Title: Análise de Dados / Modelagem dimensional
Tags: Análise_de_Dados Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - Data Warehouse (DW): repositório analítico baseado em modelo multidimensional (dimensional), organizado como cubos de dados formados por tabelas fato e tabelas dimensão.
- Estruturas de cubos:
- Hipercubo: um único cubo lógico com todas as dimensões.
  - Denso: maioria das células tem dados (mais comum com poucas dimensões); tende a respostas rápidas, mas mais armazenamento.
  - Esparso: muitas células vazias (muitas combinações possíveis); pode ter desafios de desempenho, mas menos armazenamento.
- Multicubos: vários cubos especializados por tipo de consulta; melhora eficiência para cenários diversos, porém pode aumentar a complexidade de manutenção.
- Tabelas fato (centrais): guardam métricas/medidas do negócio e se conectam às dimensões via chaves estrangeiras (geralmente compondo a chave primária).
- Dimensão tempo é crucial para análises históricas e definição de granularidade (nível de detalhe).
- Tipos de métricas:
  - Aditivas: somáveis em todas as dimensões (ex.: receita, quantidade).
  - Não aditivas: soma pode gerar resultado incorreto dependendo da dimensão (ex.: certas contagens/indicadores).
  - Semi-aditivas: somáveis em algumas dimensões, mas não em outras (ex.: saldo de estoque ao longo do tempo).
- Tipos de tabelas fato: transacional, snapshot periódico, snapshot acumulado e factless (sem métricas) para registrar ocorrências/relacionamentos.
- Tabelas dimensão (periféricas): dados descritivos/contextuais que dão significado aos fatos.
- Tipos comuns: SCD (mudança lenta), conformed (conforme/compartilhada), junk, degenerate (atributos na fato) e role-playing (mesma dimensão em papéis diferentes).
- Esquemas dimensionais:
- Estrela: dimensões não normalizadas, 1 fato central; simples e bom para agregações.
- Floco de neve: dimensões normalizadas; menos redundância e mais flexível, porém mais joins.
- Constelação de fatos: múltiplas tabelas fato ligadas por dimensões (frequentemente conformes); mais realista em DW corporativo.
- Regras de Kimball (10 diretrizes): manter dados atômicos, modelar por processos de negócio, garantir dimensão data em toda fato, não misturar granularidades na mesma fato, tratar M:N via fatos/tabelas intermediárias e M:1 em dimensões, colocar rótulos/códigos e filtros em dimensões, usar chaves substitutas, criar dimensões conformes para integração e equilibrar requisitos do negócio com limitações reais dos dados/implementação.
link: https://documentacao.online/estudos/827e.html
title: Modelagem dimensional

front: (FGV/ALEMA/2023) Os data warehouse e sistemas OLAP são baseados no modelo multidimensional em que se visualizam dados em um espaço n-dimensional em hipercubos. Os hipercubos podem ser do tipo
a) dimensão ou fato.
b) esparso ou denso.
c) aditivo ou semiaditivo.
d) indexado ou não indexado.
e) balanceado ou não balanceado.
response: Alternativa B
comment: Como acabamos de ver, temos dois tipos de hipercubos - os esparsos e os densos. Correta a letra B. (Gabarito: Letra B)
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back: Alternativa B - Como acabamos de ver, temos dois tipos de hipercubos - os esparsos e os densos. Correta a letra B. (Gabarito: Letra B)

front: (CEBRASPE/ME/2020) Julgue o item a seguir, relativo a conceitos de modelagem dimensional. Uma tabela de fatos registra dados dimensionais que explicam os fatos registrados.
response: Errado
comment: Como vimos no nosso estudo, a tabela responsável por registrados dados dimensionais são as tabelas dimensão, e não as tabelas fato. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Como vimos no nosso estudo, a tabela responsável por registrados dados dimensionais são as tabelas dimensão, e não as tabelas fato. (Gabarito: Errado)

