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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.

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quiz 2 - BD para tomada de decisão SENAC

RESTRICTED

Ciência da Computação

Bases de Dados

Graduate

SENAC EAD

Marco

Outros

Other

Apesar de obedecer a uma estrutura cliente/servidor multiusuário, as ferramentas OLAP podem ser implementadas de diversas formas e ter classificaçõ...

Apesar de obedecer a uma estrutura cliente/servidor multiusuário, as ferramentas OLAP podem ser implementadas de diversas formas e ter classificações variadas. Podemos citar como principais arquiteturas OLAP as seguintes:
Com base nas informações apresentadas, assinale a alternativa correta.
a. ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP, DOLAP, SOLAP, JOLAP e Mobile OLAP.
b. ROLAP, MOLAP, HOLAP e WOLAP.
c. ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP e DOLAP.
d. ROLAP, MOLAP e HOLAP.
e. OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP, DOLAP, SOLAP e JOLAP.

General Studies

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

O desenvolvimento de um dashboard envolve várias frentes de projeto, que vão desde a organização dos dados até a organização ou o consumo de dados ...

O desenvolvimento de um dashboard envolve várias frentes de projeto, que vão desde a organização dos dados até a organização ou o consumo de dados de um data warehouse, nos objetivos de um projeto de business intelligence, com medições, acompanhamentos de metas e KPIs.
É correto afirmar que:
a. Além dessa frente, há a necessidade de desenvolver os painéis em ferramentas diversas e com uma organização com definição de cores, gráficos, símbolos e imagens que possam atrair, auxiliar e facilitar o acesso às informações da empresa.
b. Nesse processo de construção, é pouco comum ocorrer erros, sendo fácil evitá-los.
c. Normalmente, os dashboards são empregados em projetos de banco de dados, e é por meio desses projetos que são expostas as necessidades de informações dos gestores.
d. Tem como principal objetivo disseminar informações para auxiliar os gestores nas tomadas de decisão.
e. A forma e a utilidade dos dashboards são padrão e direcionados para públicos homogêneos.

Clustering é uma técnica que agrupa pontos de dados com características semelhantes.
Em relação a ela, é verdadeiro o que se afirma em:
a. É útil a...

Clustering é uma técnica que agrupa pontos de dados com características semelhantes.
Em relação a ela, é verdadeiro o que se afirma em:
a. É útil agrupar dados quando se deseja explorá-los para identificar padrões e analisar um subconjunto desses dados, se necessário.
b. Esse tipo de organização dificulta a identificação de estruturas subjacentes nos dados.
c. Para implementação dos clusters, dada sua complexidade, existe um pequeno conjunto de algoritmos desenvolvidos.
d. Os algoritmos utilizados para a clusterização têm regras e modelos matemáticos semelhantes que calculam esses agrupamentos.
e. O clustering é uma técnica que ajuda na segmentação de clientes para fins de marketing em processamentos OLTP.

Quando se consulta um data warehouse, o objetivo principal é o acesso a dados históricos sumarizados e combinados de várias formas. Esses dados são...

Quando se consulta um data warehouse, o objetivo principal é o acesso a dados históricos sumarizados e combinados de várias formas. Esses dados são apresentados em termos de valores numéricos com uma evolução em um espaço de tempo.
Esses valores numéricos são denominados:
a. Medidas aditivas.
b. Medidas ou métricas.
c. Medidas não aditivas.
d. Medidas semiaditivas.
e. Fatos e dimensões.

De forma geral, um sistema de BI tem quatro componentes principais em uma arquitetura de alto nível: as fontes de dados, o servidor de data warehou...

De forma geral, um sistema de BI tem quatro componentes principais em uma arquitetura de alto nível: as fontes de dados, o servidor de data warehouse, os servidores OLAP e as aplicações que possibilitam as visualizações dos resultados pelos usuários finais.
Com base nesse esquema, selecione a opção correta:
a. Na camada 3, de negócios, atuam a equipe de negócios e a de TI.
b. Na camada 2, onde estão os aplicativos que ampliam o monitoramento, medição e comparação de resultados de vários indicadores de desempenho, atua a equipe técnica.
c. Na dimensão de interface de usuário, na camada 3, temos os painéis ou dashboards, que permitem a visualização dos resultados.
d. A equipe técnica atua diretamente na camada 1, de data warehouse e OLAP.
e. Na dimensão de interface de usuário, na camada 3, temos os painéis ou dashboards, que permitem a visualização dos resultados, com equipe de TI.

Para selecionar uma arquitetura de BI, a abordagem de implementação escolhida é uma decisão que pode causar dramáticos impactos quanto ao sucesso d...

Para selecionar uma arquitetura de BI, a abordagem de implementação escolhida é uma decisão que pode causar dramáticos impactos quanto ao sucesso de um projeto. Muitas variáveis afetam a escolha da implementação e a arquitetura, Sharda, Dellen e Turban (2019) citam dez fatores que podem afetar a seleção de uma arquitetura.
Estão entre eles:
a. Compatibilidade com sistemas já existentes, restrições de recursos e exigências informativas por parte da alta gerência.
b. Visão estratégica do data warehouse depois da implementação.
c. Compatibilidade com sistemas já existentes e perfil do usuário externo.
d. Ferramentas disponíveis no mercado.
e. Não existem fatores específicos para a escolha de uma arquitetura porque todas são iguais.

"O termo business intelligence (BI) foi primeiramente utilizado por Howard Dresner do Gartner Group, em 1989, para descrever um conjunto de conceit...

"O termo business intelligence (BI) foi primeiramente utilizado por Howard Dresner do Gartner Group, em 1989, para descrever um conjunto de conceitos e métodos para melhorar o processo de tomada de decisão das empresas, utilizando-se de sistemas fundamentados em fatos e dimensões".
Outra forma de conceituar o BI é:
a. Um conjunto de tecnologias que dão suporte às decisões gerenciais por meio de informações internas e externas às organizações.
b. Uma ferramenta poderosa para geração de gráficos.
c. Um sistema de informações executivas com grande impacto no negócio.
d. Um conceito empregado a ferramentas, tecnologias e metodologias, que tem como objetivo fornecer informações gerenciais para apoiar a tomada de decisão.
e. Uma tecnologia asseada em data warehouse.

Em um projeto de data warehouse, a tabela dimensão é uma das tabelas complementares à de fatos no esquema em estrela. Diferente da tabela fato, que...

Em um projeto de data warehouse, a tabela dimensão é uma das tabelas complementares à de fatos no esquema em estrela. Diferente da tabela fato, que contém medidas ou fatos de negócios, a de dimensão contém o descritor textual do negócio, associado a um evento de medição do processo de negócios.
Em relação às tabelas dimensão, é correto o que se afirma em:
a. A tabela de dimensão possui a coluna de foreign key que identifica exclusivamente cada registro de dimensão (linha), e é por meio dessas chaves que ela se associa a uma tabela de fatos.
b. Pode apresentar uma ou mais hierarquias embutidas, juntamente com outros atributos que fazem parte das hierarquias.
c. As dimensões categorizam e descrevem fatos do data warehouse de maneiras que oferecem suporte a respostas significativas para questões de negócios.
d. A tabela de dimensão possui a coluna com uma primary key que identifica exclusivamente cada registro de dimensão (linha), e é por meio dessas chaves que ela se associa a uma tabela de fatos.
e. É um repositório de dados que subdivide os dados de um data warehouse em áreas específicas do negócio ou em diferentes níveis de sumarização.

O objetivo do data warehouse é centralizar os dados retirados de diversas fontes e facilitar a consulta. Os dados podem ser extraídos de várias fon...

O objetivo do data warehouse é centralizar os dados retirados de diversas fontes e facilitar a consulta. Os dados podem ser extraídos de várias fontes, com diversos formatos e, após a extração, são acomodados na staging area. Esse processo faz parte de uma das etapas do ETL.
Estamos nos referindo a:
a. Extração, transformação e carregamento dos dados.
b. Extração dos dados e limpeza dos dados.
c. ETL.
d. Extração dos dados.
e. Limpeza e carregamento.

A modelagem dimensional é uma técnica de estrutura de dados otimizada para se fazer o armazenamento de dados em um data warehouse. Para criar um da...

A modelagem dimensional é uma técnica de estrutura de dados otimizada para se fazer o armazenamento de dados em um data warehouse. Para criar um data warehouse, deve-se seguir as seguintes etapas:
Assinale a alternativa que descreve corretamente essas etapas:
a. Definição do processo de negócio-alvo, definição da granularidade dos dados (ou seja, o nível de detalhe), identificação dos fatos, identificação das dimensões e construção do esquema (de preferência, modelo estrela).
b. Mapeamento do processo, identificação dos fatos, criação das dimensões e definição da granularidade.
c. Definição da granularidade, identificação das dimensões, identificação dos fatos e criação do esquema (de preferência, modelo estrela).
d. Definição do processo de negócio-alvo, definição da granularidade dos dados (ou seja, o nível de detalhe), identificação dos fatos, identificação das dimensões, construção do esquema (de preferência, modelo estrela) e visualização dos dados.
e. Definição do processo de negócio-alvo, definição da granularidade dos dados (ou seja, o nível de detalhe), identificação dos fatos, identificação das dimensões, construção do esquema (de preferência, modelo estrela) e criação do OLAP.

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quiz 2 - BD para tomada de decisão SENAC

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