Um usuário está analisando dados por meio de uma ferramenta ...

Resposta Correta: A - drill across.

Para entender a operação de drill across, é importante compreender o contexto de um Data Warehouse (DW), que é um repositório centralizado de dados que vem de diversas fontes. Ele é projetado para suportar a tomada de decisão, análises e a geração de relatórios. Dentro de um DW, os dados são frequentemente organizados em dimensões e fatos, o que facilita a análise complexa e multidimensional.

Quando falamos em comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si por meio de dimensões em comum, estamos nos referindo ao processo de olhar para diferentes fatos em dimensões compartilhadas. A operação drill across é utilizada para analisar dados de dois ou mais cubos de dados (ou fatos) que compartilham ao menos uma dimensão em comum. Isto permite que o usuário veja como as medidas de diferentes cubos se comparam ao longo das mesmas dimensões, por exemplo, vendas e despesas por região e por trimestre.

Por que a resposta A está correta e as outras não? Vamos entender brevemente as outras operações para justificar a escolha:

• B - pivot: Esta operação é usada para reorientar a apresentação dos dados, girando-os para visualizar de diferentes perspectivas. Não é específica para a comparação de medidas numéricas relacionadas por dimensões em comum.
• C - slice and dice: Esta técnica permite que o usuário filtre e analise partes específicas de dados (slice) ou divida os dados em partes menores para análise detalhada (dice). Também não se destina especificamente à comparação de medidas entre si.
• D - roll up: É uma operação onde se efetua a agregação dos dados, aumentando o nível de abstração (por exemplo, de dias para meses). Não se relaciona diretamente com a comparação entre diferentes medidas.

Portanto, drill across é a operação que melhor atende à necessidade de comparar medidas distintas relacionadas por meio de dimensões compartilhadas, o que explica por que a alternativa A é a correta.

Gabarito: A

OLAP: Conceitos Básicos - Operações Analíticas

drill-down: analisa os dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade;

roll-up: analisa os dados em níveis de agregação progressivamente menos detalhados, ou de maior granularidade;

slice and dice: restringe os dados sendo analisados a um subconjunto destes dados;

* slice: corte para um valor fixo

* dice: seleção de faixas de valores.

pivot: reorienta a visão multidimensional dos dados, oferecendo diferentes perspectivas dos mesmos dados;

drill-across: compara medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si através de pelo menos uma dimensão em comum.

Conceitos Básicos - Processamento Analítico de Dados. Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri, Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri. Disponível em: <http://wiki.icmc.usp.br/images/5/52/BDAmat11DW.pdf>

Se meu comentário estiver equivocado, por favor me avise por mensagem para que eu o corrija e evite assim prejudicar os demais colegas.

Drill Across

Esta operação permite navegar transversalmente no eixo da dimensão, retirando ou inserindo posições da dimensão, ou seja, ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro da mesma dimensão. Por exemplo, a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia (MACHADO, 2013). A operação Drill Across é executada quando o usuário passar de ano direto para trimestre ou mês.

Então o usuário pode comparar uma medida de vendas_anual na fVendas com a vendas_dezembro. Mesma dimensão: temporal.