Questões de Concursos OLAP

Julgue os itens que se seguem, a respeito de OLAP.

Embora apresentem desempenho de carga melhor que o MOLAP, os sistemas ROLAP apresentam desempenho das consultas que depende das informações desejadas.

Acerca do desenvolvimento de aplicações e da arquitetura OLAP, julgue os itens a seguir.

O processo de validação tem por objetivo estabelecer com os clientes confiança quanto ao funcionamento adequado de um software. Enquanto inspeções de software ou revisões por pares são consideradas validação estática, o teste consiste em uma técnica dinâmica de validação de software. Os termos estático ou dinâmico são relativos à necessidade ou não do software ser executado.

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

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.

OLAP (On-line Analytical Processing) é a capacidade para manipular e analisar um largo volume de dados sob múltiplas perspectivas. É encontrado na teoria de bancos de dados utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável, flexível ao usuário e em tempo hábil. Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir:
I. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais, que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. II. A arquitetura de ferramentas OLAP obedece a uma estrutura cliente/servidor multiusuário.
III. As ferramentas OLAP surgiram juntamente com os Sistemas de Apoio à Decisão para fazerem a consulta e análise dos dados contidos nos Data Warehouses e Data Marts.
Assinale:

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.

Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online analytical processing), julgue os itens que se seguem.

Dados para a formação de data warehouses podem ser provenientes de e-mails, conversas de telefone, documentos, planilhas. A abordagem linguística utiliza a análise de strings de caracteres para classificar o texto em determinadas categorias, que são definidas previamente de acordo com o objetivo da empresa.

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.

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

Julgue os itens a seguir, referentes à DataWarehouse.

Ferramentas OLAP possuem capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados em múltiplas dimensões.

As variáveis dimensionais aplicadas em um MOLAP estão frequentemente relacionadas em hierarquias, que determinam meios para agregar dados das células a elas associados. Nesse contexto, os operadores do processador que permitem percorrer (para acesso e não para criação) as hierarquias do nível de agregação mais baixo para o mais alto executam a função

Acerca do desenvolvimento de aplicações e da arquitetura OLAP, julgue os itens a seguir.

OLAP pode ser definido como o processo interativo de criar, gerenciar, analisar e gerar relatórios acerca de dados e deles exige algum tipo de agregação. Em bancos de dados multidimensionais (MOLAP), drill down significa ir de um nível mais baixo de agregação até um nível mais alto.

Na modelagem dimensional de dados para Data Warehouse, existem dois tipos de tabelas, representando os fatos contendo os dados granulares e os pontos de entrada específicos chamados de dimensões que descrevem os fatos. A modelagem dimensional facilita as consultas com operações OLAP (de Processamento Analítico On Line, em Inglês). A operação OLAP que permite relacionar fatos diferentes através de dimensões compartilhadas é denominada

OLAP complementa o termo OLTP - Online Transaction Processing, encontrado na teoria de bancos de dados e é uma ferramenta de Business Intelligent utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando ao objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Essas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões, e formam a estrutura do cubo. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de se criar um módulo que servisse para modificar a posição de uma informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que necessário. Convencionou-se denominar esse módulode: