Prévia do material em texto

Análise dimensional 
O que e a analise dimensional em um contexto de bancos de dados?
a) A avaliacao das tabelas de banco de dados em termos de eficiencia de armazenamento
b) A analise das dimensoes e suas relacoes em modelos de dados multidimensionais
c) O processo de otimizacao do codigo SQL
d) A verificacao de redundancia de dados em tabelas de relacionamento
Resposta correta: b) A analise das dimensoes e suas relacoes em modelos de dados
multidimensionais.
Explicacao: A analise dimensional refere-se a pratica de modelar dados em um formato
multidimensional, tipicamente utilizado em sistemas de Business Intelligence (BI), como Data
Warehouses, onde sao analisadas as "dimensoes" (ex.: tempo, produto, localizacao) e suas
inter-relacoes.
Qual e a principal caracteristica de uma "dimensao" em um modelo dimensional?
a) A dimensao armazena apenas dados numericos e quantitativos
b) A dimensao descreve uma categoria ou atributo de analise
c) A dimensao contem apenas registros historicos
d) A dimensao e utilizada para armazenar dados temporais apenas
Resposta correta: b) A dimensao descreve uma categoria ou atributo de analise.
Explicacao: Em modelos dimensionais, uma dimensao serve para descrever as caracteristicas de
um objeto de analise. Por exemplo, em uma analise de vendas, dimensoes podem incluir produto,
tempo, localizacao, entre outras.
O que caracteriza uma tabela fato em um modelo dimensional?
a) Armazena as dimensoes e suas hierarquias
b) Contem os dados descritivos e nao quantitativos
c) Armazena dados quantitativos e metricas de analise
d) Armazena os dados temporais e as chaves primarias
Resposta correta: c) Armazena dados quantitativos e metricas de analise.
Explicacao: A tabela fato e o ponto central do modelo dimensional e contem as metricas ou
medidas que sao analisadas, como vendas, lucros, e quantidade. Ela e conectada as tabelas de
dimensoes.
No processo de modelagem dimensional, o que e uma "hierarquia de uma dimensao"?
a) A definicao de relacionamentos entre tabelas fato
b) A organizacao dos dados dimensionais em niveis de detalhe
c) A analise dos dados em formato de tabelas bidimensionais
d) A criacao de indices para otimizacao de consultas
Resposta correta: b) A organizacao dos dados dimensionais em niveis de detalhe.
Explicacao: Uma hierarquia de uma dimensao e uma estrutura que organiza os dados de uma
dimensao em diferentes niveis de granularidade, como, por exemplo, ano > trimestre > mes > dia,
em uma dimensao de tempo.
Qual e a funcao do conceito "granularidade" na analise dimensional?
a) Definir a profundidade das tabelas de fato
b) Determinar o nivel de detalhamento dos dados
c) Organizar os dados em tabelas de agregacao
d) Estabelecer as dimensoes do modelo de dados
Resposta correta: b) Determinar o nivel de detalhamento dos dados.
Explicacao: Granularidade refere-se ao nivel de detalhe dos dados em uma tabela fato. Quanto
menor a granularidade, maior o detalhe; por exemplo, dados de vendas podem ser registrados por
dia (granularidade alta) ou por ano (granularidade baixa).
Qual e o papel do "modelo estrela" (star schema) em um processo de analise dimensional?
a) Organizar as dimensoes e as tabelas de fato de forma que sejam independentes entre si
b) Representar dados em uma estrutura hierarquica para facilitar a analise
c) Conectar as tabelas de fato a uma unica tabela de dimensoes, formando uma estrutura
centralizada
d) Garantir que todas as dimensoes estejam completamente normalizadas
Resposta correta: c) Conectar as tabelas de fato a uma unica tabela de dimensoes, formando uma
estrutura centralizada.
Explicacao: No modelo estrela, a tabela de fato fica no centro, conectada diretamente a varias
tabelas de dimensoes. Esse modelo simplifica as consultas e facilita a analise multidimensional.
O que caracteriza um "modelo floco de neve" (snowflake schema) em relacao ao modelo estrela?
a) Ele usa uma estrutura de multiplas tabelas de fato
b) Ele desnormaliza as tabelas de dimensoes para otimizar a leitura
c) Ele normaliza as dimensoes em varias tabelas para reduzir redundancias
d) Ele permite o armazenamento de dados em formato de matriz
Resposta correta: c) Ele normaliza as dimensoes em varias tabelas para reduzir redundancias.
