Análise da Informação Manuel Martins · 2020. 5. 5. · 07- Um Data Warehouse pode ser...

Análise da Informação

Manuel Martins

BUSINESS INTELLIGENCE

DATA WAREHOUSE

DATA WAREHOUSE

DATA MART enquanto o Data Warehouse usa dados de

TODA a corporação, os Data Marts têm objetivo idêntico, mas

em geral enfocam apenas um ASSUNTO ou DEPARTAMENTO.

Assim, um DATA MART pode ser considerado um DATA

WAREHOUSE DEPARTAMENTAL.

DATA WAREHOUSE

ODS (Operational Data Store) é um conjunto de dados

baseado em assuntos, integrado, volátil (pode ser atualizado),

contendo dados corporativos detalhados, com valores correntes

e pequeno histórico voltado ao apoio de decisões operacionais

do dia a dia. Logo, um ODS NÃO PODE ser considerado um

Data Warehouse.

DATA WAREHOUSE

ODS - Operational Data Store

• difere de uma base de dados de uma aplicação

(transacional), pois reúne dados de várias aplicações

• não é semelhante a um Data Warehouse, pois não tem o

compromisso de armazenar histórico de dados e de servir

para processos de auditoria sobre esses dados. Entretanto o

ODS deve armazenar dados que tem “valor” para seus

consumidores e de manter-se atualizado.

ODS - EXEMPLO

TABELA FATO - VENDA

ODS ou OLTP

dia e loja

Drill Up

Drill Down

DRILL THROUGH Buscar uma informação além do nível de granularidade

existente na estrutura dimensional.

QUESTÕES DE PROVAS

01- Em projetos de Data Warehouse (DW) e Business Intelligence

(BI), há uma etapa destinada a obter, ler e entender os dados

provenientes dos sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing

– Processamento de Transações On-Line). Tais dados são

copiados de tais sistemas para uma área temporária de

organização de dados, a fim de serem, posteriormente,

trabalhados. Frequentemente o grande desafio, nesse caso, é

determinar quais dados são necessários e que tipos de filtros

devem ser aplicados para trazê-los adequadamente para a área

temporária. O esforço de obtenção de dados é maior especialmente

quando os sistemas fontes são antigos, baseados em plataforma

mainframe ou de natureza proprietária pouco conhecida. Essa

etapa de obtenção de dados provenientes dos sistemas OLTP é

chamada de:

01-B

A) Carga.

B) Extração.

C) Transporte.

D) Apresentação.

E) Serviço de integração.

02- Em uma empresa, é comum haver vários sistemas de

informações e aplicações, para apoiar o seu funcionamento.

Nesse contexto, os bancos de dados de sistemas

(A) OLAP seguem o modelo multidimensional.

(B) OLAP seguem o modelo relacional.

(C) OLTP são orientados por assunto.

(D) OLTP são concebidos apenas para consulta.

(E) OLTP têm por objetivo o apoio à decisão

02-A

03- Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas

dos sistemas transacionais das empresas, como, por exemplo,

em seu modelo de dados. Para transferir e transformar os dados

dos sistemas transacionais para os sistemas de data

warehousing, é comum utilizar, como estratégia, a existência de

uma camada especial da arquitetura conhecida como

(A) Data Marts

(B) Data Staging Area

(C) Dimensional Model Area

(D) Presentation Area

(E) Living Sample Area

03-B

04- Entre as opções abaixo, marque a alternativa que justifica o uso de

data warehouse.

04-D

A) Um data warehouse deve ser implantando quando a empresa precisa

captar novos dados.

B) Um data warehouse deve ser criado quando o banco de dados

operacional alcançou o limite de armazenamento.

C) O data warehouse permite o armazenamento de volumes de dados

complexos muito grandes. Um exemplo seria um banco de imagens.

D) Uma empresa precisa de várias visões do negócio, e para fornecer essas

visões o trabalho precisa ser integrado. Um data warehouse permite montar

essas visões e criar um repositório que agrega dados de várias fontes.

E) Um data warehouse é um repositório de dados de alto desempenho, que

disponibiliza uma interface única para inserção de novos dados que são

posteriormente registrados na diferentes fontes de dados que compõe o

repositório.

05- Para extrair dados de fontes de dados heterogêneas que

irão alimentar um Data Warehouse de forma homogênea e

concisa, servindo de base para gerar relatórios e gráficos para

apoiar as decisões da gerência da organização, deve-se utilizar

um processo conhecido como

(A) OLAP

(B) Data Mart

(C) ETL

(D) OLTP

(E) Data Mining

05-C

06- Um Data Warehouse é recomendado para armazenar dados

(A) sumarizados de um departamento.

(B) sumarizados de toda a empresa para apoio à decisão e

utilização de ferramentas OLAP.

(C) detalhados de toda a empresa para apoio à decisão e

utilização de ferramentas OLAP.

(D) detalhados gerados por sistemas de informação

transacionais.

(E) históricos detalhados de todas as transações realizadas em

um determinado período de tempo.

06-B

07- Um Data Warehouse pode ser subdividido em pequenas

porções para atender um departamento da empresa, por

exemplo. Essa subdivisão do Data Warehouse é conhecida

como

(A) Database.

(B) Data Mart.

(C) Data Center.

(D) Data Mining.

(E) Data Store.

07-B

08- Sobre o processo de ETL, aplicado a data warehouse, é correto

afirmar que

(A) a fase de extração de dados consiste em obter os dados do

servidor do data warehouse.

(B) a fase de transformação consiste em realizar modificações nos

dados carregados, adequando seus valores ao modelo definido

para o data warehouse.

(C) as fases de extração e carga de dados são realizadas de forma

simultânea.

(D) a fase de carga de dados visa eliminar valores nulos contidos

nos bancos de dados transacionais da empresa.

(E) a fase de carga de dados consiste em inserir os dados

transformados nos bancos de dados transacionais da empresa.

08-B

09- Alguns termos relacionados com as estruturas de bancos de

dados estão disponibilizados na coluna I. Estabeleça a correta

correspondência com os seus significados, disponibilizados na

coluna II.

Coluna I

1. Data Marts

2. OLAP

3. Business Inteligence

4. Metadados

Coluna II

( ) Camada de diretório de dados da

arquitetura do datawarehouse.

( ) Tipo ou variação de um datawarehouse.

( ) Cria, administra, analisa e gera relatórios

sobre dados multidimensionais.

( ) Modelo utilizado pelas empresas para

descobrir padrões de comportamento de

determinado grupo de clientes.

grupo de clientes.

A sequência correta é:

A) 1, 2, 3 e 4

B) 1, 4, 2 e 3

C) 4, 2, 3 e 1

D) 4, 1 , 2 e 3

E) 2 , 3 , 1 e 4

09-D

10- Ferramentas de software cuja função é a extração de

dados de diversos sistemas, transformação desses dados

conforme regras de negócios e por fim o carregamento dos

dados geralmente para um Data Mart e/ou Data Warehouse

são chamados pela sigla, em inglês:

a) DTB - Draw Transform Buren

b) ETL - Extract Transform Load

c) ECB - Extract Convert Buren

d) DCL - Draw Convert Load

e) ETB - Extract Transform Buren

10-B