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Questões de Concurso sobre OLAP
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Data warehouses são focados em dados estruturados e alguns tipos de dados não estruturados, que precisam ser pré-processados antes de ser disponibilizados aos usuários finais. No contexto atual, em que se pode dizer que há um oceano de informações, o processamento de dados é essencial, para os mais diversos fins.
O servidor OLAP, onde é executado o processo analítico em um data warehouse, fica na camada
A
de interface.
B
superior.
C
de armazenamento.
D
inferior.
E
intermediária.
Você, como analista de dados do TCE-RR, pode ser incumbido de utilizar um cubo OLAP para avaliar as auditorias do tribunal pelas dimensões cidade, tempo e custo.
Considere que a análise possua a seguinte cadeia de ações: filtro para apenas considerar o último ano, detalhamento de ano para mês e agregação de mês para trimestre.
A sequência de ações OLAP será:
A
Slice, Drill Down e Roll Up.
B
Slice Down, Roll Across e Drill Up.
C
Slice, Dice e Roll Up.
D
Dice, Drill Down e Roll Up.
E
Dice, Drill Through e Drill Across.
HOLAP é um tipo de arquitetura OLAP que permite que algumas operações sejam realizadas em bancos de dados multidimensionais e outras em bancos de dados relacionais, buscando o melhor desempenho para cada tipo de consulta.
C
Certo
E
Errado
O ROLAP (relational OLAP) armazena os dados exclusivamente em estruturas multidimensionais, como cubos OLAP, ignorando bancos de dados relacionais para processamento analítico.
C
Certo
E
Errado
Ano:
2025
Uma empresa contratou um analista de dados para realizar o tratamento de suas bases de dados.
Em um primeiro contato com essas bases, o analista utilizou uma técnica de remodelagem para resumir os dados, agrupando-os e aplicando funções como soma, média, contagem, máximo ou mínimo.
Assinale a opção que indica a técnica que foi utilizada pelo analista de dados.
A
Pivotamento.
B
Derretimento.
C
Agregação.
D
Junção.
E
Normalização.
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A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.
C
Certo
E
Errado
OLAP é um conceito de interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. O OLAP e o Data Warehouse destinam-se a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP tem por objetivo recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. Entre os métodos de armazenamento, no primeiro os dados são armazenados de forma multidimensional e, no segundo, o conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop, permitindo a portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:
A
DOLAP e ROLAP.
B
ROLAP e HOLAP.
C
HOLAP e MOLAP.
D
MOLAP e DOLAP.
Em relação aos bancos de dados OLAP, assinale as afirmativas com V (verdadeiro) ou F (falso).
( ) São bancos de dados que atendem a muitas transações que envolvem inserções, exclusões e alterações de linhas nas tabelas.
( ) Atendem a aplicações que envolvem consultas necessárias à tomada de decisões.
( ) São bancos de dados que se encontram no modelo multidimensional.
( ) São bancos de dados que se encontram no modelo relacional básico.
( ) É possível executar operações de Drill Up e Drill Down nesses bancos de dados.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é
A
V – F – V – F – V.
B
V – F – F – V – F.
C
V – V – F – F – V.
D
F – V – F – V – F.
E
F – V – V – F – V.
O OLAP (online analytical processing) permite a realização de consultas analíticas complexas em grandes volumes de dados, organizados em estruturas multidimensionais, sem impactar negativamente o desempenho dos sistemas transacionais.
C
Certo
E
Errado
Plínio está utilizando OLAP em um projeto no PRODEST. Neste caso Plínio trabalha com:
A
processamento de operações diárias on-line, análise de dados multidimensionais e geração de relatórios;
B
administração de dados multidimensionais, processamento de operações diárias on-line e análise de dados voláteis;
C
análise de dados não voláteis, processamento de operações diárias on-line e administração de dados multidimensionais;
D
análise de dados voláteis, administração de dados multidimensionais e geração de relatórios;
E
administração de dados multidimensionais, análise de dados não voláteis e geração de relatórios.
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O contexto do Data Warehouse possui várias tecnologias associadas. Uma delas é definida como “Tecnologia para realizar consultas complexas de alta velocidade ou análise multidimensional em grandes volumes de dados em um Data Warehouse, Data Lake ou outro repositório de dados. É comumente utilizada em modelos dimensionais”. Qual dos termos a seguir refere-se a essa definição:
A
JSON.
B
OLAP.
C
Data mining.
D
Banco de Dados No SQL.
E
Big Data.
Assinale a alternativa que se enquadra na definição: “tecnologia de software que fornece consultas analíticas multidimensionais com rápido desempenho.”
A
OLAP.
B
Data Warehouse (DW).
C
Data Mart.
D
Data Integration.
E
Business Inteligence (BI).
Em um ambiente de Business Intelligence, Júlio implementou uma ferramenta OLAP para apoiar a análise de dados do Data Mart do TRF1. Uma das consultas mais realizadas é o total de processos por tipo e por data.
