Uma grande rede de varejo necessita alimentar seu data warehouse com as movimentações de estoque registradas no banco de dados transacional, porém a extração completa diária de milhões de registros tornou-se inviável devido ao tempo de processamento e ao impacto no desempenho do sistema de origem. A equipe de dados decide implementar uma técnica que captura apenas os registros inseridos, atualizados ou excluídos desde a última sincronização, replicando esses incrementos para o repositório analítico. Assinale a alternativa que identifica essa técnica de integração de dados.

No contexto de Data Warehousing, bases de dados multidimensionais são estruturadas para facilitar o processamento analítico e a geração de relatórios de forma eficiente. A modelagem e a otimização dessas bases exigem a aplicação de técnicas que garantam desempenho e escalabilidade, suportando as operações de OLAP (Online Analytical Processing). Relacione as técnicas de modelagem com suas respectivas descrições ou objetivos.

Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema). 2.Tabelas Fato e Dimensão. 3.Indexação Bitmap. 4.Modelo Snowflake (Floco de Neve). 5.Materialização de Visões.

Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados os resultados de consultas frequentes, reduzindo o tempo de resposta nas consultas complexas.

(__)Técnica de indexação usada para bases de dados com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de índices binários.

(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise, mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à tabela fato, otimizando a performance de consulta.

(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as dimensões contendo atributos.

(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a complexidade das junções.

A sequência correta é:

Sobre Data Warehouse, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Data Warehouse é um tipo de banco de dados projetado para otimizar operações transacionais como inserção e atualização dos dados.
( ) Data Warehouse apresenta como característica ser variante no tempo, pois é projetado para o armazenamento de informações históricas.
( ) O modelo dimensional estrela tem a normalização como característica principal, garantindo uma maior consistência de dados.

As afirmativas são, respectivamente,

Sobre Data Warehouse, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Data Warehouse é um tipo de banco de dados projetado para otimizar operações transacionais como inserção e atualização dos dados.
( ) Data Warehouse apresenta como característica ser variante no tempo, pois é projetado para o armazenamento de informações históricas.
( ) O modelo dimensional estrela tem a normalização como característica principal, garantindo uma maior consistência de dados.

As afirmativas são, respectivamente,

Com relação às arquiteturas de armazenamento e processamento de dados em larga escala, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) Os Data Lakes fundamentam-se no conceito de schema-onread, permitindo o armazenamento de dados em seu formato bruto sem a necessidade de uma estrutura rígida no momento da ingestão.
( ) Os Data Warehouses operam sob o modelo de schema-onwrite, exigindo que os dados sejam transformados e estruturados conforme um esquema definido antes de sua carga e disponibilização para consulta.
( ) Os Data Lakes são repositórios projetados exclusivamente para o armazenamento de dados não estruturados, sendo tecnicamente incompatíveis para dados estruturados provenientes de sistemas transacionais.

As afirmativas são, respectivamente,