Questão nº 12
Questão de Business Intelligence · FGV CGE-SC 2022 (nº 12)
Em relação às diferenças de características técnicas entre um banco de dados planejado para lidar com informações transacionais (operações do dia a dia de uma empresa) e um Data Warehouse, é correto afirmar que
- Aa normalização é essencial em um Data Warehouse, sobretudo no modelo dimensional estrela, de forma a evitar dados redundantes.
- Bos processos analíticos normalmente usam uma pequena parcela de dados, reservando grandes porções de dados aos processos transacionais.
- Ca questão de redundância de dados não é problema para o modelo dimensional (estrela), pois a normalização não é relevante entre fatos e dimensões. (alternativa correta)
- Dos dados transacionais são acessados raramente, ao passo que os dados em um Data Warehouse são acessados frequentemente para o funcionamento operacional de uma empresa.
- Eos dados salvos em um Data Warehouse são constantemente atualizados por meio de operações de `UPDATE`, ao passo que os dados transacionais recebem apenas novos registros (`INSERT`) e pedidos de leitura (`SELECT`).
Resposta comentada
Gabarito Alternativa C
Um banco de dados transacional (OLTP) serve para registrar as operações diárias de uma empresa rapidamente, enquanto um Data Warehouse é feito para analisar grandes volumes de dados históricos e encontrar padrões.
(A) Incorreta: A normalização (organizar dados para evitar repetição e garantir integridade) é crucial em bancos de dados transacionais (OLTP) para otimizar escritas e evitar redundância. Em um Data Warehouse, especialmente no modelo dimensional estrela, a desnormalização é comum e até desejada para otimizar consultas e desempenho analítico, mesmo que isso signifique alguma redundância.
(B) Incorreta: Os processos analíticos (Data Warehouse) normalmente precisam acessar grandes porções de dados históricos para identificar tendências. Já os processos transacionais (OLTP) operam sobre pequenas porções de dados, focando em registros específicos do momento.
(C) Correta: No modelo dimensional (estrela) de um Data Warehouse, a redundância de dados é aceitável e até intencional. Isso ocorre porque a prioridade é a performance das consultas analíticas e a simplicidade do modelo para os usuários, e não a normalização estrita (que é mais relevante em OLTP para evitar inconsistências em atualizações frequentes). A desnormalização, que pode introduzir redundância, facilita a união de tabelas e acelera as consultas.
(D) Incorreta: Os dados transacionais (OLTP) são acessados frequentemente e em tempo real para o funcionamento operacional diário da empresa (ex: registrar uma venda). Os dados em um Data Warehouse são acessados menos frequentemente, mas para consultas complexas e análises de longo prazo, não para as operações do dia a dia.
(E) Incorreta: Os dados em um Data Warehouse são majoritariamente carregados (`INSERT`) e raramente atualizados (`UPDATE`) ou excluídos, pois o objetivo é manter o histórico. Já os dados transacionais (OLTP) sofrem `INSERT`, `UPDATE` e `DELETE` constantemente, refletindo as mudanças em tempo real.
Fonte: FGV CGE-SC 2022 Auditor do Estado - Ciências da Computação (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.