A.   Oracle Essbase

B.   IBM TM1

C.   Microsoft SSA'lar

A.   Veri doğrulaması ile aynı

B.   Verilerin uyumlaştırılması veri ovma olarak düşünülemez

D.   Verilerin standardizasyonu veri ovma olarak düşünülemez

A.   Kar tanesi şeması

C.   Yıldız şeması

D.   Gerçek takımyıldız şeması

B.   Bir boyut dışındaki hücreleri birleştirmek

C.   Hücreleri tek bir boyutta birleştirmek

D.   Veri küpünün bir boyutu hariç tümü seçme.

A.   Veri geçmişini korumak için

B.   Veri kalitesini artırmak için

D.   Birden çok kaynak sistemden verileri entegre etmek için

A.   ODS

B.   Temiz oda masası

D.   MDX sorguları sırasında belirgin temizlik aşaması yok, veriler temizlendi

A.   Yoğun ve seyrek veri setlerini işlemek için iki düzey veri depolama gösterimi kullanır

C.   SQL'de OLTP işlemlerini kolaylaştırır

D.   Dizi tabanlı çok boyutlu depolama motorları kullanır

A.   Operasyonel verileri herhangi bir depo operasyonundan uzak tutmak gerekir

B.   Birden çok kaynaktan türetilen veriler içerir

C.   Bir veri ambarı içindeki bozuk verilere izin veremez

B.   yılı ve bölgeyi randomize etmek

C.   Belirli bir yılı belirlemek

D.   yılı randomize etmek

B.   çekirdek masa

C.   meta veri tablosu

D.   Boyut Tablosu

A.   Büyük miktarda veriyi işleyebilir

B.   Performans yavaş olabilir

D.   İlişkisel veritabanının doğasında var olan işlevlerden yararlanabilir

B.   Veri ambarları, genellikle operasyonel veritabanlarından düzenli bir aralıklarla yüklenen veriler içerir.

C.   Bir veri ambarı zaman ufkunu, operasyonel sistemlerden daha uzundur

D.   Veri Ambarı hem geçmişi hem de (neredeyse) mevcut verileri korur

A.   Hızlı veri alımı için molap küpleri oluşturulmuştur

B.   Molap küpleri, dilimleme ve boyama işlemleri için en uygundur

C.   Veriler çok boyutlu bir küpte saklanır.

A.   Kullanıcıların verileri birçok farklı boyuttan veya açıdan analiz etmelerini sağlar

C.   Verileri farklı perspektiflerden analiz etme ve yararlı bilgilere özetleme sürecidir.

D.   Çeşitli alanlar arasında korelasyon veya kalıp bulma sürecidir

A.   SQL

B.   ETL

D.   OLTP

A.   Artımlı çıkarma

C.   Tam Çıkarma

D.   Çevrimiçi Çıkarma

B.   Özellikle sorgu ve analiz için yapılandırılmış işlem verilerinin kopyasıdır

C.   Raporlama ve analizi kolaylaştırmak için tasarlanmıştır

D.   Kalıcı olmayan bir zaman varyant deposudur

A.   Merkezi gerçek tabloları ile temsil edilir

B.   Çok boyutlu bir veritabanındaki tabloların mantıklı bir düzenlemesi

D.   Yıldız şemasının bir varyasyonu

B.   Test Dilini Çıkarma

C.   İhracat, iletin, yük

D.   İhracat, tercüme et, yük

A.   Yıldız şeması

B.   Kar tanesi şeması

C.   Gerçek takımyıldız şeması

A.   OLTP

B.   İlişkisel veritabanı

C.   ODS

A.   Yıldız şeması

C.   Olap

D.   Kar tanesi şeması

A.   İki kaynağın birden fazla eşleşen sütunu olduğunda

B.   İki kaynağın birincil anahtarla yabancı anahtar ilişkisi olduğunda

D.   İki kaynak heterojen olduğunda

B.   gerçeklerin türetildiği ham veriler

C.   katkı önlemlerinin birleştirilebileceği yön

D.   gerçeklerin boyutlara oranı

A.   Detalar

B.   Açma

C.   Toparlanma

B.   Tüm üyeler

C.   Yapraklar

D.   Belirgin

A.   Fortran

C.   SQL

D.   SPSS

A.   zar

B.   katılmak

C.   eksen

A.   işlem hacmi

B.   brüt karlar