front: (CEBRASPE/TCE SC/2022) A respeito de inteligência do negócio, julgue o item a seguir. O esquema de modelagem multidimensional estrela (star schema) é caracterizado pela normalização de suas tabelas dimensionais.
response: Errado
comment: Errado, meu caro! O modelo em estrela é desnormalizado, ao contrário do que a afirmativa aponta. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Errado, meu caro! O modelo em estrela é desnormalizado, ao contrário do que a afirmativa aponta. (Gabarito: Errado)

front: (CESGRANRIO/TRANSPETRO/2023) Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve (snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que
a) o esquema estrela é normalizado, enquanto o esquema floco de neve é desnormalizado.
b) o esquema estrela utiliza mais junções na execução de consultas, tornando-as mais lentas quando comparadas às consultas em um esquema floco de neve.
c) o esquema estrela é desnormalizado e, geralmente, oferece um desempenho de consulta mais rápido, enquanto o esquema floco de neve é normalizado, resultando em mais junções durante as consultas.
d) ambos os esquemas favorecem o desempenho das consultas em detrimento da normalização dos dados.
e) ambos os esquemas têm a mesma estrutura e a mesma abordagem quanto à normalização de dados e ao desempenho de consulta.
response: Alternativa C
comment: Vamos analisar as alternativas. a) Errado. O Esquema estrela é desnormalizado, enquanto o esquema floco de neve é normalizado. b) Errado. Quem faz junções é o modelo floco de neve, por ser normalizado. c) Certo. O esquema estrela, não normalizado, é mais otimizado por não ter que fazer junções. Já o esquema floco de novo, como precisa dessas junções por ser normalizado, tende a ter um desempenho pior. d) Errado. O esquema que favorece o desempenho é o esquema estrela. e) Errado. As estruturas diferem entre si. A alternativa correta é, portanto, a letra C. (Gabarito: Letra C)
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back: Alternativa C - Vamos analisar as alternativas. a) Errado. O Esquema estrela é desnormalizado, enquanto o esquema floco de neve é normalizado. b) Errado. Quem faz junções é o modelo floco de neve, por ser normalizado. c) Certo. O esquema estrela, não normalizado, é mais otimizado por não ter que fazer junções. Já o esquema floco de novo, como precisa dessas junções por ser normalizado, tende a ter um desempenho pior. d) Errado. O esquema que favorece o desempenho é o esquema estrela. e) Errado. As estruturas diferem entre si. A alternativa correta é, portanto, a letra C. (Gabarito: Letra C)

front: (CEBRASPE/TCE RJ/2022) Julgue o próximo item, a respeito da modelagem dimensional de dados. Uma constelação de fatos é um conjunto de conceitos que compartilham entre si as suas tabelas de fatos.
response: Errado
comment: Cuidado! No esquema de constelação de fatos, temos diferentes fatos, cada um funcionando autonomamente. O que há é um compartilhamento de dimensões entre si - portanto, a alternativa está incorreta. (Gabarito: Errado)
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back: Errado - Cuidado! No esquema de constelação de fatos, temos diferentes fatos, cada um funcionando autonomamente. O que há é um compartilhamento de dimensões entre si - portanto, a alternativa está incorreta. (Gabarito: Errado)

front: (FGV/SEFAZ MG/2023) Kimball elenca uma série de conceitos fundamentais para a elaboração de um modelo dimensional. Em relação a esses conceitos, assinale a afirmativa incorreta.
a) O estabelecimento da granularidade mostra exatamente o que é representado por uma linha na tabela de fato.
b) A análise de requisitos de negócio e o conhecimento da realidade em relação aos dados disponíveis nos sistemas de origem é uma etapa essencial.
c) Todo o contexto descritivo de um modelo dimensional está pautado nas tabelas de fato, revelando quem, o que, onde, quando, por que, e como.
d) Os processos de negócio são eventos usados para gerar métricas de performance que são traduzidas em fatos em uma tabela de fato.
e) O processo de design do modelo dimensional em quatro etapas contempla: 1) selecionar os processos de negócio; 2) estabelecer a granularidade; 3) identificar as dimensões; e 4) identificar os fatos.
response: Alternativa C
comment: Vamos analisar cada uma das alternativas: a) Correta. O estabelecimento da granularidade é fundamental na modelagem dimensional. Ele define o nível de detalhe representado por uma linha na tabela de fatos. A granularidade determina quais eventos ou transações são registrados como fatos e como eles são agregados. b) Correta. A análise de requisitos de negócio e o entendimento da realidade dos dados nos sistemas de origem são etapas essenciais para criar um modelo dimensional eficaz. Compreender as necessidades do negócio e os dados disponíveis é crucial para projetar um esquema que atenda às demandas analíticas. c) Incorreta. O contexto descritivo em um modelo dimensional não está exclusivamente nas tabelas de fatos. Ele é composto tanto pelas dimensões quanto pelos fatos. As dimensões fornecem informações contextuais, como quem, o que, onde, quando e por que, enquanto os fatos representam as métricas quantitativas1. d) Correta. Os processos de negócio são eventos ou atividades que geram métricas de desempenho. Essas métricas são traduzidas em fatos armazenados nas tabelas de fatos. Portanto, os processos de negócio são fundamentais para a criação de um modelo dimensional eficaz1. e) Correta. O processo de design do modelo dimensional segue quatro etapas: 1) selecionar os processos de negócio relevantes; 2) estabelecer a granularidade; 3) identificar as dimensões relevantes; e 4) identificar os fatos que serão medidos. Essas etapas são essenciais para criar um esquema dimensional bem estruturado1. A alternativa incorreta é, portanto, a letra C. (Gabarito: Letra C)
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back: Alternativa C - Vamos analisar cada uma das alternativas: a) Correta. O estabelecimento da granularidade é fundamental na modelagem dimensional. Ele define o nível de detalhe representado por uma linha na tabela de fatos. A granularidade determina quais eventos ou transações são registrados como fatos e como eles são agregados. b) Correta. A análise de requisitos de negócio e o entendimento da realidade dos dados nos sistemas de origem são etapas essenciais para criar um modelo dimensional eficaz. Compreender as necessidades do negócio e os dados disponíveis é crucial para projetar um esquema que atenda às demandas analíticas. c) Incorreta. O contexto descritivo em um modelo dimensional não está exclusivamente nas tabelas de fatos. Ele é composto tanto pelas dimensões quanto pelos fatos. As dimensões fornecem informações contextuais, como quem, o que, onde, quando e por que, enquanto os fatos representam as métricas quantitativas1. d) Correta. Os processos de negócio são eventos ou atividades que geram métricas de desempenho. Essas métricas são traduzidas em fatos armazenados nas tabelas de fatos. Portanto, os processos de negócio são fundamentais para a criação de um modelo dimensional eficaz1. e) Correta. O processo de design do modelo dimensional segue quatro etapas: 1) selecionar os processos de negócio relevantes; 2) estabelecer a granularidade; 3) identificar as dimensões relevantes; e 4) identificar os fatos que serão medidos. Essas etapas são essenciais para criar um esquema dimensional bem estruturado1. A alternativa incorreta é, portanto, a letra C. (Gabarito: Letra C)

front: (CEBRASPE/CNPq/2024) Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue. As tabelas de dimensão na modelagem para BI são estruturas de dados com informações agregadas e medidas específicas.
response: Errado
comment: As informações agregadas e medidas específicas ficam nas tabelas fato, e não nas tabelas dimensão, como a afirmativa expõe. Por esse motivo, está incorreta.
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back: Errado - As informações agregadas e medidas específicas ficam nas tabelas fato, e não nas tabelas dimensão, como a afirmativa expõe. Por esse motivo, está incorreta.

