise multidimensional representa os dados como dimensões em vez de tabelas. Nesse contexto, duas operações para movimentar a visão dos dados ao longo dos níveis hierárquicos de uma dimensão são definidas a seguir.
I. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.
II. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de granular idade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
As operações I e I I são denominadas, respectivamente:
I. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.
II. Ocorre quando o usuário aumenta o nível de granular idade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
As operações I e I I são denominadas, respectivamente:
Ano: 2025Banca: IBAMOrganização: Prodesan - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: ETL (Extração, Transformação e Carga) | Data Warehouse
O processo de ETL (Extração, Transformação e
Carga) é fundamental para integrar dados
provenientes de diferentes fontes em um data
warehouse, viabilizando análises e tomada de
decisões baseadas em informações consolidadas.
Acerca do ETL, marque (V), para as afirmativas
verdadeiras, e (F), para as falsas.
(__) O processo de transformação no ETL inclui
atividades como limpeza, deduplicação e
normalização dos dados para adequá-los ao modelo
de destino.
(__) A etapa de extração no ETL sempre envolve a
transferência de dados em tempo real, diretamente
das fontes para o destino final.
(__) A etapa de carga no ETL pode ser realizada de
forma incremental ou total, dependendo das
exigências do negócio e da natureza dos dados.
(__) O ETL é projetado para suportar dados de fontes
heterogêneas, como sistemas transacionais, APIs e
arquivos estruturados, consolidando-os em um
único repositório.
A sequência está correta em:
Ano: 2013Banca: FGVOrganização: MPE-MSDisciplina: Banco de DadosTemas: Modelagem Multidimensional de Dados | Data Warehouse | Processamento Analítico Online (OLAP)
Com relação ao tema “Processamento OLAP e Datawarehouse”, analise as afirmativas a seguir.
I. As operações de Roll‐Up em cubos OLAP permitem que o analista de negócios navegue entre dimensões hierárquicas, isto é de um nível mais geral para um nível mais específico.
II. As operações de Drill‐Down são o inverso das operações de Roll‐Up. O analista se move de um nível mais específico para níveis mais genéricos através de dimensões hierárquicas.
III. As operações de Pivot permitem que as dimensões de um cubo OLAP sejam reorganizadas, permitindo que os dados sejam apresentados da forma mais atraente possível.
Assinale:
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRE-BADisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
Texto associado
A respeito de modelagem dimensional, julgue os itens
subsequentes.
subsequentes.
Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, o OLAP permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de um datamart, de forma customizada e interativa.
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CorreiosDisciplina: Banco de DadosTemas: Processamento Analítico Online (OLAP) | Data Warehouse
Texto associado
Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.
itens.
Entre as utilidades de um sistema OLAP (online analytical processing) inclui-se o apoio a usuários finais em decisões estratégicas dentro das organizações.
Texto associado
Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online
analytical processing), julgue os itens que se seguem.
analytical processing), julgue os itens que se seguem.
Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.
Data warehouses podem ser considerados um tipo especial de bancos de dados, com certas características decorrentes do uso a que são destinados. Diferentemente dos bancos transacionais, certas exigências de projeto de bancos de dados são de certa forma relaxadas por conta disso. No caso mais comum, isso ocorre com relação à:
Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.
Os data warehouses são orientados por assunto, variáveis no
tempo e não voláteis, no entanto, eles não são a melhor
opção para o armazenamento de dados históricos.
Ano: 2024Banca: QuadrixOrganização: CREF - 9ª Região (PR)Disciplina: Banco de DadosTemas: Data Warehouse | ETL (Extração, Transformação e Carga)
A técnica que é utilizada para carregar dados de um sistema
corporativo para um Data Warehouse é denominada
..