Questões de Concurso
Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados
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Considere que a análise possua a seguinte cadeia de ações: filtro para apenas considerar o último ano, detalhamento de ano para mês e agregação de mês para trimestre.
A sequência de ações OLAP será:
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
O ROLAP (relational OLAP) armazena os dados exclusivamente em estruturas multidimensionais, como cubos OLAP, ignorando bancos de dados relacionais para processamento analítico.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.
1. OLAP 2. Data Lake
( ) Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos.
( ) Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação.
( ) É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão de uma empresa a tomar decisões mais informadas.
( ) permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo uma alternativa aos Data Warehouses tradicionais.
Assinale a opção que apresenta a associação correta, na ordem apresentada.
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:
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
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.
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.
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.
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?
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:
A operação OLAP que permite a geração de um subcubo é a:
Trata-se da camada
As tecnologias descritas recebem, na literatura, o nome de
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:
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?
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