front: (FGV/PREF. BH/2024) O modelo multidimensional é composto por diversos elementos, por exemplo, dimensões, chaves, medidas e tabelas de fatos. As tabelas de fatos podem ser do tipo
a) star e snowflake.
b) mutivalorate dataset e surrogate.
c) uncommited dataset, snapshot e dynamic dataset.
d) transaction, periodic snapshot e accumulating snapshot.
response: Letra D
comment: Apesar de podermos ter diversos tipos de tabela fato, Kimball define 3 tipos essenciais: transacional, snapshot periódico e spanshot acumulado. A alternativa correta é, portanto, a letra D.
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back: Letra D - Apesar de podermos ter diversos tipos de tabela fato, Kimball define 3 tipos essenciais: transacional, snapshot periódico e spanshot acumulado. A alternativa correta é, portanto, a letra D.

front: (CEBRASP/INPI/2024) Julgue o seguinte item, relacionados a modelagem de dados. Em uma modelagem dimensional, os elementos tabelas fato (para os dados que são métricas) e tabelas dimensões (para os dados descritivos) são opcionais, por exemplo, em um data warehouse.
response: Errado
comment: Errado, meu aluno. As tabelas fato e dimensão não são opcionais, muito pelo contrário - elas são obrigatórias, são elas que compõem o modelo dimensional.
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back: Errado - Errado, meu aluno. As tabelas fato e dimensão não são opcionais, muito pelo contrário - elas são obrigatórias, são elas que compõem o modelo dimensional.

front: (FGV/CGE SC/2023) Uma rede de lojas de departamentos planeja configurar uma tabela de fato (VENDAS) que favoreça a integridade para análise de vendas no mesmo carrinho (na mesma transação de venda, tal qual a associação conhecida entre fralda e cerveja). A tabela de fato possui os seguintes atributos: ChaveCalendário(FK), ChaveLoja(FK), ChaveProduto(FK), ChaveCliente(FK), IDTransação, HoraMinVenda, ReaisVendidos e QuantidadeVendida. Assinale a opção que indica o(s) atributo(s) que deve(m) ser a chave primária da tabela de fato VENDAS.
a) Apenas IDTransação.
b) Apenas ChaveProduto.
c) Chave composta por ChaveProduto e IDTransação.
d) Chave composta por ChaveCliente e IDTransação.
e) IDTransação, ChaveProduto e ChaveCliente.
response: Letra C
comment: Questão interessante sobre a construção do modelo dimensional. Queremos analisar as vendas de um mesmo carrinho, para tanto, nossa chave primária deverá fornecer informações suficientes para que possamos obter as informações necessárias à análise da métrica do fato. Precisamos definir quais parâmetros são necessários para unificar a nossa transação. Nesse contexto, o primeiro apontamento óbvio é o IDTransação. Porém, numa mesma transação, podemos ter mais de um produto – e é necessário que saibamos quais são esses produtos para analisar a transação, para individualizar cada produto comprado. Sendo assim, precisamos montar uma chave composta com ChaveProduto e IDTransação.
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back: Letra C - Questão interessante sobre a construção do modelo dimensional. Queremos analisar as vendas de um mesmo carrinho, para tanto, nossa chave primária deverá fornecer informações suficientes para que possamos obter as informações necessárias à análise da métrica do fato. Precisamos definir quais parâmetros são necessários para unificar a nossa transação. Nesse contexto, o primeiro apontamento óbvio é o IDTransação. Porém, numa mesma transação, podemos ter mais de um produto – e é necessário que saibamos quais são esses produtos para analisar a transação, para individualizar cada produto comprado. Sendo assim, precisamos montar uma chave composta com ChaveProduto e IDTransação.

front: (CEBRASPE/DP DF/2022) Julgue o item subsecutivo, a respeito da modelagem de bases de dados multidimensionais. Em um cubo de dados, os dados são visualizados em somente uma dimensão.
response: Errado
comment: Errado, meu caro. A vantagem do cubo de dados é que podemos manipulá-lo em duas, três ou maisdimensões, não somente uma.
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back: Errado - Errado, meu caro. A vantagem do cubo de dados é que podemos manipulá-lo em duas, três ou maisdimensões, não somente uma.

front: (FGV/SEFAZ AM/2022) Assinale a opção que apresenta os tipos de métricas presentes nas tabelas Fato utilizadas em modelos multidimensionais.
a) Cubo e hipercubo.
b) Estrela e floco de neve.
c) Boolena, numérica e string.
d) Aditiva, não aditiva e semiaditiva.
e) Chave surrogate, dimensão e hierarquia.
response: Letra D
comment: Em termos de métricas, conforme vimos na aula, temos três classificações possíveis: tabelas fato aditivas, não aditivas e semiaditivas. Correta, portanto, a afirmativa D.
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back: Letra D - Em termos de métricas, conforme vimos na aula, temos três classificações possíveis: tabelas fato aditivas, não aditivas e semiaditivas. Correta, portanto, a afirmativa D.

front: (CEBRASPE/FUB/2022) Julgue o item subsecutivo, referentes a técnicas de otimização de consultas SQL e a técnicas de modelagem multidimensional. Apesar de poupar espaço de armazenamento, a modelagem snowflake é contraindicada para consultas com alta demanda de processamento em razão do seu potencial para impactar negativamente os tempos de resposta das consultas.
response: Certo
comment: Ao montarmos a modelagem snowflake, reduzimos a redundância, com menos repetições de um mesmo dado temos um menor espaço de armazenamento. Porém, isso vem ao custo do desempenho em consultas, já que temos de realizar diversas junções entre as tabelas normalizadas, aumentado o tempo de resposta e, consequentemente, reduzindo o desempenho do modelo. Correta a afirmativa.
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back: Certo - Ao montarmos a modelagem snowflake, reduzimos a redundância, com menos repetições de um mesmo dado temos um menor espaço de armazenamento. Porém, isso vem ao custo do desempenho em consultas, já que temos de realizar diversas junções entre as tabelas normalizadas, aumentado o tempo de resposta e, consequentemente, reduzindo o desempenho do modelo. Correta a afirmativa.

front: (CEBRASPE/MP TCE-SC/2022) A característica principal da modelagem dimensional é a simplicidade e o seu foco é o cruzamento de variáveis.
response: Certo
comment: Está certinho, meu caro. Você pode ter certa estranheza com a relação da modelagem dimensional com a simplicidade, mas está correto – no contexto da programação e criação de softwares, o modelo dimensional é considerado um modelo simples e de fácil entendimento. Além disso, o seu foco é, corretamente, o cruzamento de variáveis para extração de informações úteis à organização.
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back: Certo - Está certinho, meu caro. Você pode ter certa estranheza com a relação da modelagem dimensional com a simplicidade, mas está correto – no contexto da programação e criação de softwares, o modelo dimensional é considerado um modelo simples e de fácil entendimento. Além disso, o seu foco é, corretamente, o cruzamento de variáveis para extração de informações úteis à organização.

front: (FCC/ALAP/2020) Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem. Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:
a) Query e Réplica
b) Fato e Dimensão
c) Dimensão e Réplica
d) Fato e ETL
e) ETL e Query
response: Letra B
comment: A tabela A, segundo o enunciado, contém “a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia” – essas informações estão presentes na tabela fato, que armazena as métricas do negóico. Já a tabela B, segundo o enunciado, contém “a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem”. São características dos produtos, presentes na tabela dimensão.
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back: Letra B - A tabela A, segundo o enunciado, contém “a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia” – essas informações estão presentes na tabela fato, que armazena as métricas do negóico. Já a tabela B, segundo o enunciado, contém “a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem”. São características dos produtos, presentes na tabela dimensão.

