Data Warehouse: Estruturas Multidimensionais
Gabarito: letra C. Em um Data Warehouse, os dados são armazenados em estruturas multidimensionais (cubos) que contêm dados de um assunto específico do banco de dados, permitindo análises OLAP. Essa é a base da modelagem dimensional, na qual fatos e dimensões formam cubos que suportam operações como slice, dice, drill-down e roll-up.
Análise das Alternativas
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que os dados são armazenados em estruturas unidimensionais chamadas cubos ou datamarts. Cubos são multidimensionais, não unidimensionais. Além disso, datamarts contêm dados de um assunto específico, não todo o banco.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Afirma que os dados são armazenados em estruturas bidimensionais chamadas fatos. Tabelas fato são bidimensionais (linhas e colunas), mas o conceito de Data Warehouse é multidimensional (várias dimensões). O termo "fatos" se refere às medidas, não à estrutura de armazenamento.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Correta: os dados são armazenados em estruturas multidimensionais (cubos) que contêm uma peça específica de dados do banco. Cada cubo foca em um assunto (ex.: vendas, estoque) e combina várias dimensões (tempo, produto, local) com fatos.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Afirma que os dados são armazenados em estruturas heterogêneas chamadas blocos. Não há esse conceito em Data Warehouse. O termo "blocos" é usado em armazenamento físico, não em modelagem dimensional.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirma que os dados são armazenados em estruturas multidimensionais chamadas tuples, compostas por uma star table e muitas dimensões. Embora a modelagem estrela (star schema) seja comum, o termo correto para a estrutura multidimensional é cubo, não tupla. Tupla é um registro em uma tabela relacional.
Conclusão
A banca testa o conceito fundamental de que Data Warehouse utiliza modelagem multidimensional (cubos) para suportar OLAP. A única alternativa que descreve corretamente essa característica é a letra C.
Gabarito: letra C.