Questão de Tecnologia da Informação · FGV TJ-AP 2024 (nº 54)

Um Data Warehouse (DW) é um banco de dados otimizado para análise, e a modelagem multidimensional (como o esquema estrela) prioriza a velocidade das consultas em detrimento da normalização, que é comum em bancos de dados transacionais.

(A) Incorreta: A criação de chaves substitutas (IDs artificiais) é uma boa prática em DWs. Elas isolam o DW de mudanças nos sistemas fonte e garantem a integridade e unicidade, sem impactar negativamente o número de joins. Pelo contrário, podem otimizar o armazenamento e a performance.
(B) Incorreta: A conformidade das dimensões significa que as dimensões são usadas de forma consistente em diferentes data marts (subconjuntos do DW). Isso é uma boa prática que facilita a integração e a análise, não prejudica o desempenho das consultas.
(C) Incorreta: A não aditividade dos fatos refere-se a medidas que não podem ser somadas diretamente (ex: percentuais, médias). Isso é uma característica do dado e da regra de negócio, não uma técnica de modelagem que aumenta a quantidade de joins.
(D) Incorreta: A degeneração das dimensões ocorre quando atributos dimensionais (como número do pedido) são armazenados diretamente na tabela de fatos, sem a necessidade de uma tabela de dimensão separada. Isso reduz a quantidade de joins, sendo benéfico ou neutro para o desempenho.
(E) Correta: A normalização das dimensões (transformando um esquema estrela em floco de neve, por exemplo, ao aplicar 3FN) significa que uma única dimensão é dividida em várias tabelas menores para evitar redundância. Para obter todos os atributos de uma dimensão em uma consulta, seriam necessários múltiplos joins entre essas tabelas. Em um ambiente de DW, onde a prioridade é a velocidade de consulta para grandes volumes de dados, esse aumento de joins impacta negativamente o desempenho, tornando as consultas mais lentas.