Questões de Banco de Dados - OLAP (On-line Analytical Processing) para Concurso

Q3136499

Ano: 2024 Banca: Instituto Acesso Órgão: Câmara de Manaus - AM Prova: Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Banco de Dados |

Q3136499 Banco de Dados

Data Mining e Cubos OLAP são ferramentas essenciais para análise de grandes volumes de dados, permitindo que analistas obtenham informações estratégicas para tomada de decisões. No contexto de um Data Warehouse, essas tecnologias têm papéis complementares. Qual das alternativas abaixo descreve corretamente a aplicação dessas ferramentas no processo de análise de dados?

A

O Data Warehouse é responsável apenas por armazenar dados, sem permitir a integração com ferramentas de análise como Data Mining ou OLAP.

B

Data Mining e OLAP são tecnologias intercambiáveis, ambas focadas em operações básicas de banco de dados e não são adequadas para análises avançadas ou preditivas.

C

Cubos OLAP são usados exclusivamente para análise temporal de dados, enquanto o Data Mining se concentra em analisar relações quantitativas.

D

Cubos OLAP são utilizados principalmente para mineração de dados preditivos, enquanto o Data Mining é mais eficiente na execução de consultas multidimensionais.

E

Data Mining e OLAP são ferramentas complementares, onde o OLAP realiza a análise multidimensional de dados, enquanto o Data Mining busca padrões ocultos e relacionamentos entre os dados.

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Q3136053

Ano: 2024 Banca: Instituto Acesso Órgão: Câmara de Manaus - AM Prova: Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Sistemas |

Q3136053 Banco de Dados

No contexto de Data Warehousing, bases de dados multidimensionais são estruturadas para facilitar o processamento analítico e a geração de relatórios de forma eficiente. A modelagem e a otimização dessas bases exigem a aplicação de técnicas que garantam desempenho e escalabilidade, suportando as operações de OLAP (Online Analytical Processing). Relacione as técnicas de modelagem com suas respectivas descrições ou objetivos.

Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema). 2.Tabelas Fato e Dimensão. 3.Indexação Bitmap. 4.Modelo Snowflake (Floco de Neve). 5.Materialização de Visões.

Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados os resultados de consultas frequentes, reduzindo o tempo de resposta nas consultas complexas.

(__)Técnica de indexação usada para bases de dados com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de índices binários.

(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise, mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à tabela fato, otimizando a performance de consulta.

(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as dimensões contendo atributos.

(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a complexidade das junções.

A sequência correta é:

A

4, 1, 3, 5, 2.

B

3, 5, 4, 2, 1.

C

1, 2, 5, 4, 3.

D

2, 4, 1, 3, 5.

E

5, 3, 1, 2, 4.

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Q3104139

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STJ Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |

Q3104139 Banco de Dados

Texto associado

Em relação à ciência de dados, julgue o item que se segue.

O OLAP (online analytical processing) permite a realização de consultas analíticas complexas em grandes volumes de dados, organizados em estruturas multidimensionais, sem impactar negativamente o desempenho dos sistemas transacionais.

Certo

Errado

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Q3085935

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Análise de Negócio de TI |

Q3085935 Banco de Dados

Uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas de forma mais estratégica, buscando identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de melhoria. Para isso, decidiram implementar um sistema de OLAP (Online Analytical Processing) que permita a análise multidimensional de seus dados de vendas, armazenados em um Data Warehouse.
Considere as seguintes afirmativas sobre OLAP (Online Analytical Processing) nesse contexto:

I. OLAP permite a análise multidimensional de grandes volumes de dados, possibilitando a exploração de informações sob diferentes perspectivas, como tempo, produto e região.
II. As operações de OLAP incluem slice (fatiar), dice (cortar em cubos), drill-down (detalhar) e roll-up (agregar), que permitem navegar pelos dados em diferentes níveis de granularidade.
III. OLAP é utilizado principalmente para processar transações em tempo real, como vendas e pagamentos, garantindo a consistência dos dados.
IV. O Data Warehouse é um componente essencial para o OLAP, pois armazena os dados históricos de forma integrada e estruturada, facilitando a análise multidimensional.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I, II e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3063524

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CODEVASF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |

Q3063524 Banco de Dados

Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.

A preparação de dados, que consiste em analisar a qualidade dos dados de acordo com o problema, explorar os dados e formular as hipóteses, faz parte dos estágios do CRISP-DM.

Certo

Errado

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Q3063523

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CODEVASF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |

Q3063523 Banco de Dados

Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.

ROLAP e HOLAP são métodos de armazenamento de dados utilizados pelos sistemas OLAP e a diferença entre eles está na tecnologia de banco de dados — o ROLAP usa MDDB.

Certo

Errado

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Q3063522

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CODEVASF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |

Q3063522 Banco de Dados

Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.

Os sistemas de apoio à decisão (DSS) combinam dados e modelos analíticos sofisticados e interface amigável, e estão sob controle do usuário.

