Questão FC369757
O processo de criação de uma representação visual ou de um projeto detalhado de um sistema de dados é conhecido como modelagem de dados. Esta estratégia melhora o desempenho das co
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2025
O processo de criação de uma representação visual ou de um projeto detalhado de um sistema de dados é conhecido como modelagem de dados. Esta estratégia melhora o desempenho das consultas e facilita a compreensão do sistema para desenvolvedores, analistas e outros profissionais.
Com relação ao uso de modelagem relacional e multidimensional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.
( ) A Modelagem Relacional busca garantir, com emprego da técnica de desnormalização, a integridade dos dados e a eficiência nas operações do dia-a-dia, como inserir, atualizar e excluir informações.
( ) A Modelagem Multidimensional busca otimizar, pela elevada normalização dos dados, a consulta e a agregação de grandes volumes de dados para análises complexas.
( ) A Modelagem Relacional está focada em sistemas operacionais e transacionais (OLTP - Online Transaction Processing), enquanto a Modelagem Multidimensional foca em sistemas de análise e tomada de decisão (OLAP - Online Analytical Processing), como Data Warehouses e sistemas de Business Intelligence (BI).
As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,
- V - V - V.
- V - F - F.
- F - V - V.
- V - F - V.
- F - F - V.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A afirmativa correta descreve a divisão clássica entre objetivos de dois tipos de modelagem: a modelagem relacional foca sistemas transacionais e operacionais, enquanto a modelagem multidimensional serve fins analíticos.
Em ambientes OLTP (sistemas operacionais) a ênfase está em integridade, concorrência e operações rápidas de inserir/atualizar/excluir; por isso usa-se o modelo relacional com estruturas normalizadas para evitar redundância e garantir consistência.
Em ambientes OLAP (análise/BI) a prioridade é a velocidade de consulta e agregação sobre grandes volumes. A modelagem multidimensional organiza dados em facts e dimensions (ex.: star schema), favorecendo consultas analíticas, agregações e relatórios em Data Warehouses.
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