Um sistema de orçamento de um órgão público federal, que apresenta as informações baseadas na tecnologia OLAP, realiza agregações dos valores na etapa de carga dos dados para o cubo. Essa pré-agregação tem como principais características o(a) A) aumento do uso da memória RAM para consulta aos dados do cubo, necessidade da existência de tabelas normalizadas no ambiente relacional de origem e a utilização somente de fatos numéricos. B) aumento do tempo de processamento para formação do cubo, a rapidez na consulta de dados agregados e o aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo. C) necessidade da utilização de star schema para carga dos dados, a rapidez no tempo de processamento para construção do cubo e a maior fluidez nas operações de slice and dice. D) rapidez na consulta a partir das operações de pivot, a eliminação da necessidade de cálculos no ambiente relacional e o aumento do tempo nas consultas com operações de drill up e drill down. E) diminuição da utilização da área de armazenamento do data warehouse, a eliminação de cálculo de dados no ambiente OLAP e o aumento da acuidade de valores totais em níveis hierárquicos mais altos das dimensões do cubo.

B) aumento do tempo de processamento para formação do cubo, a rapidez na consulta de dados agregados e o aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo.

Questões Informática Data Warehouse

Um sistema de orçamento de um órgão público federal, que apresenta as informações ba...

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1Q119053 | Informática , Data Warehouse, Analista de Sistemas, ELETROBRÁS, CESGRANRIO

Um sistema de orçamento de um órgão público federal, que apresenta as informações baseadas na tecnologia OLAP, realiza agregações dos valores na etapa de carga dos dados para o cubo. Essa pré-agregação tem como principais características o(a)

✂️ a) aumento do uso da memória RAM para consulta aos dados do cubo, necessidade da existência de tabelas normalizadas no ambiente relacional de origem e a utilização somente de fatos numéricos.
✂️ b) aumento do tempo de processamento para formação do cubo, a rapidez na consulta de dados agregados e o aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo.
✂️ c) necessidade da utilização de star schema para carga dos dados, a rapidez no tempo de processamento para construção do cubo e a maior fluidez nas operações de slice and dice.
✂️ d) rapidez na consulta a partir das operações de pivot, a eliminação da necessidade de cálculos no ambiente relacional e o aumento do tempo nas consultas com operações de drill up e drill down.
✂️ e) diminuição da utilização da área de armazenamento do data warehouse, a eliminação de cálculo de dados no ambiente OLAP e o aumento da acuidade de valores totais em níveis hierárquicos mais altos das dimensões do cubo.