front: (FCC/SEFAZ BA/2019) Suponha que uma Auditora Fiscal da área de TI tenha proposto a seguinte modelagem multidimensional para a SEFAZ−BA:
Fato central: Controle de Receitas e Despesas
A partir do Fato Controle de Receitas e Despesas:
Dimensão Tempo
Dimensão Receitas
Dentro da dimensão Receitas: Dimensão Receitas de Impostos
Dentro da dimensão Receitas: Dimensão Receitas de Taxas
Dimensão Despesas
Dentro da dimensão Despesas: Dimensão Tipo de Despesa
Dimensão Cidade
Dentro da dimensão Cidade: Dimensão NF-e
A modelagem multidimensional proposta
a) é o resultado da decomposição de mais de uma dimensão que possui hierarquias entre seus membros, caracterizando o modelo snowflake, a partir de um fato central.
b) tem como característica um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam, em um formato simétrico, característico do modelo star.
c) parte de um elemento central, denominado pivot, a partir do qual são realizadas operações OLAP como roll up, em que busca-se aumentar o nível de detalhe ou diminuir a granularidade da consulta.
d) possui um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam e seus membros, sob uma única estrutura hierárquica, facilitando a inclusão de dados por digitação nas tabelas do DW.
e) não é um modelo normalizado, por isso evita a redundância de valores textuais em cada uma das tabelas, representadas pelas dimensões denominadas dimension tables.
response: Letra A
comment: Traduzindo o texto da questão para um esquema, temos o seguinte: A questão nos traz um modelo com tabelas dimensão derivadas de outras tabelas dimensão, e apenas uma tabela fato central. Isso nos permite concluir que se trata de um modelo do tipo snowflake. A alternativa que corretamente nos aponta isso é a letra A. Quanto à demais: b) Errado. Não há simetria, conforme o esquema acima. c) Errado. Ainda não vimos operações OLAP, mas de forma geral o ROLL UP diminui o nível de detalhe, e o PIVOT gira a perspectiva de dados. d) Errado. A inclusão de dados no DW não é feita por digitação, e sim por ingestão de dados. e) Errado. O modelo descrito é o snowflake - normalziado.
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back: Letra A - Traduzindo o texto da questão para um esquema, temos o seguinte: A questão nos traz um modelo com tabelas dimensão derivadas de outras tabelas dimensão, e apenas uma tabela fato central. Isso nos permite concluir que se trata de um modelo do tipo snowflake. A alternativa que corretamente nos aponta isso é a letra A. Quanto à demais: b) Errado. Não há simetria, conforme o esquema acima. c) Errado. Ainda não vimos operações OLAP, mas de forma geral o ROLL UP diminui o nível de detalhe, e o PIVOT gira a perspectiva de dados. d) Errado. A inclusão de dados no DW não é feita por digitação, e sim por ingestão de dados. e) Errado. O modelo descrito é o snowflake - normalziado.

