Questões de Concursos OLAP

A tecnologia OLAP feita em banco de dados relacionais que, por utilizar a estrutura relacional, possui a vantagem de não restringir o volume de armazenamento de dados é simulada pela arquitetura

Acerca de conceitos da tecnologia OLAP (online analytical processing), julgue os seguintes itens.

Os serviços OLAP incluem um servidor middle-tier, que permite que os usuários realizarem análises sofisticadas em grandes volumes de dados.

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

No contexto OLAP:

I. As visões materializadas agregadas a partir de uma tabela de fatos podem ser identificadas exclusivamente pelo nível de agregação para cada dimensão.

II. Quando aplicada a configuração star schema as tabelas de fatos e as de dimensão são idênticas quanto à totalidade dos atributos que contêm e também quanto ao grau de granularidade.

III. O esquema snow flake é uma variação do star schema.

Está correto o que consta em

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

Requisitos funcionais são restrições sobre as funções ou serviços oferecidos pelo sistema. Esses requisitos consideram as declarações de serviços, a forma do sistema reagir e como ele deve se comportar em determinadas situações. Cenários e casos de uso são técnicas eficazes para elicitação de requisitos funcionais segundo pontos de vista de interação.

Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à decisão.

Um sistema OLAP multidimensional armazena seus dados em tabelas relacionais construídas a partir da consolidação de dados operacionais.

Julgue os itens de 95 a 101, referentes a modelagem multidimensional, OLAP (online analytical processing) e data warehouse.

O Microsoft Excel 2003 é uma ferramenta OLAP que permite realizar operações como drill down, pivoteamento e drill up em membros das dimensões que fazem parte da tabela dinâmica, oriundos de cubos multidimensionais.

Julgue os itens a seguir, a respeito de soluções de suporte à decisão.

OLAP (online analytical processing) é um termo utilizado para descrever a análise de dados complexos a partir do data warehouse. As ferramentas OLAP empregam as capacidades de computação distribuída para análises que requerem mais armazenamento e poder de processamento que as disponibilizadas por um desktop.

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

As ferramentas CASE têm por objetivo apoiar atividades do processo de software, tais como análise de requisitos, modelagem de sistema, depuração e teste. Essas ferramentas podem incluir geradores de código que, a partir do modelo do sistema, gerem automaticamente os códigos-fonte.

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

Um datawarehouse permite a geração de dados integrados e históricos, auxiliando a alta gerência a decidir com base em fatos, o que reduz a probabilidade de erros. Acerca desse tema, julgue os itens a seguir.

Em um datawarehouse, os dados podem ser armazenados em formato de cubo (OLAP) multidimensional, permitindo rápida agregação de dados e detalhamento das análises (drill-down).

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

Em um sistema OLAP, as estratégias de desnormalização de tabelas e a redundância de dados são requerimentos para a otimização de consultas. A estratégia star schema relaciona uma tabela-fato a diversas tabelas-dimensões.

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

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.

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:

Julgue os itens a seguir, acerca do uso de tecnologias OLAP e datawarehouse.

Um modelo multidimensional organizado segundo o esquema floco de neve tende a suportar um maior número de níveis de agregação que um modelo organizado segundo o esquema estrela. Dessa forma, quanto mais hierarquizada e complexa for uma organização, mais se justifica o uso do primeiro esquema.

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

Com relação a qualidade de software, bancos de dados e suas tecnologias, julgue os itens de 87 a 92.

A característica principal dos sistemas OLAP é permitir uma visão conceitual multidimensional dos dados de uma empresa. A visão multidimensional é muito mais útil para os analistas que a tradicional visão tabular utilizada nos sistemas de processamento de transação.

Acerca de conceitos da tecnologia OLAP (online analytical processing), julgue os seguintes itens.

O serviço OLAP CubeData permite que os usuários realizem análises mesmo estando desconectados da rede corporativa.