Uma funcionalidade típica em um sistema de Data Warehouse p...

A alternativa correta é a B - Drill-down.

O conceito de Drill-down é fundamental em um sistema de Data Warehouse (DW). Esta funcionalidade permite que o usuário analise os dados em níveis crescentes de detalhe. Isso significa que, partindo de uma visão agregada, o usuário pode "perfurar" os dados para explorá-los em uma granularidade mais fina, descendo a detalhes mais específicos. Por exemplo, se estivéssemos analisando vendas por região, o drill-down nos permitiria ir do nível de países para estados e até cidades.

Esta ferramenta é uma parte crucial dos mecanismos de análise de DW porque capacita os usuários a entenderem os padrões e as tendências subjacentes aos números agregados, fornecendo insights que poderiam ser perdidos em um nível de resumo mais alto. Ao contrário de outras funções como Roll-up (que faz o inverso, agregando dados em um nível superior), Pivô (que reorienta a visualização multidimensional dos dados sem mudança de granularidade) e Slice (que filtra os dados em uma dimensão particular), o Drill-down é caracterizado pela revelação de camadas adicionais de detalhes.

Para responder a esta pergunta, é necessário compreender os conceitos básicos de operações OLAP (On-Line Analytical Processing), bem como as características distintas de cada uma delas. A compreensão da técnica Drill-down como uma operação que permite explorar dados em níveis de detalhe mais profundos é o que justifica a alternativa B como sendo a correta para a questão apresentada.

Letra B)

Operações do OLAP:

-Slice: Seleção de dados em 1 dimensão;

-Dice: Seleção de dados em 2 ou mais dimensões;

-Roll-Up: Agregação de dados - maior generalização, menor detalhe;

-Drill-Down: Desagregação de dados - menor generalização, maior detalhe;

-Rotation: Permite visualizar os dados sob uma nova perspectiva, sem reduzir/aumentar o escopo dos dados.

Fonte: Minhas anotações. :)
 

Acho que a chave da questão está em "dados não revelados"

Como os dados ainda não foram revelados, subentende-se que o nível de granularidade está alto, ou seja, muita informação está sendo mostrada e, por conseguinte, o nível de detalhamento está baixo. Para permitir níveis diferentes de detalhe dos dados não revelados, devemos diminuir a granularidade e, consequentemente, aumentar o nível de detalhes e poder visualizar os dados até então não perceptíveis. A operação que permite esse tipo de ação é o Drill-down. Conforme explicado no comentário da Cíntia Rocha.

Portanto, Gab b.      

Por favor, me corrijam se meu raciocínio estiver errado. 

Lucas Bulcão,

Não sei se foi o correto, mas foi exatamente como você pensou que eu também fiz.

Eu imaginei uma visualização dos dados de uma cidade, em que informações dos bairros estavam contidas nos dados dela, mas não revelados. Nesse caso, uma operação drill-down aumentaria o nível de detalhe e mostraria informações dos bairros, antes não reveladas.

Operações OLAP

Drill Through: Ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra.

Slice: Corta o cubo(extrai uma fatia), mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados. Funciona como um filtro que restringe uma dimensão à apenas um ou alguns de seus valores.

Dice: extrai um subcubo do cubo original executando uma operação de seleção em duas ou mais dimensões. Mudança de perspectiva da visão multidimensional, como se o cubo fosse girado. Permite descobrir comportamentos e tendências entre os valores das medidas analisadas em diversas perspectivas.

Drill Across: O nível de análise dentro de uma mesma dimensão é alterado, ou seja, o usuário avança um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.

Pivot: Adicionar ou rearranjar as dimensões das tabelas.

Drill Down: proporciona uma visão mais detalhada de um conjunto de dados, descendo na hierarquia de uma dimensão.

Roll Up: apresenta os dados cada vez mais agrupados ou sumarizados, subindo na hierarquia de uma dimensão.

Rotation: permite visualizar dados de uma nova perspectiva.