Julgue os itens subsecutivos, relativos à modelagem de dados. O termo OLAP (online analytic processing) é utilizado para descrever o processamento de um grande volume de dados históricos por meio de uma abordagem dimensional, que, por sua vez, facilita a combinação desses dados para análise e tomada de decisão.
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.
Uma das operações básicas de OLAP que ocorre quando é aumentado o nível de detalhe da informação é:
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.
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 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.
Comparando as abordagens MOLAP e ROLAP, em relação às características de flexibilidade, escalabilidade e velocidade, é esperado que, para pequenos conjuntos de dados, a abordagem MOLAP tenhaAcerca 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.
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
No que diz respeito aos sistemas de suporte à decisão, julgue os itens subsequentes. O processamento analítico online (OLAP) é adequado para a descoberta de padrões e relacionamentos em dados corporativos e para a inferência de regras que prevejam o efeito de decisões gerenciais.
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.
OLAP•
Um sistema OLAP (do inglês OnLine Analytical Processing) pode ser subcategorizado, entre outros tipos, como MOLAP, ROLAP ou HOLAP. Acerca das vantagens e das desvantagens desse sistema, é correto afirmar que
Os sistemas analíticos (OLAP), comparados com os sistemas transacionais, caracterizam-se por basearem-se em
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
Além das ferramentas para gerenciamento de banco de dados, várias outras ferramentas de software atuam como front ends para gerenciadores de bancos de dados, como geradores de relatórios, geradores de consultas, geradores de formulários de entrada de dados, ferramentas de modelagem e de dicionário de dados, de engenharia reversa, de data warehousing, de benchmarking, de auditoria, de recuperação de dados, entre outras. Considerando os conceitos relacionados a essas ferramentas, julgue os itens seguintes. Os modelos de dados produzidos por ferramentas OLAP tendem a oferecer uma visão mais hierárquica e navegável de um banco de dados que os modelos de dados produzidos por ferramentas CASE relacional.
A respeito de modelagem dimensional, julgue os itens
subsequentes.
A ferramenta OLAP (on-line analytical processing) permite realizar as operações slice, dice e pivot sobre uma estrutura multidimensional. A operação slice fixa o valor de uma dimensão e recupera os valores das demais dimensões; a operação dice intercambia dimensões permitindo diferentes visualizações dos dados; e a operação pivot fixa o valor de duas ou mais dimensões e recupera os valores das demais.
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