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Qual è lo scopo principale di un data warehouse?

• Per fornire accesso in tempo reale ai dati per la presa di decisioni

• Per memorizzare ed armonizzare grandi quantità di dati da diverse fonti per l'intelligenza aziendale, i report e l'analisi

• Per servire come sistema di backup per i database operativi

• Per gestire solo i dati provenienti dalle piattaforme di social media

Qual è il ruolo dei metadati in un data warehouse?

• Per pulire e trasformare i dati prima di caricarli nel magazzino

• Per fornire accesso in tempo reale ai dati per la presa di decisioni

• Per gestire solo i dati provenienti dalle piattaforme di social media

• Per specificare l'origine, l'uso e le caratteristiche dei dati

Qual è la differenza tra un data warehouse e un database?

• Un database memorizza dati per un settore specifico, mentre un data warehouse memorizza dati attuali e storici per l'intera organizzazione

• Un database è utilizzato per reporting e analisi, mentre un data warehouse è utilizzato per l'elaborazione delle transazioni

• Un database è utilizzato per l'accesso ai dati in tempo reale, mentre un data warehouse è utilizzato per il backup dei dati

• Un database è utilizzato per dati strutturati, mentre un data warehouse è utilizzato per dati non strutturati

Qual è il beneficio dell'uso di un data warehouse per l'intelligenza aziendale?

• Limitata prospettiva storica sui trend e miglioramento aziendale

• Bassa qualità dei dati con informazioni inaccurate

• Elaborazione delle query più veloce con supporto IT minimo

• Analisi aziendale migliorata con accesso ai dati da più fonti

Come supporta un data warehouse la presa di decisioni?

• Centrando sui dati non strutturati per l'analisi

• Limitando l'accesso ai dati per i decisori

• Memorizzando solo dati attuali per decisioni rapide

• Fornendo accesso affidabile e in tempo reale ai dati per processi decisionali sicuri

Qual è il significato dei data warehouse nel cloud computing?

• Offrono scalabilità, convenienza ed un facile accesso ai dati

• Limitano l'accesso ai dati e aumentano i costi hardware

• Non sono compatibili con gli strumenti moderni di analisi dei dati

• Forniscono capacità di archiviazione limitata e lenta elaborazione dei dati

Qual è lo scopo di un data mart all'interno di un data warehouse?

• Per partizionare i dati per un dipartimento o un'area aziendale specifica

• Per memorizzare solo dati storici per riferimento

• Per servire come sistema di backup primario per l'organizzazione

• Per gestire esclusivamente dati non strutturati

Come si differenzia un data warehouse da un data lake?

• Un data warehouse memorizza dati formattati per scopi specifici, mentre un data lake memorizza dati grezzi e non elaborati

• Un data warehouse è limitato nella capacità di archiviazione, mentre un data lake offre archiviazione illimitata

• Un data warehouse si concentra sui dati non strutturati, mentre un data lake si concentra sui dati strutturati

• Un data warehouse è utilizzato per l'accesso ai dati in tempo reale, mentre un data lake è utilizzato per i dati storici

Quali sono i componenti chiave di un'architettura di un data warehouse?

• Database centralizzato, strumenti ETL, metadati e strumenti di accesso

• Database distribuito, elaborazione in tempo reale e archiviazione cloud

• Data lakes, data marts e strumenti di data mining

• Strumenti di visualizzazione dei dati, integrazione dei social media e algoritmi di apprendimento automatico

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse nel cloud computing?

• Mancanza di integrazione con le tecnologie moderne, recupero lento dei dati e alta dipendenza dall'IT

• In flessibilità nell'accesso ai dati, costi di manutenzione elevati e spazio di archiviazione limitato

• Funzionalità di sicurezza limitate, elevato rischio di perdita di dati e elaborazione lenta

• Velocità di distribuzione, riduzione del costo totale di proprietà e scalabilità