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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