Questões de Concurso
Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados
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Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).
Uma empresa deseja implementar uma arquitetura de dados robusta para dar suporte à análise e ao processamento diário de informações. A empresa já possui um sistema de OLTP, mas agora precisa de uma solução de OLAP para análise histórica e de tendências. Além disso, a equipe de TI está considerando a criação de Data Marts para áreas de marketing, vendas e finanças, com o objetivo de melhorar a tomada de decisões.
Com base no cenário apresentado, assinale a alternativa que melhor descreve a relação entre Data Marts, OLTP e OLAP.
Um Auditor necessita fazer uma análise para identificar o valor total das receitas e despesas por ano e por categoria. A consulta deve ser otimizada para o modelo multidimensional cuja melhor prática, considerando o modelo descrito, é
Quanto às ferramentas OLAP, à álgebra relacional e aos bancos de dados relacionais em plataforma baixa, julgue o item a seguir.
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.
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:
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
O ROLAP (relational OLAP) armazena os dados exclusivamente em estruturas multidimensionais, como cubos OLAP, ignorando bancos de dados relacionais para processamento analítico.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.
1. OLAP 2. Data Lake
( ) Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos.
( ) Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação.
( ) É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão de uma empresa a tomar decisões mais informadas.
( ) permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo uma alternativa aos Data Warehouses tradicionais.
Assinale a opção que apresenta a associação correta, na ordem apresentada.
Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema). 2.Tabelas Fato e Dimensão. 3.Indexação Bitmap. 4.Modelo Snowflake (Floco de Neve). 5.Materialização de Visões.
Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados os resultados de consultas frequentes, reduzindo o tempo de resposta nas consultas complexas.
(__)Técnica de indexação usada para bases de dados com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de índices binários.
(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise, mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à tabela fato, otimizando a performance de consulta.
(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as dimensões contendo atributos.
(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a complexidade das junções.
A sequência correta é:
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
Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.
A preparação de dados, que consiste em analisar a qualidade dos dados de acordo com o problema, explorar os dados e formular as hipóteses, faz parte dos estágios do CRISP-DM.
Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.
ROLAP e HOLAP são métodos de armazenamento de dados utilizados pelos sistemas OLAP e a diferença entre eles está na tecnologia de banco de dados — o ROLAP usa MDDB.
Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.
Os sistemas de apoio à decisão (DSS) combinam dados e modelos analíticos sofisticados e interface amigável, e estão sob controle do usuário.
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?
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:
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