Questões de Concurso
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Assinale a opção apresenta uma característica que diferencia um data warehouse de uma base de dados com suporte ao processamento OLTP.
![Imagem associada para resolução da questão](https://qcon-assets-production.s3.amazonaws.com/images/provas/105964/47.png)
O elemento arquitetural implementado por meio de operações OLAP, como slice, rotate, drill-down e drill-up, é o:
Considere as seguintes afirmações sobre ETL (Extrac, Transform e Load), OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining:
I – Em sistemas data warehouse, a aplicação é mais voltada para inserir e atualizar dados, devido ao carregamento de dados com o ETL. Já em sistemas transacionais, utilizam-se mais consultas, conforme site https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-data-warehouse/;
II – OLAP são softwares que permitem a tomada de decisões e inteligência de negócios e agregam recursos de busca de dados, armazenagem e gerência, conforme site: https://cetax.com.br/o-que-eolap/.
III – ETL não possui suporte a SQL (structured query language), pois utiliza somente DSL (decision support language).
Assinale a alternativa CORRETA:
Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Dentro de sistemas de apoio à tomada de decisão, temos um conjunto de ferramentas e atividades, denominado OLAP (Online Analytical Processing), que permite a manipulação e análise de dados sob diversas perspectivas. O OLAP é inicialmente caracterizado pela análise dinâmica e multidimensional dos dados consolidados de uma organização, permitindo que as atividades do usuário final sejam tanto analíticas quanto navegacionais. Graças ao OLAP, os usuários podem criar representações multidimensionais (chamadas hypercubes ou 'cubos OLAP). Dentro de um cubo, grandezas que permitem comparações e cálculos são denominadas: