Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue o item a seguir.

O acesso aos dados do datawarehouse pode ser realizado de duas maneiras: direta ou indireta. Para acessar dados indiretamente do datawarehouse, as aplicações do ambiente de operação enviam uma solicitação referente aos dados localizados no datawarehouse. A solicitação é passada ao ambiente de datawarehouse e os dados são localizados e transferidos para o ambiente de operação.

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue o item a seguir.

Extração, transformação e carga de dados constituem uma das fases mais críticas do datawarehouse. Atualmente, as ferramentas destinadas a essas funções devem ser adquiridas como complemento ao sistema gerenciador de banco de dados (SGBD), não existindo solução embutida no próprio SGBD.

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O datawarehouse não apenas deve ser temático, é preciso que os temas sejam tratados sob um número razoável de perspectivas (dimensões), gerando menos flexibilidade de análise, porém mais objetividade.

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O datawarehouse permite o armazenamento de informações sobre temas específicos e importantes de uma organização. Os temas formam a base de dados sobre os quais são obtidas respostas de apoio direto às decisões estratégicas. A abordagem incremental de implantação deve envolver em cada etapa sempre todos os temas levantados.

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Em um datawarehouse, os dados podem ser armazenados em formato de cubo (OLAP) multidimensional, permitindo rápida agregação de dados e detalhamento das análises (drill-down).

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue o item a seguir.

Os requisitos de um datawarehouse não se referem apenas aos dados, mas a todo o ambiente, abrangendo, por exemplo, as fontes e os repositórios derivados.

O serviço OLAP da camada servidora, em que os dados granulares estarão no SGBDR e os dados agregados no servidor OLAP, será descrito, no plano de um projeto cliente/servidor, numa estrutura

Qual das alternativas abaixo explica as diferenças entre os data warehouses e os data marts?