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Análise da Informação Manuel Martins

Análise da Informação Manuel Martins · 2020. 5. 5. · 07- Um Data Warehouse pode ser subdividido em pequenas porções para atender um departamento da empresa, por exemplo. Essa

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Análise da Informação

Manuel Martins

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BUSINESS INTELLIGENCE

DATA WAREHOUSE

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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.

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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.

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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.

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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.

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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:

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01-B

A) Carga.

B) Extração.

C) Transporte.

D) Apresentação.

E) Serviço de integração.

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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

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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

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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.

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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

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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

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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

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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

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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.

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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

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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

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