Explicacao: O modelo floco de neve e uma versao mais normalizada do modelo estrela. Nele, as
tabelas de dimensoes sao subdivididas em tabelas menores, de modo a evitar a duplicacao de
dados, embora isso possa tornar as consultas mais complexas.
Em analise dimensional, o que e uma "tabela de agregacao"?
a) Uma tabela que armazena dados historicos completos
b) Uma tabela que contem dados sumarizados para melhorar o desempenho das consultas
c) Uma tabela que armazena as dimensoes de forma normalizada
d) Uma tabela usada apenas para a atualizacao de dados de entrada
Resposta correta: b) Uma tabela que contem dados sumarizados para melhorar o desempenho das
consultas.
Explicacao: Tabelas de agregacao armazenam dados resumidos (por exemplo, totais mensais ou
anuais), permitindo consultas mais rapidas e eficientes, especialmente em grandes volumes de
dados.
No contexto de analise dimensional, o que e um "cone de agregacao"?
a) A agregacao de dados atraves de uma hierarquia de dimensoes
b) O processo de criar indices para melhorar a velocidade das consultas
c) A criacao de multiplas tabelas fato para diferentes niveis de granularidade
d) A eliminacao de dados duplicados em tabelas de dimensoes
Resposta correta: a) A agregacao de dados atraves de uma hierarquia de dimensoes.
Explicacao: O cone de agregacao refere-se a maneira como as tabelas de agregacao sao
estruturadas ao longo de uma hierarquia de dimensoes, desde os dados mais detalhados ate as
agregacoes em niveis superiores.
O que e a "saturacao de dados" em um modelo dimensional?
a) A quantidade de dados de entrada que podem ser inseridos em uma tabela de fato
b) O momento em que uma tabela de dimensoes contem muitas informacoes redundantes
c) A capacidade de uma tabela de agregacao de sumarizar grandes volumes de dados
d) O ponto em que o modelo dimensional perde sua capacidade de escalar
Resposta correta: d) O ponto em que o modelo dimensional perde sua capacidade de escalar.
Explicacao: A saturacao de dados ocorre quando um modelo dimensional, devido ao volume de
dados e a complexidade das consultas, se torna ineficaz ou dificil de escalar, levando a problemas
de desempenho.
Em um modelo dimensional, o que e um "surrogate key" (chave substituta)?
a) A chave primaria da tabela de fato que identifica exclusivamente um registro
b) Uma chave gerada para substituir chaves naturais, que pode ser usada para manter a
consistencia dos dados
c) Uma chave de agregacao que permite sumarizar os dados
d) A chave composta usada em tabelas de relacionamento entre dimensoes
Resposta correta: b) Uma chave gerada para substituir chaves naturais, que pode ser usada para
manter a consistencia dos dados.
Explicacao: A chave substituta e uma chave artificialmente criada (geralmente um numero inteiro
sequencial) para garantir a consistencia e a integridade dos dados, evitando problemas
relacionados a modificacao das chaves naturais ao longo do tempo.
Qual e a principal diferenca entre um modelo dimensional e um modelo relacional?
a) Modelos relacionais armazenam dados de forma hierarquica, enquanto modelos dimensionais
usam apenas tabelas normalizadas
b) Modelos dimensionais sao mais otimizados para consultas analiticas, enquanto modelos
relacionais sao melhores para transacoes operacionais
c) Modelos dimensionais usam apenas dados temporais, enquanto os relacionais armazenam
dados historicos
d) Modelos dimensionais nao podem ser usados em ambientes de BI, enquanto os relacionais sao
mais flexiveis
Resposta correta: b) Modelos dimensionais sao mais otimizados para consultas analiticas,
enquanto modelos relacionais sao melhores para transacoes operacionais.
Explicacao: Modelos dimensionais sao projetadospara facilitar consultas analiticas e relatorios em
grandes volumes de dados, enquanto os modelos relacionais sao mais adequados para transacoes
diarias e operacoes em tempo real.
Qual e a vantagem de usar um modelo dimensional em sistemas de Business Intelligence (BI)?
a) Ele oferece melhor desempenho para transacoes em tempo real
b) Ele facilita o processo de criacao de indices de busca
c) Ele proporciona uma estrutura simplificada para analise de dados historicos
d) Ele normaliza todos os dados para evitar redundancia
Resposta correta: c) Ele proporciona uma estrutura simplificada para analise de dados historicos.
Explicacao: A principal vantagem do modelo dimensional em sistemas de BI e sua estrutura
simplificada, que facilita a analise e o processamento de