Questão FC374641
A Hemobrás deseja otimizar suas análises sobre o fornecimento de medicamentos derivados do sangue para hospitais atendidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS). A equipe de TI precisa
Bancos de Dados Dimensionais
Instituto Consulplan · 2025
A Hemobrás deseja otimizar suas análises sobre o fornecimento de medicamentos derivados do sangue para hospitais atendidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS). A equipe de TI precisa projetar um datamart para facilitar a geração de relatórios sobre a demanda de produtos. O objetivo é permitir consultas eficientes sobre o consumo de medicamentos por hospital, período e tipo de produto. Diante dessa necessidade, qual modelo de datamart é mais adequado para essa solução, considerando que a análise se baseia principalmente na quantidade de medicamentos distribuídos e suas características associadas?
- Um modelo de relação-entidade, estruturando as informações de maneira transacional, permitindo operações de inclusão e atualização mais eficientes.
- Um esquema de rede baseado em um modelo hierárquico, cujas relações entre medicamentos e hospitais são armazenadas em uma estrutura de grafos interconectados.
- Um esquema em estrela (star schema) com uma única tabela fato contendo os medicamentos distribuídos e tabelas dimensionais para hospitais, períodos e tipos de produtos.
- Um esquema normalizado com tabelas altamente relacionadas para reduzir redundâncias, garantindo a consistência dos dados, mesmo que impacte a performance das consultas.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
O uso do esquema em estrela é indicado porque centraliza as análises em uma única tabela fato que registra as ocorrências de medicamentos distribuídos, enquanto as dimensões (por exemplo: hospital, período, tipo de produto) descrevem os atributos necessários para filtragem e agrupamento.
Ao definir o grão como “uma distribuição de medicamento por hospital/período/produto”, as consultas agregam facilmente medidas como \(SUM(quantidade)\) ou \(SUM(custo)\), permitindo drill-down e slice-and-dice eficientes.
Esse modelo reduz joins complexos, favorece índices e agregações pré-computadas, e é ideal para cargas analíticas (OLAP), entregando desempenho e clareza sem duplicar lógica nos relatórios.
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