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1 Data Warehouse Granularidade rogerioaraujo.wordpress.com - 1

2 Granularidade A granularidade de dados refere-se ao nível de sumarização dos elementos e de detalhe disponíveis nos dados, considerando o mais importante aspecto do projeto de um Data Warehouse. Quanto mais detalhe existir, mais baixo será o nível de granularidade. Quanto menos detalhe existir, mais alto será o nível de granularidade. (Grifei) MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. Tecnologia e Projeto de Data Warehouse: uma visão multidimensional. 4ª edição. São Paulo: Érica, rogerioaraujo.wordpress.com - 2

3 Granularidade Granularity refers to the level of detail or summarization of the units of data in the data warehouse. The more detail there is, the lower the level of granularity. The less detail there is, the higher the level of granularity. High level of detail low level of granularity. INMON, William H.. Building the Data Warehouse. 4. ed. Wiley, rogerioaraujo.wordpress.com - 3

4 Granularidade Domingo: 3 unidades Segunda: 10 unidades ALTO nível de detalhe BAIXO nível de granularidade Terça: 5 unidades Quarta: 7 unidades Semana: 49 Quinta: 11 unidades Sexta: 9 unidades Sábado: 4 unidades rogerioaraujo.wordpress.com - 4

5 Granularidade Domingo: 3 unidades Segunda: 10 unidades Terça: 5 unidades Quarta: 7 unidades Semana: 49 Quinta: 11 unidades Sexta: 9 unidades Sábado: 4 unidades BAIXO nível de detalhe ALTO nível de granularidade rogerioaraujo.wordpress.com - 5

6 Granularidade Grão em um nível mais detalhado Grão em um nível mais alto (sumarizado) rogerioaraujo.wordpress.com - 6

7 Granularidade Grão em um nível mais detalhado Vantagem: O usuário poderá ver a informação em qualquer nível de agregação Desvantagem Pode acarretar um aumento muito grande do volume de dados armazenado Prejuízo de perfomance Grão em um nível mais alto (sumarizado) Vantagem: Menor volume de dados armazenado Desvantagem Usuário ficará impossibilitado de realizar consultas mais detalhadas rogerioaraujo.wordpress.com - 7

8 Granularidade Granularidade Sumarização Detalhamento rogerioaraujo.wordpress.com - 8

9 Granularidade Granularidade Sumarização Detalhamento rogerioaraujo.wordpress.com - 9

10 Granularidade Sumarização Detalhamento Inversamente proporcionais rogerioaraujo.wordpress.com - 10

11 Granularidade Detalhamento Drill down Domingo: 3 unidades Segunda: 10 unidades Terça: 5 unidades Quarta: 7 unidades Semana: 49 Quinta: 11 unidades Sexta: 9 unidades Sábado: 4 unidades Sumarização Roll up rogerioaraujo.wordpress.com - 11

12 Drill Down e Roll up O drill down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade. O drill up ou roll up é o contrário. Ele ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação. (Grifei) MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. Tecnologia e Projeto de Data Warehouse: uma visão multidimensional. 4ª edição. São Paulo: Érica, rogerioaraujo.wordpress.com - 12

13 Pulo do gato!!! rogerioaraujo.wordpress.com - 13

14 Granularidade Sumarização Granularidade Diretamente proporcionais rogerioaraujo.wordpress.com - 14

15 Drill Down e Roll up O drill down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade. O drill up ou roll up é o contrário. Ele ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação. (Grifei) MACHADO, Felipe Nery Rodrigues. Tecnologia e Projeto de Data Warehouse: uma visão multidimensional. 4ª edição. São Paulo: Érica, rogerioaraujo.wordpress.com - 15

16 Drill Down e Roll up A operação de roll up ou drill up não é limitado pelo grão máximo Os dados podem ser agregados mesmo após se chegar a este limite superior A operação de drill down é limitado pelo grão mínimo rogerioaraujo.wordpress.com - 16

17 Drill Down e Roll up Domingo: 3 unidades Segunda: 10 unidades Terça: 5 unidades Quarta: 7 unidades Semana: 49 Quinta: 11 unidades Sexta: 9 unidades Sábado: 4 unidades rogerioaraujo.wordpress.com - 17

