Acerca de banco de dados, OLAP, normalização e MVC, julgue o item subsequente.

Em uma arquitetura OLAP em que haja enorme volume de processamento de dados, é tecnicamente inviável inserir dispositivos móveis, mesmo para clientes e usuários, uma vez que essa arquitetura é voltada para processamento massivo de dados com milhares de registros.

Julgue o item subsequente , a respeito de datawarehouse e business intelligence (BI).

A exploração, no sentido de utilizar as informações contidas em um datawarehouse, é conhecida como data mining.

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A representação multidimensional dos dados, junto com todos os agregados, é conhecida como cubo de dados, sendo este uma generalização do que é conhecido na terminologia estatística como tabulação cruzada.

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BI é o processo de coleta, transformação, análise e distribuição de dados, coletados em informações estratégicas, para tomada de decisões nas empresas, incorporando o conceito de gerenciamento de dados e permitindo extrair dados arquivados em vários sistemas, identificá-los, definir padrões, detectar tendências e fazer previsões.

O banco de dados de um MOLAP possui um SGDB multidimensional, ou seja, permite armazenamento de dados nas células de um array multidimensional.

Uma tupla deve conter um valor específico para cada um dos seus atributos.

As projeções de uso de um datawarehouse que dá suporte a um OLAP são obtidas apenas após a construção dos dados no datawarehouse para que os caminhos de acesso e o armazenamento sejam sempre os mesmos, independentemente da demanda.

As crosstabs, ou tabulações cruzadas, podem apresentar várias dimensões, em que são consideradas variáveis independentes, e a interseção entre as células da tabela contém valores de variáveis dependentes correspondentes a elas.

Acerca de banco de dados, OLAP, normalização e MVC, julgue o item subsequente.

Devido à necessidade de atualização sincronizada e imediata dos dados com o ambiente transacional, o planejamento de uma arquitetura OLAP deve ser combinado com a arquitetura MVC, privilegiando o controlador em detrimento do modelo.

Para serem utilizados em um datawarehouse, os dados extraídos de diversas fontes não relacionadas devem ser formatados com nomes, significados e domínios de forma consolidada, para que não haja inconsistência de dados.