Questões de Concurso

Considere que uma Analista de TI realizou uma operação de análise multidimensional em um DW, operando em condições ideais, usando uma ferramenta OLAP. Após analisar os dados dos meses do 1° trimestre de 2018, relativos ao tratamento de água da estação ETA1, a Analista aumentou o nível de granularidade da informação para observar os dados de todos os 4 trimestres do mesmo ano da mesma estação. A Analista realizou uma operação

A revista da CGU − Controladoria Geral da União, em sua 8ª edição, publicou um artigo que relata que foram aplicadas técnicas de exploração de dados, visando a descoberta de conhecimento útil para auditoria, em uma base de licitações extraída do sistema ComprasNet, em que são realizados os pregões eletrônicos do Governo Federal. Dentre as técnicas preditivas e descritivas utilizadas, estão a classificação, clusterização e regras de associação. Como resultado, grupos de empresas foram detectados em que a média de participações juntas e as vitórias em licitações levavam a indícios de conluio. As técnicas aplicadas referem-se a

Os cubos de dados que armazenam os dados multidimensionais, podem ter modelos de armazenamento que variam conforme a solução OLAP − On-Line Analytical Processing utilizada. Nesse sentido considere os seguintes modelos:

I. Armazena os dados de detalhe (fatos) e as agregações em um modelo multidimensional. Não faz uso da base de dados relacional para acessar os dados dos cubos. Necessita de um processamento constante do cubo, embora apresente melhor desempenho.

II. Lê os dados de detalhe (fatos) diretamente de fonte de dados relacional. Caso existam agregações, estas serão geradas no modelo relacional. Pode ser usado quando há problemas para armazenamento de uma estrutura multidimensional.

III. Lê os dados de detalhe (fatos) diretamente da fonte de dados relacional. Grava as agregações em formato multidimensional. Os dados que não possuem agregações são consultados no modelo relacional. Mantém os benefícios do modelo multidimensional sem ocupar tanto espaço em disco.

I, II e III referem-se, respectivamente, aos modelos

Em um Data Warehouse de uma hipotética aplicação da Câmara Legislativa, um usuário elaborou análises a partir de dados armazenados, envolvendo: quantidade de votos coletados por região geográfica durante certo período de tempo. A visão que ele dispunha, inicialmente, para as dimensões região e tempo eram, respectivamente, cidade e trimestre. Em uma primeira análise, detalhou a informação solicitada para obter os dados mês a mês (1° nível hierárquico abaixo de trimestre). Em uma segunda análise, agregou os dados de cidade para estado da federação (1° nível hierárquico acima de cidade). Em uma terceira análise, trocou de posição os eixos tempo e região para obter uma visão alternativa. As análises Online Analytical Processing (OLAP) aplicadas sobre o cubo de dados foram, respectivamente,

Utilizando operações típicas de On-line Analytical Processing − OLAP, um Analista pretende obter dados para análise bimestral dos processos da cidade de Porto Alegre. Considerando que essa busca implica obter um nível maior de detalhe, uma vez que foca em um bimestre de uma dada cidade e não em um ano de todo o estado, por exemplo, a operação OLAP ideal para ser utilizada é