Questões de Concurso

A granularidade de dados é uma questão crítica no projeto de um Data Warehouse (DW), pois afeta o volume de dados que reside no DW e, ao mesmo tempo, afeta o tipo de consulta que pode ser atendida. Considere:

I. Quanto mais detalhe existir, mais baixo será o nível de granularidade. Quanto menos detalhe existir, mais alto será o nível de granularidade.

II. Quando há um nível de granularidade muito alto, o espaço em disco e o número de índices necessários se tornam bem menores, mas há uma correspondente diminuição da possibilidade de utilização dos dados para atender a consultas detalhadas.

É correto afirmar que a afirmativa I

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

É considerado um conjunto de informações associadas um sistema de apoio a decisão, de forma que suas operações são prioritariamente de consultas para a obtenção de dados para embasar a tomada de decisão.

Marque o item que está associado ao conceito descrito.

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)

Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,