Seu próximo nível começa aqui
Com a Assinatura Ilimitada, você tem tudo que precisa para sua aprovação.
Com a Assinatura Ilimitada, você combina prática, teoria e método em uma única assinatura com tudo que você precisa para sua aprovação.
- Gran Questões
- Questões
Questões de Concurso sobre Operações OLAP
Disciplina
Assunto
1
Banca
Instituição
Cargo
Ano
Carreira
Área de formação
Escolaridade
Dificuldade
Comentários:
Professores
Alunos
Meus Comentários
Vídeo
Minhas questões:
Resolvidas
Não resolvidas
Certas
Erradas
Tipo de questão:
Certo e errado
Múltipla escolha
Incluir questões:
Anuladas
Desatualizadas
Questões:
Todas as questões
Filtro simplificado
Questões
Todas as questões
24
questões encontradas
20
Mais recentes
Analise as afirmativas abaixo sobre Cubos OLAP (Online Analytical Processing).
1. Um Cubo OLAP é uma estrutura de dados multidimensional que permite a análise rápida de dados a partir de diferentes perspectivas.
2. As dimensões de um cubo representam as entidades de negócio pelas quais os dados podem ser analisados (ex.: Tempo, Produto, Geografia).
3. As medidas de um cubo são os valores numéricos que podem ser agregados (ex.: Vendas, Quantidade, Custo).
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A
É correta apenas a afirmativa 1.
B
É correta apenas a afirmativa 3.
C
São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.
D
São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.
E
São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.
A analista Ana está utilizando uma ferramenta OLAP para fazer a análise sobre a quantidade de novos processos por grau do TJRJ. Para efetuar a análise apenas dos novos processos de 2º grau, utilizando filtro múltiplo, Ana deve realizar a operação OLAP:
A
dice;
B
pivot;
C
rotate;
D
roll-up;
E
drill-down.
No contexto de bancos de dados multidimensionais, assinale a alternativa que apresenta corretamente a operação de navegação que permite ao usuário descer em uma hierarquia de dados, passando de um nível agregado para um mais detalhado, como de vendas anuais para vendas mensais, ou de uma região para seus estados individuais, aumentando a granularidade e o detalhamento das informações analisadas.
A
Drill Up
B
Drill Down
C
Slice and Dice
D
Drill Through
E
Slice Up
O TJRJ adquiriu uma ferramenta de BI que executa operações OLAP para apoiar as análises sobre gestão de processos judiciais.
Para alternar a visualização de Processos por Assunto e Ano para Processos por Ano e Assunto, facilitando comparações e gerando diferentes perspectivas para analistas, deve-se utilizar a operação:
A
slice;
B
pivot;
C
roll-up;
D
drill-across;
E
drill-through.
A utilização de cubos OLAP no ambiente da INFRA S.A. permite apenas análises pré-definidas, inviabilizando operações ad hoc como drill-down e slice-and-dice sobre indicadores de execução orçamentária.
C
Certo
E
Errado
Seu próximo nível começa aqui
Seu próximo nível começa aqui
Destrave a preparação completa para sua aprovação. Com a Assinatura Ilimitada, você estuda com os melhores professores do Brasil e todos os recursos Gran.
Uma base tributária de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de I55S, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunião, um analista parte de uma visão agregada da arrecadação anual por município, em seguida, navega para uma visão mensal e depois para uma visão por contribuinte dentro de um município específico, mantendo as demais dimensões fixas. Do ponto de vista conceitual em OLAP, essa sequência de operações é um exemplo de
A
Roll-up sobre a dimensão Município, detalhando contribuinte em um município, ano e mês específicos.
B
Slice na dimensão Regime tributário, fixando um único valor dessa dimensão.
C
Drill-down nas hierarquias das dimensões Tempo e Contribuinte, detalhando de ano para mês e depois para contribuinte em um município específico.
D
Dice nas dimensões Município e Atividade econômica, selecionando subconjuntos específicos em cada uma.
E
Pivot entre as dimensões Ano e Município, apenas alterando linhas e colunas do relatório em um município específico.
Tendo em vista uma Secretaria Estadual que analisa o ICMS por contribuinte, período fiscal e região, e que precisa permitir aos auditores comparar no menor tempo possível valores consolidados e detalhados entre níveis temporais (ano → mês → dia), a operação de OLAP que atende ao requisito apresentado é a
A
utilização de roll-up na dimensão região, agregando de postos fiscais para o nível estadual.
B
criação de visão materializada relacional, substituindo navegação multidimensional por SQL agregado.
C
execução de drill-down na dimensão tempo, navegando de agregações anuais para mensais e diárias.
D
aplicação de slice na dimensão contribuinte, parametrizando o cubo a um único CNPJ para inspeção individual.
E
realização de dice aplicando filtros simultâneos de período e tipo de operação, preservando a granularidade.
Letícia é analista de sistemas do Tribunal de Justiça e elabora análises e relatórios sobre os processos de sua região. No desempenho de suas atribuições, realiza operações em OLAP (Online Analytical Processing).
Em uma dessas análises, utilizando um cubo de dados com as dimensões processos, tempo e cidade, ela deverá realizar as seguintes operações:
I. detalhar a quantidade de processos de ano para trimestre;
II. filtrar os processos, considerando apenas os de natureza criminal; e
III. rotacionar a visualização dos dados, trocando linhas por colunas.
A sequência de operações que Letícia deverá realizar é, respectivamente,
A
Drill-down, Dice e Pivot.
B
Slice, Roll-Up e Drill-down.
C
Drill-down, Slice e Pivot.
D
Drill-down, Pivot e Dice.
E
Slice, Roll-up e Dice.
