Questões de Concurso
Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados
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Analise as afirmativas abaixo no que diz respeito à segurança em aplicações de data warehouse e/ou sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais (SGBDs).
1. Cubos OLAP podem limitar acesso a dados detalhados enquanto proveem acesso mais aberto a dados summarizados.
2. DAC (Discretionary Acess Control), MAC (Mandatory Access Control) e RBAC (Role Based Access Control) são abordagens válidas no contexto de SGBDs.
3. Como os processos de ETL constituem processos intermediários no contexto de um Data Warehouse, a segurança não constitui uma das preocupações principais.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Analise as afirmativas abaixo no contexto de conceitos básicos de Data Warehouse e Banco de Dados Relacional.
1. Um esquema em estrela em um banco de dados relacional constitui uma boa fundação para a criação de cubos OLAP.
2. Por definição, é mais fácil portar aplicações de BI entre ferramentas distintas OLAP do que entre distintos sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais.
3. Cubos OLAP oferecem opções e capacidades de análise mais ricas do que sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
(1) DRILL DOWN
(2) PIVOT
(3) SLICE
(A) visualiza dados por uma nova perspectiva.
(B) seleciona dados de uma única dimensão.
(C) examina dados com maior detalhe.
Assinale a alternativa que apresenta a correlação correta de cima para baixo.
I. Pivot, Dice e Slice são exemplos de operações que podem ser realizadas através de ferramentas OLAP.
Il. Podemos dizer que OLAP e Data Warehouse trabalham juntos pois o segundo é responsável pelo armazenamento das informações e o primeiro é capaz de recupera-las de forma eficiente para a realização de análises.
Ill. ROLAP e MOLAP são métodos de armazenamento utilizados pelo OLAP com o intuito de facilitar a leitura e apresentação das informações. O segundo se utiliza de estruturas de armazenamento relacionais e o primeiro de estruturas multidimensionais.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
I. Os cubos OLAP são tradicionalmente conhecidos por vantagens de desempenho extremas em relação aos SGBDr, mas essa distinção se tornou menos importante com avanços em hardware de computador, como appliances, bancos de dados em memória e bancos de dados colunares.
II. Um esquema em estrela hospedado em um banco de dados orientados a grafos é uma boa base física para construir cubos OLAP e é, geralmente, considerado como uma base mais estável para procedimentos de backup e recuperação.
III. Os cubos OLAP oferecem recursos de análise significativamente mais ricos do que SGBDr, que são sobrecarregados pelas restrições do SQL. Esta pode ser a principal justificativa para usar produtos OLAP.
Está correto o que se afirma em
Como necessitava analisar as receitas por município, tipo de produto e mês de um desses estados, precisava, então, realizar uma operação de
Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir.
O OLAP multidimensional (MOLAP) é o resultado de um
banco de dados OLAP implementado sobre um banco de
dados relacional existente; ele é aplicado quando há um
grande número de atributos, que não possam ser colocados
facilmente em uma estrutura de cubos.
Julgue o item seguinte, referente a arquiteturas e aplicações data warehouse, ETL e OLAP.
Uma interface OLAP pode ser utilizada tanto com dados
armazenados em bases de dados relacionais quanto com
bases de dados multidimensionais.
A respeito de inteligência do negócio, julgue o item a seguir.
Ferramentas de OLAP disponibilizam operações de
drill-down e drill-across: a primeira permite visualizar um
maior nível de detalhe; a segunda, mover-se lateralmente de
um conjunto de dados para outro, mantendo-se no mesmo
nível de detalhe.
A respeito de inteligência do negócio, julgue o item a seguir.
O ROLAP é um processamento analítico on-line que cria
visões multidimensionais a partir de um banco de dados
relacional existente.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
DW representa um sistema que fornece armazenamento para
dados que serão usados para análise, possibilitando embasar
e agilizar tomadas de decisões.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
OLAP é uma técnica de análise de dados que tem o
proposito de desempenhar funções empresariais cotidianas.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
O processo de BI se baseia na transformação de dados em
informações, depois em decisões e, por fim, em ações.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
Tecnologias como o IBM Watson tornam possível a geração
de valor a partir de coleções de informações relativas a
operações da organização, seus clientes, procedimentos
internos e interações com funcionários.
Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.
Modelagem multidimensional de banco de dados é uma
técnica usada para o auxílio às consultas do data warehouse,
nas mais diferentes perspectivas. A visão multidimensional
permite o uso mais intuitivo para o processamento analítico
pelas ferramentas OLAP (on-line analytical processing).
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