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

Qual termo é usado para descrever a capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas em um Data Warehouse?

Alguns termos relacionados com as estruturas de bancos de dados estão disponibilizados na coluna I. Estabeleça a correta correspondência com os seus significados, disponibilizados na coluna II.

Coluna I

1. Data Marts

2. OLAP

3. Business Inteligence

4. Metadados

Coluna II

( ) Camada de diretório de dados da arquitetura do datawarehouse.

( ) Tipo ou variação de um datawarehouse.

( ) Cria, administra, analisa e gera relatórios sobre dados multidimensionais.

( ) Modelo utilizado pelas empresas para descobrir padrões de comportamento de determinado grupo de clientes.

A sequência correta é:

Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:

1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?

2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?

3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?

4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?

5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?

Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:

I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.

II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.

Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,

A tecnologia OLAP (Online Analytical Processing) provê suporte a banco de dados multidimensionais, usado em soluções de apoio à decisão e Business Intelligence (BI), como o Microsoft SQL Server Analytical Services (SSAS), que fornece os dados analíticos para relatórios de negócios e aplicativos cliente, tais como Excel e relatórios do Reporting Services.

Com relação às diferentes características e ferramentas próprias da OLAP, analise as assertivas a seguir.

I. Na modelagem usada para representar dados multidimensionais, o diagrama do esquema estrela tem em seu centro uma tabela fato vinculada a várias tabelas dimensões, dispostas radialmente. A tabela fato armazena dados descritivos, enquanto as tabelas dimensões armazenam dados numéricos.

II. Dentre as operações suportadas no OLAP, estão os operadores de cubos de dados: slice, que seleciona um subconjunto de dimensões; dice, que seleciona um subconjunto do cubo original; e drill-down, que retorna detalhes de uma dimensão.

III. Uma instância do Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) é executada em bancos de dados tabulares, bancos de dados multidimensionais, ou em ambos.

IV. O processo de mineração de dados (datamining) permite descobrir padrões implícitos nos dados armazenados em datawarehouse, com o objetivo de usar tais padrões para vantagens competitivas em negócios.

Estão CORRETAS apenas as assertivas:

Os dados para suporte à decisão são conceitualmente diferentes dos dados usados nos bancos de dados para processamento de transações. Esses últimos, também conhecidos como banco de dados operacionais, trabalham com dados pormenorizados, próprios para tratar questões como rastrear pedidos, resolver reclamações de cliente, atender às necessidades dos funcionários, etc. Em contraposição, os bancos para suporte à decisão, são estruturados a partir da transformação dos dados dos bancos operacionais, com o objetivo de facilitar a integralização dos diferentes processos de negócios, mantendo o desempenho de acesso.

Um modelo de dados Multidimensional é muito adequado à representação de dados e às operações próprias ao processamento de suporte à decisão. Com relação aos recursos e técnicas característica a dados multidimensionais, assinale a afirmativa CORRETA.

Sobre business intelligence, analise as afirmativas abaixo:

I. Uma das etapas da abordagem OLAP diz respeito às ferramentas que são utilizadas para extração dos dados do repositório para posterior inserção no datawarehouse.

II. A predição de eventos é uma das propriedades da mineração de dados.

III. O data warehouse é um banco de dados que contém dados voláteis sumarizados de várias formas para respostas rápidas a consultas.

Está CORRETO o que se afirma em

Consider the following descriptions of the OLAP operations in multidimensional data:

− The slice operation ..I.. one particular dimension from a given cube and provides a new sub-cube.

− Drill-down can be performed by ..II.. a concept hierarchy for a dimension.

− Roll-up can be performed by ...III... a concept hierarchy for a dimension.

− The pivot operation is also known as rotation. It ...IV... the data axes in view in order to provide an alternative presentation of data.

The correct words to fill in the gaps I, II, III and IV are, respectively,

Assinale a alternativa que complete correta e respectivamente as lacunas da seguinte frase:

“A tecnologia OLAP permite uma análise _________e __________, neste tipo de análise, os dados são modelados em uma estrutura conhecida como ____________”:

Observe as seguintes figuras que ilustram uma operação OLAP em que a exibição dos dados foi modificada da Visão A para a Visão B.

Na frase seguinte,

“O MOLAP é um OLAP baseado no acesso a um banco de dados multidimensional. O ROLAP é um OLAP baseado no acesso a um banco de dados relacional. HOLAP é um OLAP situado entre o ROLAP e o MOLAP e acessa o Multidimensional e o Relacional.”

pode-se concluir que

Dadas as seguintes sentenças,

I. A tecnologia OLAP é útil para a materialização de visões agregadas.

II. A tecnologia ROLAP consegue manipular uma grande quantidade de dados, sendo limitado pelo banco de dados relacional subjacente.

III. Apesar de ter um excelente desempenho, uma desvantagem da tecnologia MOLAP é que ele é limitado em relação à quantidade de dados que pode manipular.

IV. Aplicações do tipo OTLP se caracterizam por serem aplicações cliente/servidor que dão aos usuários acesso direto à informação.

verifica-se que