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Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — Quadrix 2023

Banco de DadosDW - Data Warehouse
Código
qg025988
Banca
Quadrix
Órgão
CREA-GO
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista de Área - T.I
Acerca da modelagem de dados para DataWarehouse e do Data Lake, julgue o item.Na modelagem de dados para DataWarehouse, as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato.
  1. CCerto
  2. EErrado
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — Certo

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”.

Modelagem dimensional: tabela fato × tabela dimensão

Gabarito: CERTO. Na modelagem dimensional de um Data Warehouse, a tabela fato armazena as métricas e medidas quantitativas do negócio (valores numéricos, como quantidade e valor de vendas), enquanto as tabelas dimensão contêm os atributos descritivos que qualificam essas métricas (como nome do produto, data e local). Essa é a distinção fundamental entre os dois tipos de tabela no modelo estrela.

A modelagem dimensional é a técnica usada para representar dados em bancos de dados multidimensionais, como os de um Data Warehouse. Ela organiza os dados em duas categorias principais: tabelas fato e tabelas dimensão. A tabela fato é o centro do modelo, registrando os eventos ou transações do negócio. Ela contém as medidas — valores numéricos, aditivos ou não, que representam o desempenho (ex.: valor da venda, quantidade vendida, lucro). Já as tabelas dimensão são as "tabelas de contexto", que descrevem quem, o quê, onde e quando do fato. Elas armazenam atributos textuais e discretos, como nome do cliente, descrição do produto e data, que servem para filtrar, agrupar e rotular as consultas.

A relação entre elas é estabelecida por chaves: a tabela fato possui chaves estrangeiras que se conectam às chaves primárias das tabelas dimensão. Essa estrutura permite que as consultas analíticas sejam feitas de forma eficiente, pois o modelo é desnormalizado e otimizado para leitura e agregação, ao contrário dos bancos transacionais (OLTP), que são normalizados para evitar redundância e otimizar escritas.

A pegadinha que a banca explora neste tema é a inversão de papéis: afirmar que a tabela fato contém atributos descritivos e que a dimensão contém métricas. A questão, porém, descreve corretamente os papéis, tornando a assertiva verdadeira.

Guarde a fronteira: fato = quantitativo (métricas/medidas) e dimensão = qualitativo (atributos descritivos). É exatamente nessa distinção que a questão se apoia.

Critério

Tabela Fato

Tabela Dimensão

Conteúdo principal

Métricas e medidas quantitativas (valores numéricos)

Atributos descritivos (textos, datas, hierarquias)

Função no modelo

Registrar eventos/transações do negócio

Qualificar, filtrar e agrupar as métricas

Exemplo típico

Valor da venda, quantidade vendida, lucro

Nome do cliente, descrição do produto, data

Chaves

Chaves estrangeiras para as dimensões

Chaves primárias (conectadas aos fatos)

Item — ✅ CERTO

A assertiva afirma que "as tabelas fato contêm métricas e valores, enquanto as tabelas dimensionais contêm atributos das métricas carregadas nas tabelas fato". Isso está correto e reflete a definição clássica da modelagem dimensional. A tabela fato armazena as medidas quantitativas (métricas e valores), e as tabelas dimensão armazenam os atributos descritivos que qualificam essas medidas, como nomes, descrições e hierarquias. Essa é a base do modelo estrela, onde a tabela fato fica no centro e as dimensões ao redor, conectadas por chaves estrangeiras.

PEGA ESSA DICA!

Para fixar, lembre-se do par: FATO = NÚMEROS (medidas) e DIMENSÃO = TEXTO (atributos). Na prova, se a alternativa disser que a tabela fato contém descrições ou que a dimensão contém métricas, está errada — é a inversão clássica que as bancas adoram.

Gabarito: CERTO.

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