A operação OLAP que permite a geração de um subcubo é a:
A
slice
B
dice
C
drill up
D
rotate
E
pivot
Relacione as funcionalidades listadas com suas aplicações correspondentes, considerando o cenário de uma análise e apresentação de dados complexos relacionados a feedbacks de clientes e performance de serviços.
1 — Tabela Dinâmica.
2 — Fórmula VLOOKUP
3 — Macros.
4 — Função CONCATENATE.
( ) Automatizar a atualização de dados de desempenho em slides mensais.
( ) Consolidar informações de várias fontes em uma única apresentação.
( ) Criar gráficos interativos baseados em dados de múltiplas fontes.
( ) Apresentar uma visão unificada de comentários de clientes de diversas categorias.
A sequência correta é:
A
3 - 2 - 1 - 4.
B
4 - 3 - 2 - 1.
C
1 - 2 - 3 - 4.
D
2 - 4 - 1 - 3.
OLAP capacita os usuários a examinarem extensos conjuntos de dados de maneira ágil e adaptável, apresentando uma perspectiva multidimensional dos dados. Dentre as consultas comuns em OLAP, pode-se mencionar
A
Scroll-Down.
B
Slice-And-Serve.
C
Extraction.
D
Roll-Up.
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Uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas de forma mais estratégica, buscando identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de melhoria. Para isso, decidiram implementar um sistema de OLAP (Online Analytical Processing) que permita a análise multidimensional de seus dados de vendas, armazenados em um Data Warehouse.
Considere as seguintes afirmativas sobre OLAP (Online Analytical Processing) nesse contexto:
I. OLAP permite a análise multidimensional de grandes volumes de dados, possibilitando a exploração de informações sob diferentes perspectivas, como tempo, produto e região.
II. As operações de OLAP incluem slice (fatiar), dice (cortar em cubos), drill-down (detalhar) e roll-up (agregar), que permitem navegar pelos dados em diferentes níveis de granularidade.
III. OLAP é utilizado principalmente para processar transações em tempo real, como vendas e pagamentos, garantindo a consistência dos dados.
IV. O Data Warehouse é um componente essencial para o OLAP, pois armazena os dados históricos de forma integrada e estruturada, facilitando a análise multidimensional.
Está correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
II, apenas.
C
I e II, apenas.
D
I, II e IV, apenas.
E
I, II, III e IV.
Um gerente executivo de um grande banco deseja estudar o investimento feito pelos clientes pessoas físicas, considerando o valor investido em reais, com detalhamento por tipo de investimento e agência. Para isso, encomendou um painel OLAP, no qual a tela inicial deve ser o valor, em reais, da soma do investimento de todos os clientes de cada agência, listados por agência, agregando todos os tipos de investimento, na forma de um relatório em tela com duas colunas: Nome da Agência e Valor Total Investido.
Considere que as seguintes visões estão disponíveis:
Agencia(idAgencia,nomeAgencia)
Cliente(idCliente,nomeCliente)
Conta(idCliente,idAgencia,idConta)
TipoInvestimento(idTipoInvestimento,nomeInvestimento)
Investimento(idConta,idTipoInvestimento,valorInvestido)
Nesse contexto, considerando-se o uso do banco de dados MySQL, que consulta SQL fornece corretamente os dados para a tela inicial desejada?
A
SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, i.valorInvestido AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;
B
SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY c.idCliente;
C
SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idCliente = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;
D
SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, SUM(i.valorInvestido) AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;
E
SELECT a.nomeAgencia AS Agencia, i.valorInvestido AS ValorTotalInvestido FROM Agencia a JOIN Conta c ON a.idAgencia = c.idAgencia JOIN Investimento i ON c.idConta = i.idConta GROUP BY a.nomeAgencia;
A arquitetura de business intelligence se utiliza dos componentes indicados na figura a seguir, sendo o OLTP uma ferramenta de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformando-os, conforme regras de negócios e, por fim, carregando-os em um data mart ou um data warehouse.
C
Certo
E
Errado
Sobre os conceitos de Business Intelligence, de acordo com Barbieri (2011), assinale a opção correta.
A
O DRILL-ACROSS é utilizado para atingir um nível maior de generalização que o disponível na tabela fato.
B
O DRILL-THROUGH é utilizado quando há necessidade de informação em um nível de detalhe menor que o disponível na tabela fato.
C
O ROLL-UP é utilizado para buscar informações mais detalhadas que o disponível na tabela fato.
D
O DRILL-DOWN é utilizado para ir de um esquema para o outro desde que ambos tenham algumas dimensões em conformidade.
E
O DRILL-LEFT é utilizado para mostrar os valores que são maiores que os disponíveis na tabela fato.
O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho de suas funções. Diante da grande quantidade de dados disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.
Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:
A
Slice;
B
Dice;
C
Pivot;
D
Roll up;
E
Drill down.
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