Com referência aos conceitos de mineração de dados, ETL e OLAP, julgue os próximos itens.

O processo de extração, transformação e carga visa trabalhar com a manipulação de dados de fontes externas e sua respectiva transformação, para atender às necessidades de negócios e carga dos dados dentro de uma estrutura de data warehouse.

Com relação ao tema “Processamento OLAP e Datawarehouse”, analise as afirmativas a seguir.

I. As operações de Roll‐Up em cubos OLAP permitem que o analista de negócios navegue entre dimensões hierárquicas, isto é de um nível mais geral para um nível mais específico.

II. As operações de Drill‐Down são o inverso das operações de Roll‐Up. O analista se move de um nível mais específico para níveis mais genéricos através de dimensões hierárquicas.

III. As operações de Pivot permitem que as dimensões de um cubo OLAP sejam reorganizadas, permitindo que os dados sejam apresentados da forma mais atraente possível.

Assinale:

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

Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.

É comum o armazenamento maior de dados para OLAP, em relação a OLTP (on-line transaction processing), com a finalidade de se manter histórico para análise.

Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.

A principal função de sistemas OLAP (on-line analytical processing) é capturar transações de negócio e armazená-las em um banco de dados, tornando constantes as operações de inserção de dados.

Julgue os itens que se seguem, acerca das ferramentas ETL (extract transform load) e OLAP (on-line analytical processing).

OLAP é uma tecnologia utilizada para organizar grandes bancos de dados e fornece, para organizações, um método com alta flexibilidade e desempenho para acessar, visualizar e analisar dados corporativos. Os dados podem ser organizados em uma hierarquia que define diferentes níveis de detalhe, na qual o usuário pode navegar para cima (drill up) ou para baixo (drill down) entre níveis.

Julgue os itens que se seguem, acerca das ferramentas ETL (extract transform load) e OLAP (on-line analytical processing).

Em ETL, frequentemente, é necessário limpar, ajustar e consolidar os dados antes de realizar sua carga. Nesse estágio de transformação, aplicam-se regras ou funções aos dados extraídos para ajustar os dados a serem carregados. A limpeza trata de vários tipos de erros, como, por exemplo, valores ilegais, ou que não obedeçam às regras de integridade da base, e erros de ortografia.

A característica que se aplica a sistemas OLAP é que

Os sistemas OLAP que armazenam todas as informações, incluindo as tabelas de fatos, como relações, são conhecidos como sistemas OLAP

Algumas soluções de implementação de ferramentas OLAP adotam bancos de dados multidimensionais (MOLAP), outras adotam bancos de dados relacionais (ROLAP) e outras podem ser híbridas ou desenvolvidas para aplicações específicas.

O acrônimo OLAP significa

Um executivo de uma empresa brasileira, com atuação em todo território nacional, está observando, em um sistema de apoio à decisão, as vendas de 2011 por estado. Considerando-se que a dimensão Localidade está modelada na hierarquia (Região, Estado, Município), que operação o executivo deve realizar para expandir os detalhes da venda na localidade, apresentando os municípios das vendas?

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

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

São regras de avaliação de produtos OLAP:

Assinale a opção correta a respeito de OLAP (online analytical processing) em sistemas de suporte à decisão.

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

O mecanismo OLAP (online analytical processing) permite armazenar dados apenas se esses forem de uma única fonte e os reorganiza em uma estrutura de forma clara.

Para

Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos itens.

O processamento paralelo é uma das formas de se obter melhor desempenho de um OLAP, a exemplo das arquiteturas de SMP (multiprocessador simétrico), cluster e processamento maciçamente paralelo (MPP).

Acerca de banco de dados, OLAP, normalização e MVC, julgue os itens subsequentes.

Em uma arquitetura OLAP em que haja enorme volume de processamento de dados, é tecnicamente inviável inserir dispositivos móveis, mesmo para clientes e usuários, uma vez que essa arquitetura é voltada para processamento massivo de dados com milhares de registros.

Acerca de banco de dados, OLAP, normalização e MVC, julgue os itens subsequentes.

Devido à necessidade de atualização sincronizada e imediata dos dados com o ambiente transacional, o planejamento de uma arquitetura OLAP deve ser combinado com a arquitetura MVC, privilegiando o controlador em detrimento do modelo.

Com relação à arquitetura OLAP, julgue os itens seguintes.

A dimensão, um atributo estrutural de um cubo, consiste em uma lista de membros, todos eles de um tipo de dados similar na percepção do sistema.

Com relação à arquitetura OLAP, julgue os itens seguintes.

Um cubo, ou hipercubo, é um array multidimensional no qual um grupo de células de dados é organizado segundo as dimensões dos dados.

Com relação à arquitetura OLAP, julgue os itens seguintes.

Os caminhos usados no drilling são definidos pelas hierarquias dentro das dimensões ou por outros relacionamentos, que podem ser dinâmicos entre dimensões ou dentro delas.

Com relação à arquitetura OLAP, julgue os itens seguintes.

Drill up e down são técnicas analíticas em que o usuário transita entre vários níveis de agregação dos dados, indo do mais sumarizado ao mais detalhado e vice-versa.

Com relação à arquitetura OLAP, julgue os itens seguintes.

Um membro derivado de uma dimensão é o de nível mais baixo na hierarquia.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Embora com alta capacidade de manipular dados, os sistemas OLAP suportam somente estruturas unidimensionais.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Entre as utilidades de um sistema OLAP (online analytical processing) inclui-se o apoio a usuários finais em decisões estratégicas dentro das organizações.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Ferramentas OLAP (online analytical processing) permitem a navegação pelos dados de um DW, o que possibilita a realização de pesquisas e apresentação de informações. Por meio de um processo drill down, por exemplo, um relatório consolidado de vendas mensal poderá ser preparado de forma que as informações sejam dispostas por trimestre, por semestre, por ano, e assim sucessivamente.

Quanto à perspectiva de visualização de um cubo, dentre as operações básicas OLAP,

Considere:

I. Mudança de perspectiva da visão − extração de um subcubo.

II. Corta o cubo mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados.

I e II correspondem, respectivamente, às operações básicas OLAP

São operações realizadas automaticamente por ferramentas OLAP

Um usuário de um sistema OLAP possui um relatório de vendas trimestrais por estado. Se ele deseja ver um relatório mensal por loja, de um estado específico, quais operações ele precisa realizar?

Utilizando uma base multidimensional, o usuário passou da análise de informações sob a ótica da dimensão tempo para a visão sob a dimensão regional. A operação OLAP aí realizada foi

Redução do escopo dos dados em análise, além da mudança de ordem das dimensões e consequentemente da orientação de acordo com a qual os dados são visualizados. Trata-se da operação básica do OLAP

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