Acerca de modelagem multidimensional de dados, julgue o item que se segue.

Em bases de dados multidimensionais, entre as ferramentas e métodos que podem ser utilizados para se aumentar a eficiência das consultas se incluem as funções especiais OLAP (online analytical processing) relacional (ROLAP) e multidimensional (MOLAP), as extensões SQL e os métodos de junção (join) sofisticados.

A respeito de banco de dados em SQL, julgue o item seguinte.

Existe uma integração total entre a tecnologia data mining e todos os SGBDs que permite a qualquer usuário, até mesmo aos que desconhecem o esquema de dados de um banco em SQL, descobrir informações nele existentes.

Todos os dados de um sítio web acessados por meio de protocolo http podem ser extraídos, independentemente do perfil de acesso do usuário.

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Uma das características do modelo estrela é a representação explícita das hierarquias de atributos, com economia de armazenamento de espaço.

PORQUE

O frequente uso do modelo multidimensional de dados estrela justifica-se pela sua simplicidade e pela preocupação com a normalização das suas dimensões.
Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que

Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionais de sistemas transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais

A funcionalidade pré-programada de resumir os dados, com generalização crescente, oferecida pelas aplicações por meio das ferramentas de construção de data warehouses é denominada

NÃO se trata, comparativamente ao OLTP, de uma característica de um data warehouse:

Com relação à arquitetura OLAP, julgue o item seguinte.

Drill up e down são técnicas analíticas em que o usuário transita entre vários níveis de agregação dos dados, indo do mais sumarizado ao mais detalhado e vice-versa.