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Questão de Banco de Dados — Banco de Dados Multidimensionais — FUVEST 2025

Banco de DadosBanco de Dados Multidimensionais
Código
qg502465
Banca
FUVEST
Órgão
USP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas
No Power BI, a modelagem de dados é essencial para garantir desempenho e a correta interpretação das informações. Um modelo, no Power BI, consiste em uma ou mais tabelas e diversas relações entre elas (quando existir mais de uma tabela). Para garantir granularidade e eficiência nas visualizações e relatórios, a escolha do esquema de dados é fundamental.Uma empresa está implementando um dashboard no Power BI para monitorar as vendas de seus produtos em diversas regiões do país. O banco de dados contém informações sobre:• Vendas realizadas (data, valor, quantidade, produto vendido, vendedor e região).• Detalhes dos produtos (código, categoria, marca e preço unitário).• Informações dos clientes (nome, CPF, idade, estado civil e cidade).• Registros de vendedores (nome, código do vendedor e equipe de vendas).Considerando as melhores práticas de modelagem de dados no Power BI, qual esquema de dados é mais adequado para estruturar esse modelo e garantir performance e facilidade de análise?
  1. AModelo plano, pois consolidar todas as informações em uma única tabela elimina a necessidade de relacionamentos, simplificando as consultas.
  2. BModelo estrela, pois permite organizar os dados com uma tabela fato de vendas conectada a tabelas dimensão, otimizando a performance e a flexibilidade das análises.
  3. CModelo floco de neve, pois ao normalizar as tabelas dimensão, reduz a redundância e melhora a velocidade das consultas no Power BI.
  4. DModelo plano, pois a ausência de joins melhora a escalabilidade do modelo ao lidar com grandes volumes de dados.
  5. EModelo floco de neve, pois evita qualquer redundância ao dividir as dimensões em tabelas menores, garantindo um modelo mais eficiente.
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GabaritoB — Modelo estrela, pois permite organizar os dados com uma tabela fato de vendas conectada a tabelas dimensão, otimizando a performance e a flexibilidade das análises.

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