18 Drill Down e Roll up Domingo: 3 unidades Segunda: 10 unidades Grão máximo: semana Grão mínimo: dia Terça: 5 unidades Quarta: 7 unidades Semana 1: 49 Quinta: 11 unidades Sexta: 9 unidades Sábado: 4 unidades Domingo: 4 unidades Quinzena 1: 94 Segunda: 9 unidades Terça: 3 unidades Quarta: 8 unidades Semana 2: 45 Quinta: 2 unidades Sexta: 12 unidades Sábado: 7 unidades rogerioaraujo.wordpress.com - 18

19 Marco - Questões de concursos rogerioaraujo.wordpress.com - 19

20 Marco - Questões de concursos [FGV 2010 BADESC Administração de Banco de Dados Questão 36 Item III] III. Drill Up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados. rogerioaraujo.wordpress.com - 20

21 Marco - Questões de concursos [FGV 2010 BADESC Administração de Banco de Dados Questão 36 Item III] III. Drill Up Down: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados. Gabarito: ERRADO. rogerioaraujo.wordpress.com - 21

22 Marco - Questões de concursos [FCC 2011 TRT 1ª Região Analista Judiciário Tecnologia da Informação Questão 59] Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de [A] relacionamento. [B] capacidade. [C] granularidade. [D] integridade. [E] arquitetura. rogerioaraujo.wordpress.com - 22

23 Marco - Questões de concursos [FCC 2011 TRT 1ª Região Analista Judiciário Tecnologia da Informação Questão 59] Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de [A] relacionamento. [B] capacidade. [C] granularidade. [D] integridade. [E] arquitetura. rogerioaraujo.wordpress.com - 23

24 Marco - Questões de concursos [FCC 2007 TRF 3ª Região Analista Judiciário Tecnologia da Informação Questão 59] Importante conceito associado aos Data Warehouse como, por exemplo, a definição do menor intervalo correspondendo a um dia, sem levar em conta suas subdivisões tais como horas, minutos e assim sucessivamente, é o de [A] granularidade. [B] usabilidade. [C] funcionalidade. [D] temporalidade. [E] acessibilidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 24

25 Marco - Questões de concursos [FCC 2007 TRF 3ª Região Analista Judiciário Tecnologia da Informação Questão 59] Importante conceito associado aos Data Warehouse como, por exemplo, a definição do menor intervalo correspondendo a um dia, sem levar em conta suas subdivisões tais como horas, minutos e assim sucessivamente, é o de [A] granularidade. [B] usabilidade. [C] funcionalidade. [D] temporalidade. [E] acessibilidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 25

26 Marco - Questões de concursos [FCC 2007 Câmara dos Deputados Analista Legislativo Atribuição Informática Legislativa Questão 83] Para projetar um datawarehouse, a primeira atividade da modelagem dimensional deve ser definir [A] os atributos das tabelas Fato. [B] as tabelas Dimensão. [C] a normalização das tabelas Dimensão. [D] as áreas de negócio. [E] a granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 26

27 Marco - Questões de concursos [FCC 2007 Câmara dos Deputados Analista Legislativo Atribuição Informática Legislativa Questão 83] Para projetar um datawarehouse, a primeira atividade da modelagem dimensional deve ser definir [A] os atributos das tabelas Fato. [B] as tabelas Dimensão. [C] a normalização das tabelas Dimensão. [D] as áreas de negócio. [E] a granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 27

28 Marco - Questões de concursos [FCC 2003 TCE/SP Agente da Fiscalização Financeira Área de Sistemas Questão 96] O primeiro passo da modelagem dimensional, que efetivamente difere dos processos convencionais de bancos de dados, é [A] normalização das tabelas Dimensão. [B] definição dos atributos das tabelas Fato. [C] definição das tabelas Dimensão. [D] definição de granularidade. [E] definição da área de negócio. rogerioaraujo.wordpress.com - 28

29 Marco - Questões de concursos [FCC 2003 TCE/SP Agente da Fiscalização Financeira Área de Sistemas Questão 96] O primeiro passo da modelagem dimensional, que efetivamente difere dos processos convencionais de bancos de dados, é [A] normalização das tabelas Dimensão. [B] definição dos atributos das tabelas Fato. [C] definição das tabelas Dimensão. [D] definição de granularidade. [E] definição da área de negócio. rogerioaraujo.wordpress.com - 29

30 Marco - Questões de concursos [ESAF 2006 ENAP Analista de Sistemas Questão 43 Item III] III. Um dos mais importantes aspectos do projeto de um Data Warehouse é a granularidade dos dados, que se refere ao nível de sumarização dos elementos de detalhe disponível nos dados. Quanto mais detalhes existirem, mais baixo será o nível de granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 30

31 Marco - Questões de concursos [ESAF 2006 ENAP Analista de Sistemas Questão 43 Item III] III. Um dos mais importantes aspectos do projeto de um Data Warehouse é a granularidade dos dados, que se refere ao nível de sumarização dos elementos de detalhe disponível nos dados. Quanto mais detalhes existirem, mais baixo será o nível de granularidade. Gabarito: CERTO. rogerioaraujo.wordpress.com - 31

32 [CESPE 2010 IJSN/ES] Marco - Questões de concursos [77] Uma das operações básicas de OLAP é denominada drill down e ocorre quando se eleva o nível de detalhamento da informação. Com isso, o nível da granularidade é reduzido. A operação inversa, denominada drill throught, ocorre quando o usuário diminui o nível de detalhamento. rogerioaraujo.wordpress.com - 32

33 [CESPE 2010 IJSN/ES] Marco - Questões de concursos [77] Uma das operações básicas de OLAP é denominada drill down e ocorre quando se eleva o nível de detalhamento da informação. Com isso, o nível da granularidade é reduzido. A operação inversa, denominada drill throught roll up, ocorre quando o usuário diminui o nível de detalhamento. Gabarito: ERRADO. rogerioaraujo.wordpress.com - 33

34 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados. rogerioaraujo.wordpress.com - 34

35 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados. rogerioaraujo.wordpress.com - 35

36 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados. rogerioaraujo.wordpress.com - 36

37 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados. Gabarito segunda a banca: CERTO. rogerioaraujo.wordpress.com - 37

38 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam e reduzem o nível de granularidade dos dados. Gabarito segunda a banca: CERTO. rogerioaraujo.wordpress.com - 38

39 [CESPE 2010 BASA Cargo 16] Marco - Questões de concursos [90] Ao explorar um data warehouse por meio de uma ferramenta OLAP, o analista pode executar as operações de drill down e drill up, que, respectivamente, aumentam reduzem e reduzem aumentam o nível de granularidade dos dados. Gabarito segunda a banca: CERTO, mas deveria ser ERRADO. rogerioaraujo.wordpress.com - 39

40 Marco - Questões de concursos [CESPE 2009 UNIPAMPA Cargo 2] [96] Ferramentas do tipo OLAP são utilizadas para extrair dados e realizar análise ad hoc, na área de business intelligence. Elas permitem, entre outras operações, executar o drill down, que é o aumento da granularidade dos dados, o slice and dice, que permite executar operações de projeção nas dimensões, e o pivoteamento, que permite realizar rotação (tabulação transversal) do cubo. rogerioaraujo.wordpress.com - 40

41 Marco - Questões de concursos [CESPE 2009 UNIPAMPA Cargo 2] [96] Ferramentas do tipo OLAP são utilizadas para extrair dados e realizar análise ad hoc, na área de business intelligence. Elas permitem, entre outras operações, executar o drill down, que é o aumento diminuição da granularidade dos dados, o slice and dice, que permite executar operações de projeção nas dimensões, e o pivoteamento, que permite realizar rotação (tabulação transversal) do cubo. Gabarito: ERRADO. rogerioaraujo.wordpress.com - 41

42 Marco - Questões de concursos [CESPE 2009 UNIPAMPA Cargo 2] [96] Ferramentas do tipo OLAP são utilizadas para extrair dados e realizar análise ad hoc, na área de business intelligence. Elas permitem, entre outras operações, executar o drill down, que é o aumento diminuição da granularidade dos dados, o slice and dice, que permite executar operações de seleção e projeção nas dimensões, e o pivoteamento, que permite realizar rotação (tabulação transversal) do cubo. Gabarito: ERRADO. Slice: Seleção Cláusula WHERE Dice: Projeção SELECT a, b, c FROM table rogerioaraujo.wordpress.com - 42

