Questões de Data warehouse, data mart, data lake e data mesh

Errado. Na definição de Inmon, o data warehouse é não volátil: os dados são carregados e consultados, sem alteração a cada transação. A volatilidade descrita é característica dos bancos transacionais, os sistemas OLTP.

Certo. O data mart é menor e mais rápido de construir que o data warehouse corporativo, atendendo a um setor ou assunto, como finanças. Pode ser dependente do DW ou alimentado direto pelas fontes.

Errado. O data mesh segue direção oposta à centralização: cada domínio de negócio é dono dos seus dados e os oferece como produto, com plataforma self-service e governança federada.

Certo. O data lake aceita dados brutos estruturados, semiestruturados e não estruturados, aplicando o esquema apenas na leitura. Sem governança, porém, corre o risco de se transformar em data swamp, ou pântano de dados.

Certo. Kimball propõe a abordagem bottom-up, em que o data warehouse surge da construção de data marts. Inmon defende o caminho inverso, top-down, com o data warehouse corporativo construído primeiro.

Certo. São as quatro características de Inmon: orientado a assunto, integrado, não volátil, pois os dados não são alterados, e variante no tempo, porque preserva o histórico para apoiar decisões.

Certo. Proposto por Zhamak Dehghani, o data mesh é abordagem organizacional em que cada domínio de negócio é dono de seus dados e os disponibiliza como produto, sob governança federada e plataforma self-service.

Errado. O item descreve melhor o data warehouse, que guarda dados estruturados e tratados. O data lake recebe dados brutos de qualquer formato, inclusive não estruturados, e aplica o esquema somente na leitura.

Certo. No esquema estrela, as dimensões desnormalizadas ligam-se diretamente à tabela fato; no floco de neve, as dimensões são normalizadas e desdobradas em subtabelas.

Errado. O floco de neve normaliza as dimensões em subtabelas; a dimensão desnormalizada ligada diretamente ao fato é a característica do esquema estrela, mais simples de consultar.

Certo. A tabela fato guarda medidas numéricas, como o valor de uma apreensão, e relaciona-se com dimensões descritivas como tempo, local e tipo, conforme o modelo dimensional.

Errado. Inmon defende construir primeiro o data warehouse corporativo, em abordagem top-down; a construção incremental a partir de data marts, bottom-up, é a proposta de Kimball.

Certo. Sem governança e sem catálogo de metadados, o data lake vira data swamp, ou pântano de dados, porque os dados brutos deixam de ser encontráveis e confiáveis.