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Modelagem de Dados

A disciplina de Modelagem de Dados é fundamental para profissionais da área de tecnologia da informação que trabalham com bancos de dados. Durante as aulas, os alunos aprendem a representar as informações de uma organização em um modelo de dados, que pode ser implementado em um banco de dados relacional ou não relacional. A disciplina aborda conceitos como entidades, atributos, relacionamentos, chaves primárias e estrangeiras, normalização e modelagem dimensional. O conhecimento em Modelagem de Dados é essencial para projetar e implementar bancos de dados eficientes e escaláveis, que atendam às necessidades de uma organização.

Exam

Text

Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

RESTRICTED

Exatas

Ciência da Computação

Bases de Dados

Graduate

Postgraduate

Anhanguera Osasco

Willian Zeferino

Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Outros

Other

Ferramentas de mineração de dados (Data Mining) são integradas aos ambientes de Data Warehouse para gerarem informações em conhecimento potencialme...

Ferramentas de mineração de dados (Data Mining) são integradas aos ambientes de Data Warehouse para gerarem informações em conhecimento potencialmente útil. Sua função principal é a extração de grande volume de dados com o objetivo de encontrarem padrões e correlações significativas, estimarem tendências e novas perspectivas que agreguem, satisfatoriamente, com contexto do negócio explorado.
Sobre as técnicas de Data Mining, julgue os itens a seguir:
I. Árvores de Decisão (Decision Tree): caracterizam-se pelo método de classificação de dados, sendo conveniente adotar essa técnica quando o objetivo é gerar regras que possam ser entendidas, explicadas e traduzidas para a linguagem natural.
II. Redes Neurais Artificiais: caracterizam-se em resolver problemas complexos e construir representações internas de modelos ou padrões detectados nos dados que envolvem o desenvolvimento de estruturas matemáticas com habilidade de aprendizado, por meio de experiências de operações da própria máquina.
III. Predição com Séries Temporais: caracteriza-se em identificar a existência de diferentes grupos dentro de um conjunto de dados e, constatada está existência, agrupa-se os elementos estudados de acordo com suas similaridades, podendo refiná-los e definir a priorização entre eles.
IV. Análise de Regressão: utiliza-se algoritmos genéticos para encontrar soluções de problemas dinâmicos e complexos que envolvem centenas ou milhares de variáveis e/ou fórmulas para identificar as descobertas, gerando possíveis soluções simultaneamente.

General Studies

Desafios Para o Conhecimento: Compartilhando desafios para auxiliar no aprimoramento do conhecimento em diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios Para o Conhecimento

O DW tem uma composição que separa a carga de trabalho para análise da carga de trabalho para transações. No primeiro caso, permite a consolidação ...

O DW tem uma composição que separa a carga de trabalho para análise da carga de trabalho para transações. No primeiro caso, permite a consolidação de diferentes fontes nessa carga de trabalho analítica.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
I. Um DW possui um conjunto característico personalizado, distintamente dos ambientes convencionais das organizações.
II. Há como replicar um DW de uma empresa para outra. Cada projeto de DW não é único em sua essência, mas no seu modo de operação e aplicação.
I – II. CORRETO
I – II – III – IV.
I – II – III.
III – IV.
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não justifica a primeira.
A primeira asserção está incorreta e a segunda justifica a primeira.
A primeira asserção está correta e a segunda incorreta. CORRETO
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.

Segundo Kimball (1998), o esquema de dados mais utilizado na especificação de um Data Warehouse é o Esquema Estrela (Star Schema) composto por tabe...

Segundo Kimball (1998), o esquema de dados mais utilizado na especificação de um Data Warehouse é o Esquema Estrela (Star Schema) composto por tabelas de Fatos e de Dimensões que proporcionam uma visão multidimensional de grande volume de dados.
Sobre as características das tabelas de Fatos e de Dimensões, julgue os itens a seguir:
I. O contexto das funcionalidades que determinam os processos de negócio de uma empresa é especificado em tabelas de Fatos.
II. A tabela de Fatos é a principal tabela de um esquema dimensional que geralmente contém vários fatos que indicam valores para análise dimensional.
III. A tabela de Fatos relaciona-se com as tabelas de Dimensões, que representam as entidades de negócio e constituem as estruturas de entrada que realizam os filtros de valores aplicados na manipulação dos fatos.
IV. As tabelas de Dimensões contêm a descrição textual do negócio, representada pelos atributos e com a indicação da chave primária, que serve como base para manter a integridade referencial quando relacionada com a tabela de Fatos.
V. As tabelas de Dimensões representam as características numéricas e classificatórias que fornecem as perspectivas adicionais a um determinado fato por meio de seus atributos.

Questões para Estudantes: Compartilhando questões desafiadoras para estudantes de diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos testar nossos conhecimentos e aprender mais sobre os assuntos que nos interessam!

Questões para Estudantes

Uma característica importante que deve estar presente em ferramentas OLAP é a capacidade de efetuar operações sobre um conjunto de dados multidimen...

