Questão de Banco de Dados — Banco de Dados Multidimensionais — FGV 2024
Banco de Dados›Banco de Dados Multidimensionais
Código
fg077002
Banca
FGV
Órgão
CGE-PB
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Maria está implementando o Audit-DataMart para apoiar análises sobre a quantidade de auditorias realizadas por cidade e por período. Para isso, Maria elaborou o modelo multidimensional de dados no qual a dimensão tempo se relaciona com a tabela fato duas vezes, uma representando a data de início da auditoria e a outra representando a data do fim da auditoria, conforme ilustrado a seguir.A técnica de modelagem multidimensional de dados utilizada por Maria para referenciar múltiplas vezes uma única dimensão física na tabela fato é:
ANon-Additive Fact;
BDegenerate Dimension;
CRole Playing Dimension;
DDimension Surrogate Key;
ECalendar Date Dimensions.
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GabaritoC — Role Playing Dimension;
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Gabarito: letra C. A técnica utilizada por Maria é a Role-Playing Dimension (Dimensão de Papel Múltiplo), que consiste em uma única tabela de dimensão física (no caso, a dimensão tempo) referenciada múltiplas vezes pela tabela fato, assumindo papéis distintos (data de início e data de fim da auditoria). Essa é uma técnica clássica da modelagem dimensional, amplamente documentada na literatura de Data Warehouse.
A modelagem multidimensional é a base dos Data Warehouses e Data Marts, e seu objetivo é organizar os dados em estruturas que facilitem a análise e a tomada de decisão. O modelo é composto por dois elementos fundamentais: a tabela fato e as tabelas dimensão. A tabela fato armazena as medidas quantitativas do negócio (como a quantidade de auditorias), enquanto as tabelas dimensão fornecem o contexto para essas medidas (como a cidade e o período). No centro do modelo, a tabela fato se relaciona com as dimensões, formando o conhecido esquema estrela.
A dimensão tempo é um caso especial e onipresente na modelagem dimensional — praticamente todo fato tem uma dimensão de tempo associada. No entanto, um fato pode precisar de mais de uma referência temporal. No caso do Audit-DataMart, a auditoria tem uma data de início e uma data de fim. Em vez de criar duas tabelas de dimensão de tempo separadas (o que duplicaria a estrutura e os dados), a modelagem dimensional utiliza a técnica de Role-Playing Dimension: a mesma tabela física de dimensão tempo é usada duas vezes, com papéis diferentes (início e fim). Isso evita redundância e reaproveita a estrutura para diferentes contextos.
Para entender a diferença, imagine uma tabela de vendas que precise registrar a data do pedido, a data da entrega e a data da postagem. Em vez de criar três tabelas de datas, cria-se uma única tabela de datas e a tabela fato referencia essa mesma tabela três vezes, com nomes de colunas diferentes (Data_Pedido, Data_Entrega, Data_Postagem). É exatamente esse o padrão que Maria aplicou. A banca explora a confusão entre os diversos tipos de dimensões especiais, e a chave para acertar é reconhecer o padrão de "uma dimensão física, múltiplos papéis lógicos".
Alternativa A — ❌ Incorreta
Non-Additive Fact (Fato Não Aditivo) refere-se a uma característica das medidas na tabela fato, não a uma técnica de relacionamento entre fato e dimensão. Uma medida não aditiva é aquela que não pode ser somada ao longo de uma dimensão (por exemplo, uma taxa ou um percentual). A alternativa confunde o conceito de medida com o de dimensão.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Degenerate Dimension (Dimensão Degenerada) é uma dimensão que não possui uma tabela de dimensão própria; ela é representada por um atributo simples na própria tabela fato (como um número de nota fiscal ou um número de pedido). No caso de Maria, a dimensão tempo é uma tabela física completa, não um atributo degenerado.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A Role-Playing Dimension (Dimensão de Papel Múltiplo) é exatamente a técnica descrita: uma única tabela de dimensão física que é referenciada múltiplas vezes pela tabela fato, assumindo papéis diferentes. No Audit-DataMart, a dimensão tempo é usada duas vezes: uma como data de início e outra como data de fim da auditoria. Isso evita a duplicação da estrutura da dimensão e permite reutilizar a mesma tabela para diferentes contextos de análise.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Dimension Surrogate Key (Chave Substituta da Dimensão) é uma chave artificial (geralmente um número sequencial) usada como chave primária da tabela dimensão, em vez de usar uma chave natural do sistema de origem. Embora seja uma prática comum na modelagem dimensional, não é a técnica que permite referenciar a mesma dimensão múltiplas vezes.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Calendar Date Dimensions (Dimensões de Data de Calendário) é um termo que se refere a uma dimensão de tempo específica que contém atributos de calendário (dia, mês, ano, trimestre, etc.). Não é uma técnica de modelagem que descreva o relacionamento múltiplo entre fato e dimensão; é apenas um tipo de dimensão de tempo.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre os tipos de dimensões especiais. O candidato pode confundir Role-Playing Dimension com Degenerate Dimension ou com Conformed Dimension. A chave é lembrar: Role-Playing = mesma dimensão física usada com papéis diferentes; Degenerate = dimensão sem tabela própria; Conformed = dimensão compartilhada entre várias tabelas fato. No caso, a palavra-chave é "referenciar múltiplas vezes uma única dimensão física" — isso só pode ser Role-Playing.
PEGA ESSA DICA!
Para fixar, pense em um exemplo clássico: uma tabela de vendas com Data_Pedido, Data_Entrega e Data_Postagem, todas apontando para a mesma tabela DimData. Sempre que a tabela fato tiver duas ou mais colunas de data (ou outra dimensão) referenciando a mesma tabela, a técnica é Role-Playing Dimension. Na prova, identifique o padrão "mesma dimensão, múltiplos papéis" e marque sem hesitar.