Com relação aos passos do processo de projeto de bancos de dados e de modelagem de dados relacional e dimensional, julgue o item subsequente.
Na modelagem dimensional, implementada em sistemas de data warehouse, o esquema snowflake caracteriza-se por possuir diversas tabelas de fatos e de dimensões, sendo estas últimas organizadas hierarquicamente na terceira forma normal (3FN).

Acerca dos conceitos de banco de dados transacionais (OLTP) e analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

O ROLAP, sistema que se baseia na manipulação dos dados armazenados na base de dado relacional, apresenta a desvantagem de não lidar com grandes quantidades de dados.

Com relação a bancos de dados transacionais e analíticos, julgue o seguinte item.
As operações slice and dice dos sistemas OLAP permitem selecionar e modificar a posição de uma informação, a troca de linhas por colunas e o giro do cubo multidimensional. Entretanto, não é permitido combiná-las com as operações drill down ou roll up.

Com relação a bancos de dados transacionais e analíticos, julgue o seguinte item.

Os sistemas OLTP (online transaction processing) usualmente adotam o modelo de dados entidade-relacionamento e uma base de dados orientada a aplicações.

No que se refere a bancos de dados transacionais (OLTP) e a banco de dados analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

Diferentemente dos modelos OLTP fundamentados nas operações de álgebra relacional, os servidores OLAP suportam um conjunto de operações, como por exemplo, o drill-down, que implica examinar dados com maior nível de detalhe dentro da hierarquia de cada dimensão do modelo multidimensional.

Acerca de data warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e data mining, julgue o item que se segue.

O desenvolvimento de um sistema por meio de extrações e integrações de diversas bases de dados, bem como a consolidação de informações de arquivos de texto externos e internos, são características relacionadas a uma solução de BI/DW.

Com relação a bancos de dados transacionais e analíticos, julgue o seguinte item.
Nos sistemas OLAP, os usuários têm permissão para leitura, inserção, modificação e exclusão dos dados armazenados, e podem analisá-los sob diversos ângulos

Julgue o item seguinte, referente a data mining.

Selecionar uma amostra e determinar os conjuntos de itens frequentes dessa amostra para formar a lista de previsão de subconjunto são as principais características do algoritmo de previsão.

A figura apresentada ilustra um modelo contendo conceitos operados no domínio de organizações que trabalham, por exemplo, com escolas, currículos, disciplinas e alunos. Considerando essas informações, bem como os conceitos de arquitetura OLAP, modelo relacional e normalização de dados, julgue o item que se segue.

Em um modelo de dados relacional não normalizado, desenvolvido para suportar o processamento analítico online aderente ao modelo conceitual apresentado, os conceitos de período letivo e endereço são candidatos a gerar as tabelas que representam dimensões do modelo, enquanto os conceitos de aluno e disciplina são candidatos a gerar as tabelas de fatos do modelo.

A figura apresentada ilustra um modelo contendo conceitos operados no domínio de organizações que trabalham, por exemplo, com escolas, currículos, disciplinas e alunos. Considerando essas informações, bem como os conceitos de arquitetura OLAP, modelo relacional e normalização de dados, julgue o item que se segue.

Em um modelo de dados relacional não normalizado, desenvolvido para suportar o processamento analítico online aderente ao modelo conceitual apresentado, a presença de escolas vinculadas a redes, unidades acadêmicas vinculadas a escolas, e subunidades acadêmicas vinculadas a unidades acadêmicas reforça a necessidade de desenvolvimento de um modelo do tipo estrela estendendo um modelo do tipo floco de neve (snow flake).