Uma característica importante que deve estar presente em ferramentas OLAP é a capacidade de efetuar operações sobre um conjunto de dados multidimensional que retorna uma apresentação ou sumarização diferente de informações. Existem diversos operadores OLAP que permitem acessar os dados em esquemas multidimensionais. As principais operações são do tipo Drill (Drill Down, Drill Up, Drill Across e Drill Throught) e as do tipo Slice and Dice.
Sobre os tipos de operações, julgue os itens a seguir, indicando “V” para o item verdadeiro e “F” para o item falso:
1. (   ) O tipo de operação Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, navega verticalmente, descendo a hierarquia no sentido mais específico.
2. (   ) O tipo de operação Drill Up ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
3. (   ) O tipo de operação Drill Across permite navegar transversalmente no eixo da árvore hierárquica, inserindo ou retirando posições da dimensão.
4. (   ) O tipo de operação Slice and Dice ocorre quando o usuário navega de uma informação contida em uma dimensão para uma outra dimensão.
5. (   ) O tipo de operação Drill Throught significa a redução do escopo dos dados em análise, além de mudar a ordem das dimensões, mudando, assim, a orientação segundo a qual os dados são visualizados.
II – IV – V.
I – II – III – IV – V.
I – III – V.
I – II – III.
I – II – III – IV. CORRETO
F – F – F – F – F.
V – F – V – F – V.
V – V – V – V – V. INCORRETO
F – F – F – V – V.
V – V – V – F – F.

Sobre a construção do DW, considere as seguintes afirmacoes:
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
( ) A construção de um DW ini...

Sobre a construção do DW, considere as seguintes afirmacoes:
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
( ) A construção de um DW inicia com a recuperação dos dados históricos da empresa.
( ) A construção pressupõe necessidades de informações especializadas, indicadores de performance da organização.
( ) Uma base histórica auxilia na criação de comparações com dados atuais e tendências futuras.
( ) Um banco de dados analítico é um sistema somente de leitura e escrita que armazena dados.
( ) A construção não prevê também a utilização de ferramentas.

As fontes de dados são armazenadas segundo um modelo de banco de dados, em geral organizados de acordo com uma estrutura lógica. Essas fontes de da...

As fontes de dados são armazenadas segundo um modelo de banco de dados, em geral organizados de acordo com uma estrutura lógica. Essas fontes de dados, além de serem mantidas em repositórios organizados, também incluem características determinantes quanto ao armazenamento e acesso.
Aponte a alternativa que estabelece essas características.
A primeira asserção está correta e a segunda está incorreta.
A primeira e a segunda asserções estão corretas, mas a segunda não justifica a primeira.
A primeira e a segunda asserções estão incorretas.
As duas asserções estão corretas e a segunda justifica a primeira. CORRETO
A primeira asserção está incorreta e a segunda está correta.

O modelo multidimensional permite encontrar respostas de comportamento do desempenho dos negócios, por meio dos aspectos a seguir.
São verdadeiras:...

O modelo multidimensional permite encontrar respostas de comportamento do desempenho dos negócios, por meio dos aspectos a seguir.
São verdadeiras:
I. Realizar simulações de cenários.
II. Embasar análises estratégicas e alocar decisões.
III. Podem ser realizadas abstrações de localidade (onde).
IV. Permite resumir a temporalidade (quando).
V. Não associa responsabilidades (quem) e classificações (o quê).

Um modelo é uma __________utilizada como técnica para refletir a realidade. Ao modelar os dados de uma organização, sejam operacionais ou analítico...

Um modelo é uma __________utilizada como técnica para refletir a realidade. Ao modelar os dados de uma organização, sejam operacionais ou analíticos, busca-se o que se quer realizar ou fazer com os dados. Armazenar dados em bancos relacionais para manter o histórico não reflete a realidade da empresa. É necessário desenhar uma organização desses dados e, para isso, um modelo _____________ funciona como uma ferramenta que auxilia na análise dos requisitos e no desenho da estrutura dos dados relacionada a esse negócio.
Assinale a alternativa que completa adequadamente a lacuna acima:

A modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, consistindo em um modelo composto por tabelas de Fatos e de Dimensões,...

A modelagem multidimensional representa uma abstração dos dados armazenados, consistindo em um modelo composto por tabelas de Fatos e de Dimensões, que proporcionam uma visão multidimensional de grande quantidade de dados. Existem algumas abordagens específicas para modelagem multidimensional, derivadas da aparência do esquema traçado, a partir do Diagrama de Entidades e Relacionamentos (DER), sendo o ___________________ composto de uma tabela dominante no centro, chamada de Fatos, rodeada por tabelas auxiliares, chamadas de tabelas de Dimensões, o qual a tabela de Fatos conecta-se às tabelas de Dimensões por várias junções e cada tabela de Dimensão se conecta com apenas uma junção à tabela de Fatos. E uma variante deste esquema é denominado de ___________________.
Assinale a alternativa correta que indica os termos que preenchem as lacunas acima:

MaterialAggregator/Subjects/Materials/Recent

MaterialAggregator/Subjects/Questions/New

Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

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