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Para construir um Data Warehouse, algumas etapas e processos são necessários. Uma etapa é conhecida como ETL, que compreende as etapas de Extração, Transformação e Armazenagem de dados em Sistemas Específicos ou Armazéns de Dados. Essas etapas são constituídas de várias outras funções, processos e técnicas de data integration. Uma dessas funções chama-se Master Data Management − MDM e é responsável por

Um conjunto de programas de computador está sendo executado em um conjunto de servidores conectados em rede local, para alimentar um data warehouse a partir dos bancos de dados transacionais de uma empresa, sendo que: um primeiro programa realiza uma cópia de dados transacionais selecionados em estruturas de dados que formam um staging area; um segundo programa faz a leitura dos dados na staging area e alimenta estruturas de bancos de dados em um Operational Data Storage (ODS), que consolida dados operacionais de diversas aplicações e complementa conteúdo. Por fim, outro programa de aplicação faz a leitura do ODS e carrega estruturas de dados em uma estrutura não relacional de tabelas em um data warehouse.


Esse processo para integrar os bancos de dados que são heterogêneos é denominado:

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.


ETL (extract transform load) é uma ferramenta utilizada para extrair informações e realizar análise multidimensional no data warehouse.

Considere o fluxo de transformação do Pentaho Data Integration apresentado a seguir:



Os Passos S1, S2 e S3 realizam, respectivamente, operações de

A ferramenta SPOON é empregada para a construção de transformações, lançando mão do Pentaho Data Integration (PDI), porém utilizável apenas para ambiente de desenvolvimento. Para ambientes de produção, o PDI disponibiliza a ferramenta
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