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Acerca dos sistemas de suporte à decisão e inteligência de negócio, julgue os itens subsequentes.Organizar os atributos em uma hierarquia, em que o nível mais elevado apresenta as agregações mais esparsas e os níveis inferiores apresentam maiores detalhes, constitui uma técnica para modelagem de dados multidimensional.
Julgue o item subsequente, a respeito de modelagem dimensional e análise de requisitos para sistemas analíticos.Em uma modelagem dimensional que utilize o esquema estrela, a chave primária de uma tabela de fatos será a chave estrangeira na tabela de dimensões.
No que concerne à modelagem dimensional, julgue o item que se segue.
Um modelo dimensional é composto por uma tabela com uma chave simples, denominada tabela de fatos, e um conjunto de tabelas maiores, que contém chaves compostas, conhecidas como tabelas de dimensão.
Com relação aos conceitos de modelagem multidimensional de dados para inteligência computacional, julgue o seguinte item.
Diferentemente da estrutura relacional, a estrutura multidimensional oferece baixa redundância de dados e suporte a normalização até a segunda forma normal.
A operação drill-across permite buscar informações que vão além do nível de granularidade existente na estrutura dimensional, desde que elas estejam unidas por dimensões compatíveis.
Ao se modelar uma tabela-fato, deve-se considerar que a chave primária é composta e que a dimensão tempo sempre será parte integrante dessa chave.
A respeito da modelagem dimensional, julgue o próximo item.
No modelo floco de neve (snow flake), todas as tabelas estão relacionadas diretamente com a tabela de fatos, e as tabelas dimensionais devem conter todas as descrições necessárias para definir uma classe nelas mesmas.
Todas as tabelas de um modelo apresentam um elemento de tempo como parte da estrutura de chave.
Julgue o próximo item, relativo à modelagem dimensional.
No modelo estrela, os dados são modelados em tabelas dimensionais, ligadas a uma tabela fato; uma tabela dimensão armazena o que tiver ocorrido, e a tabela fato contém as características de um evento.
Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue o item subsequente.
O modelo snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias; em termos de eficiência na obtenção de informações, seu desempenho é melhor que o do modelo estrela, o qual, apesar de possuir um único fato, possui tamanho maior que o do snowflake, considerando-se a desnormalização das tabelas de dimensões.
Com relação a banco de dados, julgue o item seguinte.
Diferentemente dos bancos de dados transacionais, a modelagem de bancos de dados multidimensionais é caracterizada pelo uso de tabelas fato e tabelas periféricas, que armazenam, respectivamente, a transação e as dimensões.
Acerca de bases de dados multidimensionais, julgue o item seguinte.
O modelo em estrela de um banco de dados multidimensional tem como objetivo representar e manipular dados complexos, visando tornar aqueles dados mais representativos em semântica e construções de modelagens por meio de nós e suas ligações.
O operador drill-down relaciona-se ao processo de apresentar dados do nível mais baixo da hierarquia de dados de um esquema para níveis mais altos.
Em relação aos Bancos de Dados Multidimensionais, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, os itens a seguir.Um BD multidimensional pode estar estruturado em um modelo chamado estrela, no qual há uma tabela principal e várias tabelas periféricas.
Em relação aos Bancos de Dados Multidimensionais, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, os itens a seguir.Uma consulta em um banco de dados multidimensional normalmente é mais lenta do que em um BD relacional.
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