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Dazu wird es nicht kommen, Mylord, Allerdings AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty Testing Engine gab es über seine Zeit an der Oberschule nichts Besonderes zu erzählen.
NEW QUESTION: 1
A. Option A
B. Option C
C. Option B
D. Option D
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Which two LDAP directories does Symantec Mail Security 8300 support for LDAP Synchronization? (Select two.)
A. Groupwise
B. Open LDAP
C. Active Directory
D. Lotus Domino
Answer: C,D
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same or similar answer choices. An answer choice may be correct for more than one question in the series. Each question is independent of the other questions in this series. Information and details provided in a question apply only to that question.
You are implementing a Microsoft SQL Server data warehouse with a multi-dimensional data model. You are optimizing the data model across multiple cubes.
You examine the existing data model and observe that each cube contains multiple date dimension tables.
You need to optimize the data model in and across cubes without changing the overall table structure.
What should you use?
A. conformed dimension
B. dimension table reference relationship
C. fact table
D. snowflake schema
E. non-additive measure
F. slowly changing dimension (SCD)
G. semi-additive measure
H. star schema
Answer: A
Explanation:
Explanation
In data warehousing, a conformed dimension is a dimension that has the same meaning to every fact with which it relates. Conformed dimensions allow facts and measures to be categorized and described in the same way across multiple facts and/or data marts, ensuring consistent reporting across the enterprise.
A conformed dimension can exist as a single dimension table that relates to multiple fact tables within the same data warehouse, or as identical dimension tables in separate data marts. Date is a common conformed dimension because its attributes (day, week, month, quarter, year, etc.) have the same meaning when joined to any fact table.