Os data warehouse e sistemas OLAP são baseados no modelo mu...

Alternativa correta: B - esparso ou denso.

Os sistemas OLAP são projetados para melhorar a recuperação de dados em ambientes analíticos, oferecendo uma visão multidimensional dos dados, geralmente por meio de um hipercubo. Esses sistemas utilizam um modelo multidimensional para organizar os dados em estruturas que permitem análises complexas e consultas interativas de maneira eficiente. Um hipercubo, nesse contexto, é uma representação de dados organizada em múltiplas dimensões, facilitando a visão do usuário para análises como, por exemplo, vendas por região, período de tempo, produto, etc.

A característica de um hipercubo ser esparso ou denso refere-se à distribuição dos valores dentro desse espaço multidimensional. Um hipercubo denso é aquele em que a maioria das células dentro do espaço de dados tem um valor não nulo, ou seja, ele está repleto de dados. Já um hipercubo esparso é caracterizado por uma grande quantidade de células com valores nulos ou ausentes, o que é comum em conjuntos de dados do mundo real, onde nem todas as combinações de dimensões possuem dados correspondentes.

Compreender essa diferença é fundamental, pois afeta como o hipercubo será armazenado e acessado. Hipercubos esparsos precisam de técnicas de armazenamento e otimização diferentes para garantir que o sistema OLAP seja eficiente, minimizando o espaço de armazenamento necessário e o tempo de consulta. Existem estratégias específicas, como indexação ou compressão, para lidar com hipercubos esparsos e densos de formas eficientes.

Por isso, a alternativa correta é a "B", pois reflete diretamente essa característica dos hipercubos utilizados nos sistemas OLAP.

• O que é OLAP (On-Line Analytical Processing)?

Conjunto de tecnologias projetadas para analisar e acessar dados típicos de suporte a decisão que estão no Data Warehouse.

------ Fornece dados em alto nível (totais,médias,min..)

------ Acessa vários registros

----- Tem alto desempenho e consultas fáceis e interativas

------ Lida com dados históricos (dimensão temporal)

------ Oferece visões multidimensionais (perspectivas)

 Cubo de Dados

Cubo de Dados é definido por dimensões e fatos

• Dimensões são perspectivas usadas para analisar os dados

• Exemplo de três dimensões: Produto, Tempo e Cliente

------- Pode ser denso ou esparso

Depende de se ele tem valores de medida para cada combinação de valores de dimensão (combinação de membros)

Por exemplo:

------- Denso: se todos os produtos forem comprados por todos os clientes durante o período de tempo considerado

-------- Esparso: se nem todos os clientes compraram produtos de todas as categorias durante todos os trimestres do ano

Em aplicações reais, cubos são geralmente esparsos

Hipercubos Esparso (Sparse) ou Denso (Dense):

• Esparso (Sparse): Um hipercubo esparso é aquele em que a maioria das células contém valores nulos. Em um contexto multidimensional, isso significa que muitas combinações possíveis de membros das dimensões não têm dados associados. Os bancos de dados multidimensionais podem ser esparso quando existem muitos valores nulos, o que é comum em cenários onde nem todas as combinações de dimensões são populadas com dados.

• Denso (Dense): Já um hipercubo denso é aquele em que a maioria das células contém valores válidos. Isso significa que a maioria das combinações possíveis de membros das dimensões possui dados associados. Hipercubos densos são mais eficientes em termos de armazenamento, pois não há muitos valores nulos, mas podem ocupar mais espaço se houver muitas combinações de dimensões.