O componente do data warehouse que armazena os dados quantitativos como métricas e as chaves estrangeiras (foreign keys) é denominado
- A)OLAP.
OLAP e a camada/ferramenta de analise multidimensional, nao o componente que armazena métricas e chaves estrangeiras.
- B)tabela fato.
Correta, porque a tabela fato concentra as medidas quantitativas e as foreign keys que fazem a ligação com as dimensões.
- C)chave primária.
Chave primária identifica unicamente um registro, mas nao representa o componente do DW que guarda métricas.
- D)ETL.
ETL e o processo de extração, transformação e carga dos dados, e nao uma tabela de armazenamento analítico.
- E)tabela dimensão.
Tabela dimensão armazena atributos descritivos e contextuais, nao os valores quantitativos principais.
Gabarito: B
No data warehouse, a ideia central e organizar os dados para analise, e nao para operacao do dia a dia. Por isso, ele costuma ter duas pecas bem famosas: tabelas fato e tabelas dimensão. As dimensões guardam o contexto, como produto, tempo e cliente, enquanto a tabela fato guarda o que interessa para medir: os valores quantitativos, chamados de métricas ou medidas. A pegadinha aqui e que a tabela fato nao armazena so numeros soltos. Ela tambem traz as chaves estrangeiras que ligam cada registro as tabelas dimensão. Assim, voce consegue saber, por exemplo, quanto foi vendido, de qual produto, em qual loja e em qual data. Sem essas chaves, a analise fica sem contexto, tipo planilha sem cabeçalho. Por isso, o gabarito e a letra B: tabela fato. Ela e o coração do esquema estrela ou floco de neve, concentrando as medidas e as referências para as dimensões. Ja OLAP e ferramenta de analise, ETL e processo de extração, transformação e carga, chave primária e identificador de registro, e tabela dimensão guarda atributos descritivos, nao métricas. Em concurso, especialmente em bancas como a CESPE/CEBRASPE, esse conceito aparece de forma bem direta: se a questão fala em métricas, fatos, medidas e foreign keys, pense em tabela fato.