43 Marco - Questões de concursos [CESPE 2008 Ministério da Saúde Área de Atuação 7 Tecnologia da Informação Gestão e Desenvolvimento de Sistemas] [74] O procedimento de drill down ocorre quando o usuário diminui o nível de detalhe da informação, diminuindo, consequentemente, a granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 43

44 Marco - Questões de concursos [CESPE 2008 Ministério da Saúde Área de Atuação 7 Tecnologia da Informação Gestão e Desenvolvimento de Sistemas] [74] O procedimento de drill down ocorre quando o usuário diminui aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo, consequentemente, a granularidade. Gabarito: ERRADO. rogerioaraujo.wordpress.com - 44

45 Marco - Questões de concursos [CESPE 2007 TCU Analista de Tecnologia da Informação] [150] Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta. rogerioaraujo.wordpress.com - 45

46 Marco - Questões de concursos [CESPE 2007 TCU Analista de Tecnologia da Informação] [150] Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto baixo será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta. Gabarito: ERRADO. A medida que o nível de granularidade é elevado há uma correspondente diminuição da possibilidade de utilização dos dados para atender uma possível consulta, ou seja, comum nível muito baixo de granularidade é possível responder a qualquer consulta relacionada aos dados. Todavia, com um alto nível de granularidade, o número de questões a que os dados podem satisfazer é limitado. rogerioaraujo.wordpress.com - 46

47 Marco - Questões de concursos [CESGRANRIO 2010 EPE Questão 44] Em uma reunião técnica sobre a construção de um data mart de vendas de uma empresa, discute-se o nível de detalhamento dos dados dentro do banco de dados. [A] composição. [B] integração. [C] volatilidade. [D] independência. [E] granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 47

48 Marco - Questões de concursos [CESGRANRIO 2010 EPE Questão 44] Em uma reunião técnica sobre a construção de um data mart de vendas de uma empresa, discute-se o nível de detalhamento dos dados dentro do banco de dados. [A] composição. [B] integração. [C] volatilidade. [D] independência. [E] granularidade. rogerioaraujo.wordpress.com - 48

49 Marco - Questões de concursos [CESGRANRIO 2010 PETROBRAS Engenharia de Software Questão 62] Ferramentas de OLAP são aplicações que permitem uma visão dos dados por meio de perspectivas múltiplas, ajudando aos usuários a tomar decisões através da utilização de uma série de operações básicas que permitem a navegação pelas dimensões do hipercubo de dados definidos no Data Warehouse. Qual das seguintes descrições refle te corretamente uma propriedade das operações das ferramentas de OLAP? [A] A operação de roll up ou drill up diminui o nível de detalhamento da informação e não é limitado pelo grão máximo, pois os dados podem ser agregados mesmo após se chegar a este limite superior. [B] A operação de drill down permite aumentar o nível de detalhe e não é limitado pelo grão mínimo, pois os dados podem ser desagregados mesmo após se chegar a este limite inferior. rogerioaraujo.wordpress.com - 49

50 Marco - Questões de concursos [CESGRANRIO 2010 PETROBRAS Engenharia de Software Questão 62] Ferramentas de OLAP são aplicações que permitem uma visão dos dados por meio de perspectivas múltiplas, ajudando aos usuários a tomar decisões através da utilização de uma série de operações básicas que permitem a navegação pelas dimensões do hipercubo de dados definidos no Data Warehouse. Qual das seguintes descrições refle te corretamente uma propriedade das operações das ferramentas de OLAP? [A] A operação de roll up ou drill up diminui o nível de detalhamento da informação e não é limitado pelo grão máximo, pois os dados podem ser agregados mesmo após se chegar a este limite superior. [B] A operação de drill down permite aumentar o nível de detalhe e não é limitado pelo grão mínimo, pois os dados não podem ser desagregados mesmo após se chegar a este limite inferior. rogerioaraujo.wordpress.com - 50

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