QUESTÃO ERRADA: O Data Warehouse tem como principal objetivo armazenar dados históricos por meio dos esquemas snow flake ou star schema. O primeiro armazena os dados em dimensões que podem não estar ligadas diretamente à tabela fato; o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.
O erro está em: o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.
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Estruturados = Banco de Dados (data warehouse é um tipo especial de banco de dados)
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Semi-Estruturados = CSV, Logs, XML, JSON
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Não-Estruturados = E-mails, Documentos, Binários, Áudio, Vídeo, PDF
O data warehouse, ou armazém de dados, abriga dados estruturados, como bases SQL (Structured Query Language, ou linguagem estruturada de consultas utilizada nos bancos de dados relacionais), prontos para serem usados em relatórios e análises.
O Data Warehouse lida apenas com dados estruturados (relacionais ou não relacionais), mas o Big Data pode manipular dados de estrutura, sem estrutura e semiestruturados;
QUESTÃO CERTA: Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.
Em [1], temos:
“Ao analisarmos os dados não-estruturados em sua forma original, precisamos de um mecanismo capaz de desempenhar o papel de auxílio exploratório.”
Mais ainda: “… este papel pode ser desempenhado eficientemente por uma taxonomia facetada.”
Referência:
[1] Uma abordagem multifacetada para exploração integrada de dados estruturados e não-estruturados em ambientes OLAP: http://teses2.ufrj.br/15/teses/735155.pdf