Certo

Errado

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Q3057472

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Banco da Amazônia Prova: CESGRANRIO - 2024 - Banco da Amazônia - Técnico Científico - Tecnologia da Informação |

Q3057472 Banco de Dados

Um gerente executivo de um grande banco deseja estudar o investimento feito pelos clientes pessoas físicas, considerando o valor investido em reais, com detalhamento por tipo de investimento e agência. Para isso, encomendou um painel OLAP, no qual a tela inicial deve ser o valor, em reais, da soma do investimento de todos os clientes de cada agência, listados por agência, agregando todos os tipos de investimento, na forma de um relatório em tela com duas colunas: Nome da Agência e Valor Total Investido.

Considere que as seguintes visões estão disponíveis:

Agencia(idAgencia,nomeAgencia)

Cliente(idCliente,nomeCliente)

Conta(idCliente,idAgencia,idConta)

TipoInvestimento(idTipoInvestimento,nomeInvestimento)

Investimento(idConta,idTipoInvestimento,valorInvestido)

Nesse contexto, considerando-se o uso do banco de dados MySQL, que consulta SQL fornece corretamente os dados para a tela inicial desejada?

A

SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, i.valorInvestido AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;

B

SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY c.idCliente;

C

SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idCliente = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;

D

SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;

E

SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, i.valorInvestido AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;

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Q3034870

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |

Q3034870 Banco de Dados

Na avaliação de um modelo de classificação binária para detecção de fraude na arrecadação de impostos da Prefeitura de Rio Branco a partir de um conjunto de dados conhecido, obteve-se uma matriz de confusão, assim caracterizada: a matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros tipo I e 20 erros do tipo II.
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:

A

0,83 e 0,71

B

0,71 e 0,83

C

0,90 e 0.83

D

0,83 e 0,90

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Q3032315

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Técnico Judiciário - Área Administrativa - Especialidade: Suporte Técnico |

Q3032315 Banco de Dados

Em um ambiente de Business Intelligence, Júlio implementou uma ferramenta OLAP para apoiar a análise de dados do Data Mart do TRF1. Uma das consultas mais realizadas é o total de processos por tipo e por data.
A operação OLAP que permite a geração de um subcubo é a:

A

slice

B

dice

C

drill up

D

rotate

E

pivot

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Q3014832

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014832 Banco de Dados

Uma das camadas que compõem a arquitetura de DW (data warehouse) consiste em um servidor OLAP que possibilita velocidades de consulta rápidas; nessa camada, três tipos de modelos OLAP podem ser utilizados (ROLAP, MOLAP e HOLAP) e o tipo de sistema de banco de dados existente no DW determinará o modelo de OLAP a ser utilizado.
Trata-se da camada

A

inferior.

B

externa.

C

intermediária.

D

superior.

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Q2847806

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: EPE Prova: FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Soluções) |

Q2847806 Banco de Dados

A produção e a disseminação de dados corporativos cresceram muito rapidamente, o que requer tecnologias de função analítica adequadas ao volume de dados envolvidos, visando extrair informações úteis e viabilizar a criação de relatórios analíticos.
As tecnologias descritas recebem, na literatura, o nome de

A

Big Data.

B

Data Warehouse.

C

Map Reduce.

D

Online Analytical Processing (OLAP).

E

Online Transaction Processing (OLTP).

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Q2787357

Ano: 2016 Banca: BIO-RIO Órgão: Prefeitura de São Gonçalo - RJ Prova: BIO-RIO - 2016 - Prefeitura de São Gonçalo - RJ - Analista da Área Tecnológica |

Q2787357 Banco de Dados

Relacione as siglas dos bancos de dados com suas respectivas características.

Siglas:

(T) OLTP - tipo transacional

(A) OLAP - tipo analítico

Características:

Tem foco no nível operacional da organização e visa a execução operacional do negócio. A atualização de dados é feita no momento da transação e apresenta frequência muita alta de atualizações. Os dados estão estruturados na modelagem dimensional e possuem normalmente alto nível de sumarização. O armazenamento é feito em estrutura de Data Ware house com otimização no desempenho em grandes volumes de dados.

Tais características relacionam-se respectivamente com:

A

(A) – (A) – (T) – (T).

B

(T) – (A) – (T) – (A).

C

(A) – (T) – (A) – (T).

D

(T) – (T) – (A) – (A).

E

(A) – (T) – (T) – (A).

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Q2570893

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: CNU Prova: CESGRANRIO - 2024 - CNU - Bloco 2 - Tecnologia, Dados e Informação - tarde |

Q2570893 Banco de Dados

Em um esforço para melhorar a análise e a tomada de decisão no setor agrícola, um órgão governamental brasileiro implementou um sistema OLAP para monitorar a produção agrícola nacional. O cubo OLAP foi estruturado para incluir as dimensões Tempo (Ano, Mês), Produto (Tipo de Cultura, Variedade) e Região (Estado, Cidade), com medidas de Área Plantada (hectares) e Produção (toneladas). Em um certo momento de sua análise, um analista estava vendo a produção total de soja do estado de Mato Grosso em 2023, mas decidiu que desejava ver apenas a produção da cidade de Sorriso, também em 2023.

Considerando-se esse contexto, qual sequência de operações OLAP o analista deverá realizar para, a partir da visão em que estava, obter a visão desejada?

