• A

  I pode ser atendida pelo esquema estrela com dimensões DimTempo e DimOrgao hierarquizadas, desde que a média do tempo de tramitação seja calculada a partir de medidas aditivas armazenadas na tabela fato; II exige a adoção de ETL em tempo real com captura de dados alterados (CDC) e carga no data warehouse, mantendo-se a extração periódica em lote para os demais indicadores; III é incompatível com o data warehouse, pois consultas ad hoc de detalhamento devem ser feitas exclusivamente em data marts departamentais independentes.

• B

  I é inviável em esquema estrela, pois a média do tempo de tramitação é uma medida não aditiva e, por isso, deve ser calculada em uma tabela fato separada, sem relação com as dimensões DimTempo e DimOrgao; II pode ser atendida por meio de uma arquitetura de data warehouse em tempo real com ETL por micro-lotes e uso de tabelas de resumo; III deve ser respondida por um sistema OLTP, e não pelo data warehouse, para garantir o detalhamento dos processos individuais.

• C

  I pode ser atendida por meio de esquema estrela com dimensões DimTempo e DimOrgao hierarquizadas, desde que a média do tempo de tramitação seja obtida pela divisão entre a soma dos tempos de tramitação e a contagem de processos, ambas medidas aditivas armazenadas na tabela fato; II pode ser atendida por uma arquitetura de data warehouse em tempo real, com ETL por micro-lotes ou captura de dados alterados (CDC), apoiada em tabelas de resumo e em data marts para consulta; III é compatível com o data warehouse, desde que se utilizem recursos como tabelas de detalhe (drill-through) e visões materializadas, evitando-se consultas que sobrecarreguem o ambiente analítico.

• D

  I exige a substituição do esquema estrela por um modelo normalizado em terceira forma normal, pois somente assim se garante o cálculo correto da média do tempo de tramitação e do valor total das causas por mês e por órgão; II deve ser implementada por meio de replicação síncrona do sistema transacional para o data warehouse, com bloqueio das transações de escrita durante a carga; III deve ser respondida por meio de consultas diretamente no sistema transacional, com uso de réplicas de leitura, pois o data warehouse não armazena dados no nível de detalhe do processo individual.

• E

  I, II e III são atendidas pela mesma arquitetura de data lake, com armazenamento de dados brutos em formato de arquivo e consultas SQL diretamente sobre os arquivos, dispensando a modelagem dimensional e a criação de tabelas de resumo; a atualização a cada 15 minutos é obtida pela leitura sob demanda dos sistemas transacionais no momento da consulta, e o detalhamento individual é garantido pela ausência de agregação prévia.

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