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A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.


Nas operações do OLAP, o drill-down aumenta o nível de detalhamento, ao passo que o drill-up diminui o nível de granularidade das dimensões em um data warehouse.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.


As limitações dos bancos de dados relacionais que utilizam modelo entidade-relacionamento podem ser superadas por meio do uso de ferramentas OLAP (online analytical processing).

Julgue o item subsequente, acerca de segurança da informação de um SGBD e de um BI (Business Intelligence).

MOLAP é um método utilizado para apresentar, fisicamente e em formato relacional, os dados em formato OLAP.

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas do tipo I não tem a capacidade de realizar inferências indutivas, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, que são uma característica nativa de sistemas do tipo II. Sistemas do tipo I fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Sistemas do tipo II, por outro lado, podem ajudar a detectar tendências, encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em bancos de dados. Os sistemas do tipo II podem encontrar informações ocultas nos dados disponíveis, mas é o gestor quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para a organização.
Os sistemas do tipo I e II são, correta e respectivamente,
Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como