A

Drill Down em Região de Estado para Cidade, Pivot em Cidade para Sorriso.

B

Drill Down em Região de Estado para Cidade, Slice em Cidade para Sorriso.

C

Pivot em Região de Estado para Cidade, Drill Down em Cidade para Sorriso.

D

Pivot em Região de Estado para Cidade, Slice em Cidade para Sorriso.

E

Slice em Região de Estado para Cidade, Drill Down em Cidade para Sorriso.

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Q2557712

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: Banestes Prova: Instituto Access - 2024 - Banestes - Analista em Tecnologia da Informação - Segurança da Informação |

Q2557712 Banco de Dados

Os sistemas OLAP (Online Analytical Processing, ou Processamento Analítico Online) oferecem uma alternativa aos sistemas transacionais, proporcionando uma visão dos dados orientada à análise, além de uma navegação rápida e flexível. Marque a alternativa correta que apresente uma característica OLAP.

A

as perguntas realizadas a um OLAP não permitem a utilização interativa com os usuários.

B

os bancos de dados OLAP apresentam um esquema otimizado para que as perguntas realizadas pelos usuários sejam respondidas rapidamente.

C

é o processo de identificar informações relevantes, tais como padrões, associações, mudanças, anomalias e estruturas, em grandes conglomerados de dados.

D

um conjunto de métodos e conceitos que podem ser implementados através de softwares com o intuito de utilizar os dados importantes da organização para auxiliar no processo de tomada de decisões.

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Q2541964

Ano: 2024 Banca: IBADE Órgão: PRODEST-ES Prova: IBADE - 2024 - PRODEST-ES - Analista de Tecnologia da Informação - Infraestrututa de TIC |

Q2541964 Banco de Dados

Plínio está utilizando OLAP em um projeto no PRODEST. Neste caso Plínio trabalha com:

A

processamento de operações diárias on-line, análise de dados multidimensionais e geração de relatórios;

B

administração de dados multidimensionais, processamento de operações diárias on-line e análise de dados voláteis;

C

análise de dados não voláteis, processamento de operações diárias on-line e administração de dados multidimensionais;

D

análise de dados voláteis, administração de dados multidimensionais e geração de relatórios;

E

administração de dados multidimensionais, análise de dados não voláteis e geração de relatórios.

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Q2469941

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2469941 Banco de Dados

OLAP (do inglês, Online Analytics Processing) e OLTP (do inglês, Online Transaction Processing) são sistemas de gerenciamento de banco de dados para armazenar e processar grandes volumes de dados. É característica dos sistemas OLTP

A

utilizar dados históricos e agregados.

B

implementar análises e relatórios complexos.

C

lidar com o status atual dos dados.

D

utilizar bancos de dados multidimensionais (cubos).

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Q2469931

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2469931 Banco de Dados

Business Intelligence é um conceito que envolve o uso de ferramentas tecnológicas para coletar, armazenar, analisar, compartilhar informações no âmbito da gestão de negócios e tomada de decisão. As ferramentas OLAP (do inglês, Online Analytical Processing) permitem

A

explorar dados agregados em múltiplas dimensões.

B

armazenar dados das operações de processamento.

C

revelar relacionamentos entre os dados armazenados.

D

indexar dados para atualização eficiente.

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Q2469919

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2469919 Banco de Dados

Um modelo multidimensional organiza dados em níveis de abstração, definindo uma hierarquia que possibilita extrair informações sob diferentes visões. Qual a operação permite, em ferramentas OLAP, obter um subcubo do cubo original a partir da seleção em duas ou mais dimensões?

A

Drill down.

B

Slice.

C

Dice.

D

Pivot.

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Q2459115

Ano: 2024 Banca: Fundação CETREDE Órgão: Prefeitura de Caucaia - CE Prova: Fundação CETREDE - 2024 - Prefeitura de Caucaia - CE - Analista de Sistema |

Q2459115 Banco de Dados

No mundo atual, orientado por dados, as empresas e organizações dependem de bases de dados para gerirem as suas operações e tomar decisões estratégicas. Dois sistemas populares de gerenciamento de banco de dados são os sistemas OLTP e OLAP. Assinale a afirmativa que se refere a uma das características do OLAP.

A

Lidam com um baixo volume de grandes transações, processando efetivamente atualizações ou inserções de dados.

B

As transações geralmente envolvem a inserção, atualização ou exclusão de pequenas quantidades de dados.

C

As organizações geralmente usam sistemas OLAP em sistemas transacionais que requerem acesso rápido a dados e recuperação para processarem grandes volumes de pequenas transações.

D

Oferecem baixa latência de dados e fornecem atualizações de dados em tempo real, garantindo disponibilidade imediata de dados atualizados aos usuários.

E

Usam um modelo de dados que minimiza a redundância e garante a consistência dos dados. Isso resulta em armazenamento e recuperação eficiente de dados.

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A APROVAÇÃO É DE QUEM NÃO ESPERA

A APROVAÇÃO É DE QUEM NÃO ESPERA

Questões de Concurso Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados

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