Questão FC373064
Suponha que uma Auditora Fiscal da área de TI tenha proposto a seguinte modelagem multidimensional para a SEFAZ−BA: Fato central: Controle de Receitas e Despesas A partir do Fato C
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2019
Suponha que uma Auditora Fiscal da área de TI tenha proposto a seguinte modelagem multidimensional para a SEFAZ−BA:
Fato central: Controle de Receitas e Despesas
A partir do Fato Controle de Receitas e Despesas:
Dimensão Tempo
Dimensão Receitas
Dentro da dimensão Receitas: Dimensão Receitas de Impostos
Dentro da dimensão Receitas: Dimensão Receitas de Taxas
Dimensão Despesas
Dentro da dimensão Despesas: Dimensão Tipo de Despesa
Dimensão Cidade
Dentro da dimensão Cidade: Dimensão NF-e
A modelagem multidimensional proposta
- é o resultado da decomposição de mais de uma dimensão que possui hierarquias entre seus membros, caracterizando o modelo snowflake, a partir de um fato central.
- tem como característica um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam, em um formato simétrico, característico do modelo star.
- parte de um elemento central, denominado pivot, a partir do qual são realizadas operações OLAP como roll up, em que busca-se aumentar o nível de detalhe ou diminuir a granularidade da consulta.
- possui um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam e seus membros, sob uma única estrutura hierárquica, facilitando a inclusão de dados por digitação nas tabelas do DW.
- não é um modelo normalizado, por isso evita a redundância de valores textuais em cada uma das tabelas, representadas pelas dimensões denominadas dimension tables.
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Gabarito
A
Comentário do professor
A alternativa indica que a modelagem é uma decomposição de dimensões com hierarquias, formando o esquema snowflake a partir de um fato central.
Nesse desenho, cada dimensão que contém níveis hierárquicos é normalizada em subdimensões (por exemplo, "Receitas" → "Receitas de Impostos" e "Receitas de Taxas"), estabelecendo relacionamentos n:1 entre níveis.
A normalização (costuma atingir a 3ª forma normal) reduz redundância de atributos textuais e organiza atributos comuns em tabelas auxiliares, favorecendo integridade e economia de espaço.
Como contrapartida, consultas OLAP exigem mais joins entre tabelas dimensões/subdimensões, aumentando complexidade de consulta, embora mantenha a lógica centrada no fato.
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