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A propriedade de volume em Big Data refere-se à diversidade de tipos e formatos de dados coletados, analisados e utilizados

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São exemplos das principais operações que podem ser realizadas em um modelo OLAP: Roll-down, Drill-up, Peach e Push-up.

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A modelagem dimensional de dados tem o foco na rápida disponibilização dos dados e se preocupa apenas com a visualização; o modelo dimensional surgiu para atender os sistemas transacionais (OLTP).

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Uma tabela estará na terceira forma normal (3FN) se e somente se ela estiver na 1FN e na 2FN, e se todos os atributos não chave primária puderem ser obtidos somente por meio da chave primária.

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A modelagem lógica de dados inclui índices e constraints, assim como chaves primária e estrangeira.

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A otimização de bases de dados para BI visa garantir que as consultas analíticas sejam executadas de maneira eficiente e rápida, a exemplo da indexação, que poderia ser a criação de índices nas tabelas de fatos e dimensões para acelerar a recuperação de dados; índices comuns incluem índices de colunas, índices compostos e índices bitmap.

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O processamento em tempo real geralmente requer menos recursos computacionais em comparação ao processamento offline.

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O processamento em lote é inadequado para tarefas que exigem resposta imediata e interatividade, sendo recomendado para tarefas que podem ser agendadas e executadas sem a necessidade de interação.

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O processamento massivo de dados é necessário para diversos tipos de aplicações, como, por exemplo, a análise de logs de servidores web, o processamento de dados de sensores IoT e a análise de dados climáticos.

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MapReduce é uma ferramenta de uso restrito a frameworks de Big Data, como o Hadoop, e deve ser aplicado exclusivamente no tratamento de dados estruturados, sendo ineficiente para processar dados não estruturados.