Questões sobre OLAP da FCC

As ferramentas OLAP compreendem diversas formas de organização dos dados de um data warehouse. Dentre tais formas de organização, no tipo de ferramenta OLAP denominado
  • A. ROLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.
  • B. DOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse.
  • C. MOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse.
  • D. DOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.
  • E. MOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.
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Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:

1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?

2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?

3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?

4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?

5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas? Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:

I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.

II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.

Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,

  • A. OLAP e Data Mining.
  • B. ETL e ROLAP.
  • C. Data Mining e SAP R/1.
  • D. OLTP e OLAP.
  • E. MOLAP e OLTP.
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Ciência da Computação - OLAP - Fundação Carlos Chagas (FCC) - 2016 - ELETROSUL - Profissional de Nível Superior

Considere a operação OLAP entre as tabelas abaixo.

Esta operação

  • A. drill up corta o cubo, mantendo a mesma perspectiva de dimensão dos dados, filtrando e reduzindo o escopo dos dados.
  • B. slice and dice corta o cubo, mantendo a mesma perspectiva de dimensão dos dados, filtrando e reduzindo o escopo dos dados.
  • C. drill across na dimensão geográfica permite que o usuário diminua o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
  • D. drill down na dimensão tempo permite que o usuário aumente o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
  • E. drill up na dimensão tempo permite que o usuário aumente o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
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As ferramentas Online Analytical Processing − OLAP suportam análise de dados em um ambiente multidimensional no qual é possível estruturar logicamente os dados na forma de um cubo. Dentre os recursos disponíveis nessas ferramentas, há a operação
  • A. dice, que extrai um subcubo do cubo original executando uma operação de seleção em duas ou mais dimensões.
  • B. roll-up, que seleciona dados de uma única dimensão de um cubo, resultando em um subcubo.
  • C. drill-down, que aplica uma agregação sobre o cubo de dados, aumentando o nível de granularidade dentro de uma dimensão e reduzindo o detalhamento da informação.
  • D. slice, que é uma operação de visualização que rotaciona os eixos de um determinado cubo, provendo uma visão alternativa dos dados.
  • E. pivot, que provê uma forma de navegar de um dado com menor nível de detalhe para um dado com maior nível de detalhe, descendo em uma hierarquia de uma dimensão ou introduzindo dimensões adicionais.
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No contexto de Business Intelligence, os sistemas OLAP e OLTP se diferenciam em diversas características. Na tabela abaixo, no que diz respeito às características, está INCORRETO:
  • A.
  • B.
  • C.
  • D.
  • E.
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  • A.

    roll up e drill down.

  • B.

    drill across e slice and dice.

  • C.

    slice and dice e dill throught.

  • D.

    dill throught e roll up.

  • E.

    drill down e roll up.

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Em uma comparação entre bancos de dados OLTP (Online Transaction Processing), com bancos de dados OLAP (Online Analytical Processing), para os bancos OLAP

  • A.

    não é necessário um grande espaço de armazenamento, pois as informações são buscadas em tempo real.

  • B.

    as operações podem levar horas para serem executadas para certas queries.

  • C.

    as operações de INSERT e UPDATE são efetuadas somente pelos usuários finais.

  • D.

    o principal objetivo é rodar e controlar tarefas básicas de regras de negócio.

  • E.

    os dados são obtidos ad hoc, ou seja, sempre que um relatório é requisitado, os bancos OLTP são acessados dinamicamente para a obtenção imediata desta informação.

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Os sistemas OLAP materializam seletivamente as visões estratégicas a fim de alcançar respostas rápidas às consultas. Uma das fórmulas utilizadas em relação às visões é a fórmula de Cardenas que se aplica

  • A.

    à estimativa do número de linhas em uma visão.

  • B.

    ao cálculo da quantidade de visões em um DW em relação a cada necessidade.

  • C.

    à quantidade de tabelas dimensão necessárias para cada tabela fato.

  • D.

    ao número de colunas nas tabelas fato em relação às tabelas dimensão que as geram.

  • E.

    à quantidade de chaves identificadoras nas tabelas fato diretamente relacionadas à quantidade de visões que irão gerar.

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Na arquitetura OLAP, o módulo responsável por girar o cubo ou mesmo trocar linhas por colunas de modo a facilitar o entendimento do usuário para a análise da informação é chamado de

  • A.

    drill up.

  • B.

    slice and dice.

  • C.

    drill throught.

  • D.

    virtual dim.

  • E.

    relational access.

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Uma das operações básicas de OLAP que ocorre quando é aumentado o nível de detalhe da informação é:

  • A.

    slice and dice.

  • B.

    drill across.

  • C.

    roll up.

  • D.

    drill throught.

  • E.

    drill down.

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