Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2024
Banco de Dados›Banco de Dados
Código
fg077288
Banca
FGV
Órgão
CVM
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):
AData Mart Híbrido;
BData Mart Dependente;
CModelo de Dados Normalizado;
DRepositório de Metadados Mestres Corporativos;
EArquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse.
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoE — Arquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse.
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”.
Data Warehouse e BI: Arquitetura de Barramento
Gabarito: letra E. A arquitetura de barramento (Bus Architecture) de Ralph Kimball, materializada na matriz de barramento (bus matrix), é a solução adequada para padronizar e compartilhar dimensões comuns entre Data Marts independentes, permitindo análises integradas sem a necessidade de um Data Warehouse corporativo único.
A banca cobra o conhecimento das abordagens de construção de ambientes de BI: a abordagem top-down (Inmon) constrói primeiro o DW corporativo e depois os Data Marts dependentes; a abordagem bottom-up (Kimball) constrói Data Marts independentes que, integrados por dimensões conformadas (arquitetura de barramento), formam o DW corporativo. O enunciado descreve exatamente a situação que motiva o uso da matriz de barramento.
NÃO CAIA NESSA!
A banca pode tentar confundir com "Data Mart Dependente" (alternativa B), que é o resultado da abordagem top-down (Inmon) — exatamente o contrário do que o problema pede. Fique atento: dependente = depende de um DW central; barramento = integra Data Marts independentes.
Arquitetura de Data Warehouse
1Abordagem top-down (Inmon)
DW corporativo central
Data Mart dependente
2Abordagem bottom-up (Kimball)
Data Marts independentes
Dimensões conformadas
Matriz de barramento
LEVEL · soulevel.com.br
Alternativa A — ❌ Incorreta
Data Mart Híbrido não é um conceito padrão na literatura de Kimball ou Inmon. Não se refere a uma arquitetura específica para compartilhamento de dimensões.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Data Mart Dependente é aquele que é construído a partir de um Data Warehouse corporativo já existente (abordagem top-down). No cenário descrito, os Data Marts foram criados de forma independente, e Gabriel precisa integrá-los sem um DW central — o oposto de um Data Mart dependente.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Modelo de Dados Normalizado é uma técnica de modelagem (ex.: 3FN) usada em bancos relacionais, mas não resolve o problema de integrar Data Marts distintos. A normalização pode reduzir redundância, mas não padroniza dimensões entre marts.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Repositório de Metadados Mestres Corporativos é um componente que armazena metadados (definições, regras), mas não é a arquitetura que permite o compartilhamento e a padronização de dimensões. A matriz de barramento é que organiza esse compartilhamento.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Arquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse é o conceito central da abordagem de Kimball. A matriz de barramento lista as dimensões conformadas (comuns) e os fatos, permitindo que Data Marts construídos de forma independente compartilhem esses elementos, viabilizando análises integradas.