C.   maliyet

A.   Verilerin alternatif bir sunumunu sağlamak için veri eksenlerini görünümde döndürür

B.   İki farklı boyutta arka arkaya iki dilim işlemi

C.   Rotasyon olarak da bilinir

A.   CRC

C.   (bu seçeneklerin hiçbiri)

D.   Sütunları Denetleme

A.   /* bu hat */

B.   // bu hat

D.   -- bu hat

B.   Kuruluşların ticari bilgileri ticaret yapabileceği çevrimiçi, açık bir değişim

C.   Verileri gerçeklere ve boyutlara düzenleyen bir şema

D.   Ayrı kuruluşların verileri güvenli bir şekilde yedekleyebileceği merkezi bir depo

A.   Yıldız ve Kar Tanesi Şeması iki gerçek tablosu içerir

B.   Kar tanesi şeması iki gerçek tablosu içerir

D.   Yıldız şeması iki gerçek tablosu içerir

B.   Mağaza Boyut Tablosu olduğunda Mağaza UID

C.   Satılan birimler

D.   Yukarıdakilerin hiçbiri

A.   Konu odaklı

C.   Kalıcı olmayan

D.   Birleşik

A.   Veri tabanı

B.   Olap

D.   Veri Ambarı Env

A.   Toparlanma

B.   Açma

D.   Detalar

B.   OLTP

C.   Hem OLAP hem de OLTP

D.   Ne Olap ne de OLTP

B.   Yukarıdakilerin hiçbiri

C.   Çevrimiçi analitik işleme için üç boyutlu bir dizi

D.   Verileri özetleyen boyutsal azaltma işlemi

A.   normalleştirme

B.   Yukarıdakilerin hepsi

D.   birincil anahtarlar

A.   Tüm seçenekler doğru

B.   Olap

C.   Veri Ambarı Env

A.   Seyrek veri kümelerini işlemek için sadece bir düzeyde veri depolama temsili kullanır

B.   Yoğun veri setlerini işlemek için sadece bir düzeyde veri depolama gösterimi kullanır

C.   Hem yoğun hem de seyrek veri kümelerini işlemek için bir düzeyde veri depolama gösterimi kullanır

B.   Bir veya daha fazla boyut seçerek yeni bir alt küp oluşturur

C.   Zar işlemi, belirli bir küpte bir boyut seçimini gerçekleştirir

D.   Verileri daha az ayrıntılı verilerden yüksek ayrıntılı verilere yönlendirir

A.   zar

B.   dilim

C.   dönen

A.   normalleştirilmiş yaklaşım

B.   Ne boyutsal ne de normalleştirilmiş yaklaşım

C.   Hem boyutsal hem de normalleştirilmiş yaklaşım

B.   Çoğunlukla 8, koşu, çiğ

C.   Bayt Düzeyi, LZO, Delta

D.   Lzo, delta, çiğ

A.   Oku ve yaz

C.   Yalnızca yaz

D.   Deconditional yaz

A.   Entegre Veri Ambarı

C.   Çevrimdışı Operasyonel Veri Ambarı

D.   Çevrimdışı Veri Ambarı

A.   İlişkili

B.   Çok boyutlu

C.   Melez

B.   Karmaşık hesaplama yapmak için bir gereklilik olduğunda

C.   Hızlı veri alımı gerektiğinde

D.   Dilimleme ve kinasyon gerektiğinde

A.   Mimarinin ilk katmanı

C.   Mimarinin üçüncü katmanı

D.   Mimarinin dördüncü katmanı

B.   Açma

C.   Derinlemesine

D.   Detalar

B.   Ekle ve Sil

C.   Yenileyin ve Yükle

D.   Oluştur ve Düzenle

A.   Doğal grupları kapsamak için

C.   Verilerin tutarlı ve geçerli kuruluşlarını bulmak için

D.   Veriler hakkında hipotez başlatmak

A.   Dizin masası

B.   Bree

D.   Huffman Kodlama

A.   Kısmen denormalize edilmiş

C.   Tamamen denormalize edilmiş

D.   Kısmen normalleştirilmiş

A.   Bir sorgu için tablodaki çoğu sütun gerekli olacaktır

C.   oluşturulacak az sayıda bilinen dizin, statik sorgu kalıpları

D.   Sütun tabanlı bir motor yalnızca OLTP uygulamaları için uygundur

A.   Bir küpün işletmeye özgü bakış açılarını sağlayabilir

C.   Bir küpten herhangi bir sayıda boyutu gizleyebilir

D.   Bir küpten hiyerarşileri görüntüleyebilir

A.   Geçmiş verileri izlemiyor