front: (VUNESP/ISS SP/2023) A modelagem multidimensional de dados é frequentemente utilizada para o projeto e a implementação de sistemas de Data Warehouse. Tal forma de modelagem é composta por dois tipos de tabelas, denominadas de tabelas
a) fato e dimensão.
b) simples e compostas.
c) virtual e completa.
d) concatenadas e analíticas.
e) granuladas e completas.
response: Letra A
comment: Questão tranquila. Os dois tipos de tabelas usadas na modelagem dimensional e, consequentemente, em Data Warehouses, são as tabelas fato e as tabelas dimensão.
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back: Letra A - Questão tranquila. Os dois tipos de tabelas usadas na modelagem dimensional e, consequentemente, em Data Warehouses, são as tabelas fato e as tabelas dimensão.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP-EXE/2022) Na modelagem dimensional, a tabela fato deverá refletir o maior número de informações para os negócios, sejam números ou não.
response: Errado
comment: Os fatos são dados numéricos, quantitativos. Nesse sentido, a afirmativa está incorreta - a tabela fato deve refletir o maior número de informações para o negócio sim, mas essas informações devem ser numéricas.
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back: Errado - Os fatos são dados numéricos, quantitativos. Nesse sentido, a afirmativa está incorreta - a tabela fato deve refletir o maior número de informações para o negócio sim, mas essas informações devem ser numéricas.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP-EXE/2022) Em uma modelagem dimensional, o campo Nomes das lojas poderá ser utilizado em uma tabela fato ou na tabela dimensão.
response: Errado
comment: O campo Nomes das lojas implica em um atributo descritivo, não numérico, apenas uma informação gerencial, não um fato. Por esse motivo, ele poderá ser utilizado somente nas tabelas dimensão.
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back: Errado - O campo Nomes das lojas implica em um atributo descritivo, não numérico, apenas uma informação gerencial, não um fato. Por esse motivo, ele poderá ser utilizado somente nas tabelas dimensão.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP-EXE/2022) Chave do produto é uma chave estrangeira (FK – foreign key); é possível que exista um campo desse tipo em outra tabela, como chave primária (PK – primary key).
response: Certo
comment: Corretamente. A Chave do produto é uma FK, isso é, uma chave estrangeira, dentro da tabela fato. Em uma tabela dimensão, ela atuará como uma chave primária. Esse elo de ligação FK/PK é o que une as tabelas fato e dimensão.
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back: Certo - Corretamente. A Chave do produto é uma FK, isso é, uma chave estrangeira, dentro da tabela fato. Em uma tabela dimensão, ela atuará como uma chave primária. Esse elo de ligação FK/PK é o que une as tabelas fato e dimensão.

front: (CEBRASPE/FUNPRESP-EXE/2022) Uma tabela fato como a mostrada pode apresentar uma relação de muitos para muitos em modelos dimensionais.
response: Certo
comment: Perfeito! Lembrem-se do conceito trazido por Kimball, “Uma tabela de fatos armazena os resultados de um evento de processo de negócios e, por sua natureza, possui uma relação muitos-para-muitos (M:M) entre suas chaves estrangeiras, como vários produtos sendo vendidos em várias lojas em vários dias.”
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back: Certo - Perfeito! Lembrem-se do conceito trazido por Kimball, “Uma tabela de fatos armazena os resultados de um evento de processo de negócios e, por sua natureza, possui uma relação muitos-para-muitos (M:M) entre suas chaves estrangeiras, como vários produtos sendo vendidos em várias lojas em vários dias.”

front: (FGV/SENADO/2012) Com relação ao tema Modelagem Multidimensional, analise as afirmativas a seguir.
I. Os esquemas star e dataflake são elementos encontrados na modelagem dimensional.
II. Os datawarehouses são costumeiramente organizados em torno de uma tabela de fatos e muitas tabelas de dimensões.
III. Uma tabela de fatos é sempre composta por três tipos de atributos: atributos de medidas, atributos de dimensões e chaves surrogate de dimensões degeneradas que variam ao longo do tempo.
Assinale:
a) se somente a afirmativa I estiver correta.
b) se somente a afirmativa II estiver correta.
c) se somente a afirmativa III estiver correta.
d) se somente as afirmativas I e II estiverem corretas.
e) se somente as afirmativas II e III estiverem corretas.
response: Letra B
comment: Vamos analisar cada afirmativa: I – Errado. são os esquemas star e snowflake, não dataflake.. II – Certo. ainda não vimos os DW, mas são justamente neles que armazenamos nossos bancos de dados dimensionais. III – Errado. as tabelas fato não contêm atributos de dimensão – esses, assim como as chaves surrogate, estão presentes na tabela dimensão.
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back: Letra B - Vamos analisar cada afirmativa: I – Errado. são os esquemas star e snowflake, não dataflake.. II – Certo. ainda não vimos os DW, mas são justamente neles que armazenamos nossos bancos de dados dimensionais. III – Errado. as tabelas fato não contêm atributos de dimensão – esses, assim como as chaves surrogate, estão presentes na tabela dimensão.