DW x Data Mart

Uma característica clássica de um Data Warehouse é ser: volátil. temporário. orientado por assuntos. operacional.

O DW é utilizado principalmente para: processamento transacional. apoio à tomada de decisão. controle de dispositivos. gerenciamento de memória.

Data Mart normalmente atende: toda a organização. um setor/departamento específico. somente sistemas operacionais. redes de computadores.

No contexto de DW, “não volátil” significa: dados mudam constantemente. dados são apagados frequentemente. dados não sofrem alterações constantes. dados são criptografados.

Qual alternativa representa melhor o Data Mart?. banco corporativo completo. subconjunto orientado a um assunto/setor. sistema operacional analítico. ferramenta de backup.

Uma diferença entre DW e DM é: DW é menor que DM. DM atende áreas específicas. DW não possui histórico. DM não suporta decisões.

“Variar com o passar do tempo” em DW está relacionado: à volatilidade. ao histórico temporal dos dados. ao RAID. à mineração de dados.

DW geralmente integra dados provenientes de: uma única aplicação. sensores apenas. múltiplas fontes/aplicações. arquivos temporários.

Data Mart pode ser considerado: um subconjunto do DW. um tipo de RAID. um sistema operacional. um protocolo OLTP.

Qual ambiente é mais associado a análises estratégicas corporativas?. OLTP. DW. Kernel Linux. RAID 1.

Data Warehouse é orientado por assuntos. VERDADEIRO. FALSO.

Data Mart normalmente possui escopo menor que um DW. VERDADEIRO. FALSO.

DW é voltado principalmente para operações transacionais do dia a dia. VERDADEIRO. FALSO.

Data Mart pode atender necessidades específicas de departamentos. VERDADEIRO. FALSO.

DW armazena dados históricos. VERDADEIRO. FALSO.

Um conjunto integrado de dados históricos utilizados para suporte à decisão caracteriza: RAID. DW. Kernel. OLTP.

Quando um departamento financeiro possui seu próprio repositório analítico específico, isso é exemplo de: Data Warehouse. Drill-down. Data Mart. OLTP.

No DW, integração significa: armazenamento em RAM. união de dados de diversas fontes. exclusão de redundância física. compactação de arquivos.

Data Warehouse normalmente é: altamente volátil. orientado a processos operacionais. histórico e analítico. focado em inserções rápidas.

A principal finalidade de DW e DM é: processamento gráfico. suporte à decisão gerencial. escalonamento de CPU. controle de sinais POSIX.