C.   Kayıt başına depolama gereksinimlerini önemli ölçüde artırır

D.   Gözden Geçirme Verileri Yeni Değerlerle Nadiren Güncellemeler

A.   Seyrek boyutu dolgu değerleriyle doldurun

B.   Seyrek boyuta Tip 6 güncelleme uygulayın

C.   Ayrı bir küpte seyrek boyutu izole et

A.   Eklendikten sonra asla silinmeyen veriler

C.   Belirli bir alt jec hakkında bilgi sağlamak için veriler manipüle edilir

D.   Veri ambarı tanımlanmış bir kapsamı var

B.   bir küp

C.   Bir alt küp (iç içe MDX sorgusu)

D.   Yukarıdakilerin hiçbiri

A.   Yukarıdakilerin hiçbiri

B.   Source B, satırların atlanmasını önlemek için

D.   Master-Detail ayrımı yoktur, marangoz dönüşümleri her iki kaynak paritesini verir

A.   önlemler. [A değeri]/ölçümler.

B.   Bölünme (ölçümler. [A değeri]/ölçümler.

C.   Yukarıdakilerin hiçbiri

D.   IFF (ölçümler. [değer a] = 0, null, ölçümler.

A.   Yukarıdakilerin hepsi

B.   İlgili verileri bir araya getirmek, yeni birincil anahtarların oluşturulmasını gerektirir

D.   Veriler önce ETL işlemi aracılığıyla bir veri ambarına yerleştirilmelidir

B.   OLTP

C.   Olap

D.   Veri tabanı

A.   Her satır için benzersiz bir tanımlayıcı ile ilgili her veri grubu için ayrı tablolar

C.   Tek bir tabloda yinelenen sütun yok

D.   Yukarıdakilerin hiçbiri

A.   Dağıtılmış hesaplama düğümleri arasında paylaşılan veri katmanının mantıksal bir bölümü

B.   Tek bir kırmızıya kayma küpü izole eden paralel bir işlem

D.   Bir kuruluştaki farklı kullanıcı türleri için veri ambarının farklı bölümlerini izole eden istemciye bakan bir bölüm

A.   İTİBAREN

B.   İLE

C.   Yukarıdakilerin hepsi

A.   Özel SQL Alanı

C.   Program küresel alan

D.   SQL çalışma alanı

A.   Yukarıdakilerin hepsi

B.   giriş satırlarını engellemeyecek

D.   tek çıkış grubu dönüşümü

A.   Tam Çıkarma

B.   Mantıksal çıkarma

D.   Artımlı çıkarma

B.   Her boyut tablosunda anahtar sıralı sütunlarla normalleştirilmiş veriler

C.   Her boyut tablosunda anahtar sıralı sütunlarla yıldız şeması

D.   Düz tablo olarak depolanan dizi bilgileri

A.   Özet verileri içerir

B.   Birden fazla kaynaktan türetilen bir veri koleksiyonudur

C.   İlişkisel bir veritabanıdır

B.   Molap

C.   Çoban

E.   Kola

F.   Kola

B.   Birçok iş öğesi türü arasındaki ilişkileri analiz edin. Satışlar, ürünler, bölgeler ve kanallar

C.   Toplu verileri hiyerarşik zaman periyotları ile karşılaştırın; aylık, üç aylık, yıllık

D.   Verileri farklı perspektiflerde sunun, ör. Bölgeye Göre Satışlara Karşı Satışlar Her Bölge içindeki Ürünlere Göre Satışlar

E.   Kullanıcıların sistem tarafından stysigated olmadan analitik bir düşünce süreci izleyebilmeleri için kullanıcı isteklerine hızlı bir şekilde yanıt verin

B.   Verileri temizleme işlemi

C.   Verileri Legacy Systems'tan DataWarouse'a entegre etme süreci

D.   Verileri sıkıştırma süreci

E.   Veri ambarı içine girmeden önce geçersiz verileri ortadan kaldırma süreci

A.   Sorgu talebi

C.   Boyut sayısı

D.   Atom Veri Hacmi

E.   Veri oynaklığı

B.   Alt kümede olmayan boyutların bir veya daha fazla üyesi için birden çok değere karşılık gelen çok boyutlu bir dizinin bir alt kümesi

C.   Alt kümedeki boyutların bir veya daha fazla üyesi için tek bir değere karşılık gelen çok boyutlu bir dizinin bir alt kümesi

D.   Alt kümedeki boyutların bir veya daha fazla üyesi için birden çok değere karşılık gelen çok boyutlu bir dizinin alt kümesi

E.   Alt kümede olmayan boyutların bir üyesi için tek bir değere karşılık gelmeyen çok boyutlu bir dizinin bir alt kümesi

A.   Denormalizasyon

B.   Bölme

C.   Özetleme

D.   Denormalizasyon ve bölümleme

A.   Tarih

C.   IBM

D.   Kehanet

E.   Microsoft

B.   Meta veriler

C.   RDBMS tabloları

D.   Gerçek Tablolar

E.   Pivot tabloları

A.   Bir veri ambarında depolanan verilerin geçerliliği

C.   Bir veri ambarı içinde depolanan verilerin zamanında olması

D.   Bir veri ambarı içinde depolanan verilerin fazlalığı

E.   Bir veri ambarında depolanan verilerin kompaktlığı

A.   Bu müşterinin cari hesap bakiyesi nedir?

B.   Kaç müşteri bakiyelerini zamanında ödemedi?

C.   Orta bölgedeki toplam müşteri sayısı nedir?

E.   Hangi müşteri maksimum alımları yapar?

B.   Verilerin fazlalığı

C.   Verilerin hacmi

D.   Verilerin kompaktlığı

E.   Verilerin geçerliliği

A.   Analiz edilecek veriler daha az hacimdir

C.   Veri setinin boyutlarından üyelerin olası kombinasyonlarının (kavşaklar) nispeten yüksek bir yüzdesi geçersiz veriler içeriyorsa

D.   Veri setinin boyutlarından üyelerin olası kombinasyonlarının (kavşaklar) nispeten yüksek bir yüzdesi geçerli veriler içeriyorsa

E.   Veri setinin boyutlarından üyelerin olası kombinasyonlarının (kavşaklar) nispeten yüksek bir yüzdesi, eski veriler içeriyorsa

B.   Senkronizasyon

C.   Dilimleniyor ve kesiliyor

D.   Çoğaltma

E.   Veri Dönüşümü

B.   Verilerin temizlenmesi

C.   Çeşitli kaynaklardan verilerin veri ambarına entegrasyonu

D.   Verilerin analizi

E.   Verilerin kurtarılması

A.   Recyclic on-line analitik işleme

C.   Azaltılmış çevrimiçi analitik işleme

D.   Çevirilmiş çevrimiçi analitik işleme

E.   Gereksiz on-line analitik işleme

A.   Gerçeği

C.   Bilgi sözlüğü

D.   Pivot tablo

E.   Boyut Tablosu

A.   Hileli kredi kartı kullanımı kalıplarını tespit edin

C.   Müşteri gruplarına göre kredi kartı harcamalarını belirleyin

D.   Farklı finansal göstergeler arasında gizli korelasyon bulun

E.   Kredi kartı bağlantılarını değiştirme olasılığı muhtemel müşterileri tahmin edin

A.   Hiyerarşik çevrimiçi analitik işleme

C.   Yatay çevrimiçi analitik işleme

D.   Hiper çevrimiçi analitik işleme

E.   HyperCube On-line analitik işleme

A.   Masa

B.   Bölüm

C.   Bölme

E.   Depo

A.   Sınıflandırma

B.   Dernekler

D.   Kümeleme

E.   Segment

A.   Kümeleme ve segmentasyon

C.   Bulanık mantık

D.   Doğrusal regresyon analizi

E.   Kural Tabanlı Analiz

B.   RDBM'lerin herhangi bir mimari sınırlaması olmamalıdır

C.   RDBMS sunucusu, kabul edilebilir sorgu performansını korurken yüzlerce, hatta binlerce eşzamanlı kullanıcıyı desteklemelidir

D.   Sorgu performansı veritabanının boyutuna değil, sorgunun karmaşıklığına bağlı olmalıdır

E.   Depo, yerel tutarlılık, küresel tutarlılık ve referans bütünlüğünü sağlamalıdır

B.   Çoğaltma

C.   Senkronizasyon

D.   Veri göçü

E.   Normalleştirme

A.   Verileri bilgiye dönüştürme sürecidir

B.   Birçok tekniğin bir koleksiyonudur

C.   Olap yerine bir yedek

D.   Makine tarafından üretilen hipoteze dayanmaktadır

E.   Karar desteği, tahmin, tahmin ve tahminde kullanılır