O analista Flávio precisa analisar diversos dados contábeis do MPU sob diferentes perspectivas ao longo do tempo para fundamentar suas perícias. Para isso, ele recorreu ao ambiente analítico do MPU, a fim de utilizar uma ferramenta que permita realizar operações de roll-up, drilldown, slice, dice e pivot.
Para apoiar suas perícias, Flávio deve usar uma ferramenta:
A
ETL;
B
OLAP;
C
SciPy;
D
Postgres;
E
Data Lake.
No modelo multidimensional, os dados são organizados em diversas dimensões, cada uma estruturada em múltiplos níveis de abstração definidos por hierarquias de conceitos. Operações OLAP podem ser aplicadas para diferentes finalidades, como realizar uma agregação que reduz a dimensionalidade ou explorar dados com maior nível de detalhe, introduzindo novas dimensões.
Com base nas operações descritas, assinale a alternativa que identifica corretamente os nomes dessas operações, respectivamente.
A
Drill-down e PCA
B
Roll-up e Drill-down
C
Drill-down e Roll-up
D
Drill-down e Drill-up
Seu próximo nível começa aqui
Seu desenvolvimento não pode ter limites. Garanta sua Assinatura Ilimitada e libere uma preparação completa com os melhores professores do Brasil.
Ano:
2025
Banca:
Instituto Verbena
Os sistemas OLAP (Online Analytical Processing) permitem análises complexas e multidimensionais de grandes volumes de dados, oferecendo operações que ajudam a explorar informações de diferentes perspectivas. Qual operação OLAP é utilizada para reorganizar a visualização dos dados, alterando as dimensões em linhas e colunas para fornecer uma nova perspectiva de análise?
A
Drill-Down.
B
Roll-Up.
C
Slice.
D
Pivot.
E
Dice.
O OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia utilizada para analisar grandes volumes de dados em múltiplas dimensões, permitindo que gestores e analistas tomem decisões mais embasadas. Entre as operações disponíveis, existe uma que permite selecionar uma fatia de dados em uma dimensão específica, mantendo todas as medidas e os indicadores, mas restringindo a análise a essa dimensão. Qual operação do OLAP realiza essa função?
A
Slice.
B
Union.
C
Join.
D
Aggregate.
E
Filter.
No contexto do Business Intelligence (BI), dashboards constituem a camada de apresentação responsável por exibir informações consolidadas de diversas fontes de dados.
Considerando suas funcionalidades tecnológicas, assinale a opção correta.
A
compõe o processo de ETL (Extraction, Transformation, Loading), atuando como etapa responsável pela transformação e preparação dos dados antes de sua carga no data warehouse.
B
operam diretamente sobre dados brutos de sistemas transacionais projetados segundo o modelo multidimensional de dados floco de neve.
C
privilegiam a apresentação de medidas precisas àquelas que mais claramente e eficientemente comunica o significado que o visualizador do dashboard deve discernir.
D
refinam o processo de tomada de decisão pela possibilidade de incorporação de operações OLAP, tais como drill-down e roll-up.
E
revela-se inadequado para embasar análises temporais por sua característica bidimensional e detecção de desvios de dados (data drift).
No OLAP, a operação de decomposição é utilizada para a criação de uma exibição bidimensional do cubo.
C
Certo
E
Errado
Qual é a consulta pré-programada típica de um Data Warehouse que executa operações de projeção nas dimensões, isto é, fatia e corta em cubos?
A
Roll-up.
B
Drill-down.
C
Slice and Dice.
D
Pivô.
E
Classificação.
Seu próximo nível começa aqui
Seu próximo nível começa aqui
Destrave a preparação completa para sua aprovação. Com a Assinatura Ilimitada, você estuda com os melhores professores do Brasil e todos os recursos Gran.
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
Em um esforço para melhorar a análise e a tomada de decisão no setor agrícola, um órgão governamental brasileiro implementou um sistema OLAP para monitorar a produção agrícola nacional. O cubo OLAP foi estruturado para incluir as dimensões Tempo (Ano, Mês), Produto (Tipo de Cultura, Variedade) e Região (Estado, Cidade), com medidas de Área Plantada (hectares) e Produção (toneladas). Em um certo momento de sua análise, um analista estava vendo a produção total de soja do estado de Mato Grosso em 2023, mas decidiu que desejava ver apenas a produção da cidade de Sorriso, também em 2023.
Considerando-se esse contexto, qual sequência de operações OLAP o analista deverá realizar para, a partir da visão em que estava, obter a visão desejada?
A
Drill Down em Região de Estado para Cidade, Pivot em Cidade para Sorriso.
B
Drill Down em Região de Estado para Cidade, Slice em Cidade para Sorriso.
C
Pivot em Região de Estado para Cidade, Drill Down em Cidade para Sorriso.
D
Pivot em Região de Estado para Cidade, Slice em Cidade para Sorriso.
E
Slice em Região de Estado para Cidade, Drill Down em Cidade para Sorriso.
Bianca está analisando os dados do Data Mart Processos do TJMS utilizando uma ferramenta OLAP. Ela quer analisar os processos apenas do ano de 2024 e da Comarca de Corumbá.
Para isso, Bianca deverá executar a operação OLAP:
A
dice;
B
slice;
C
roll-up;
D
drill-down;
E
pivot.
Os sistemas OLAP, com vistas a auxiliar o processo de tomada de decisão, geralmente oferecem um conjunto de operações pré-programadas.
A operação que consiste em níveis cada vez maiores de detalhamento na análise de uma determinada dimensão é conhecida como
A
drill-down.
B
pivoting.
C
rolap.
D
slice e dice.
E
SMP.
Em um cubo OLAP, os dados podem ser acumulados e divididos conforme a necessidade de cada usuário, para atender a várias áreas de interesse.
C
Certo
E
Errado
Gerar simulado