Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FUNDATEC 2023
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
qq891236
Banca
FUNDATEC
Órgão
GHC-RS
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas
Analise as assertivas abaixo sobre Data Warehouse:I. Um Data Mart é uma forma simples de Data Warehouse que armazena informações relacionadas a uma área ou assunto específico.II. A modelagem multidimensional fornece ao Data Warehouse um modelo que possibilita retratar a visão do negócio.III. Um Data Warehouse armazena dados estruturados e não estruturados.Quais estão corretas?
AApenas I.
BApenas II.
CApenas III.
DApenas I e II.
EI, II e III.
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GabaritoD — Apenas I e II.
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 - Características
Gabarito: letra D. Estão corretas apenas as assertivas I e II. Um Data Mart é um subconjunto do Data Warehouse voltado a um assunto específico (I), e a modelagem multidimensional é a base para representar a visão de negócio (II). Já a afirmação de que o Data Warehouse armazena dados não estruturados (III) é incorreta, pois o DW lida essencialmente com dados estruturados e integrados.
A banca cobra conceitos fundamentais de Data Warehouse e Data Mart, com base nas definições clássicas de Inmon e Kimball. Vamos analisar cada item.
Assertiva
Descrição
Correção
Motivo
I
Um Data Mart é uma forma simples de Data Warehouse que armazena informações relacionadas a uma área ou assunto específico.
✅ Correta
O Data Mart é um subconjunto departamental do DW, focado em um assunto ou área de negócio.
II
A modelagem multidimensional fornece ao Data Warehouse um modelo que possibilita retratar a visão do negócio.
✅ Correta
A modelagem multidimensional (esquemas estrela/floco de neve) estrutura os dados em fatos e dimensões, refletindo a visão de negócio.
III
Um Data Warehouse armazena dados estruturados e não estruturados.
❌ Incorreta
O DW armazena essencialmente dados estruturados e integrados; dados não estruturados são típicos de Data Lakes, não de DW.
Data Warehouse
1Características
Orientado a assunto
Integrado
Não volátil
Variante no tempo
2Dados
Estruturados
Não estruturados
3Modelagem
Multidimensional
Esquema estrela
Esquema floco de neve
4Data Mart
Subconjunto do DW
Área ou assunto específico
Abordagens
Bottom-up (marts primeiro)
Top-down (DW primeiro)
LEVEL · soulevel.com.br
Item I — ✅ Correto
O Data Mart é uma versão simplificada e departamental do Data Warehouse, focado em uma área de negócio ou assunto específico. O conteúdo de apoio confirma que os Data Marts possuem as mesmas características de não volatilidade e integração, e que podem ser construídos antes ou depois do Data Warehouse, dependendo da abordagem (bottom-up ou top-down).
Item II — ✅ Correto
A modelagem multidimensional (esquemas estrela, floco de neve) é a técnica utilizada para estruturar os dados no Data Warehouse, permitindo uma visão orientada ao negócio por meio de fatos e dimensões. Como dito no contexto: "Um Data Warehouse é uma coleção de dados orientada a assunto, integrada, não volátil, variável no tempo para suporte às decisões da gerência", e a modelagem multidimensional é o meio de retratar essa visão.
Item III — ❌ Incorreto
Data Warehouses armazenam dados estruturados, normalmente provenientes de sistemas transacionais, após processos de ETL que os transformam em formato tabular e dimensional. Dados não estruturados (como textos livres, imagens, vídeos) não são típicos de DW; eles costumam ser armazenados em Data Lakes ou repositórios específicos. Portanto, a afirmativa está errada.
PEGA ESSA DICA!
Na hora da prova, lembre-se das quatro características clássicas de um Data Warehouse: orientado a assunto, integrado, não volátil e variante no tempo. Dados não estruturados fogem desse escopo. Além disso, decore a diferença: Data Mart é um subconjunto departamental do DW.