Questão FC441281
Considere: I. No Data Warehouse, o dado tem um valor histórico, por referir-se a algum momento específico do tempo, portanto, ele não é atualizável; a cada ocorrência de uma mudanç
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2011
Considere:
I. No Data Warehouse, o dado tem um valor histórico, por referir-se a algum momento específico do tempo, portanto, ele não é atualizável; a cada ocorrência de uma mudança, uma nova entrada é criada para sinalizar esta mudança.
II. O estágio de transformação no processo ETL deve ser capaz de selecionar determinadas colunas (ou nenhuma) para carregar; transformar múltiplas colunas em múltiplas linhas; traduzir e unificar códigos heterogêneos de um mesmo atributo, oriundos de diversas fontes de dados (tabelas).
III. No Snow Flake as subdimensões, por não serem normalizadas, geram aumento significativo no número de registros e, como consequência, aumentam também a quantidade de joins necessários à exibição de uma consulta.
IV. Data Mining é uma ferramenta de mineração de dados que executa a varredura nos dados históricos com o objetivo de desconsiderar o que é genérico sobre algum assunto e valorizar tudo que o for específico dentro do sistema.
Está correto o que consta em
- I e II, apenas.
- III e IV, apenas.
- I, II e III, apenas.
- II, III e IV, apenas.
- I, II, III e IV.
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Gabarito
A
Comentário do professor
I. No Data Warehouse os dados são time‑variant e preservam o histórico: alterações não sobrescrevem registros anteriores, mas geram novas ocorrências que permitem análises temporais. Essa abordagem (frequentemente implementada como SCD tipo 2) mantém a rastreabilidade das mudanças e evita perder contexto analítico.
II. A etapa de transformação do ETL deve oferecer operações como projeção/selecção de colunas, unpivot (transformar várias colunas em várias linhas), mapeamento e consolidação de códigos vindos de fontes distintas, além de limpeza e padronização. Essas funções são essenciais para integrar e harmonizar dados heterogêneos antes do carregamento.
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