Quando a tabela fato está definida no nível de granularidade de itens e o número do documento maior (número da ordem de compra, nota fiscal ou pedido de serviço) está na tabela fato para desempenhar o papel de integrador ou "alinhavador" dos itens deste próprio documento, utiliza-se qual técnica de modelagem dimensional de dados?

Um data warehouse é um repositório de informações de uma fonte única, armazenadas sob diversos esquemas, em um só local, e que fornecem dados consolidados.

Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é avaliado no conjunto de teste. Quanto menor o conjunto de treinamento, maior a variância do modelo; no entanto, se o conjunto de treinamento for grande demais, a precisão estimada calculada a partir do conjunto menor é menos confiável.

Na construção de um data warehouse, o processo extract, transform and load (ETL), normalmente, é o menos crítico e o mais rápido. Esse processo envolve a extração dos dados, na sua transformação, e, eventualmente, influencia na limpeza desses dados.

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.