Questões de Concurso
Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados
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Nesse cenário, assinale a opção que indica as tecnologias ou processos empregados, respectivamente, na preparação dos dados e na análise multidimensional das informações.
Julgue o seguinte item, que diz respeito a redes neurais artificiais, deep learning e business intelligence.
Em arquiteturas de data warehouse, a modelagem dimensional com tabelas de fatos e dimensões permite a otimização de consultas OLAP por meio de desnormalização controlada, o que facilita agregações rápidas e análises multidimensionais sem comprometer a integridade dos dados.
Com relação a processamento analítico, data warehouse e tecnologias de Big Data, julgue o item subsequente.
No que diz respeito ao tipo de processamento, o OLAP é otimizado para transações rápidas e operações de leitura-escrita em tempo real em sistemas operacionais; o OLTP é projetado para análises complexas e consultas multidimensionais sobre dados históricos em ambientes de business intelligence.
Assinale a alternativa que apresenta uma característica tecnicamente associada aos dashboards interativos utilizados em ferramentas como Power BI, Tableau e Metabase.
recurso de BI utilizado para essa análise é denominado
I. O modelo OLAP se concentra em dados individuais e transacionais, permitindo que transações cotidianas e comerciais do tipo CRUD sejam realizadas em tempo real.
II. O modelo OLAP permite aos usuários navegar em diferentes níveis de agregação.
III. Drill-down é uma operação OLAP que envolve a diminuição do detalhamento.
Está correto o que se afirma em
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
No ambiente descrito de BI da INFRA S.A., a combinação de particionamento da tabela de fatos por período temporal e o uso de índices bitmap nas chaves dimensionais contribuiriam para reduzir operações de I/O e acelerar consultas analíticas sobre grandes volumes históricos de dados.
I- Em uma arquitetura de Business Intelligence, um Data Warehouse deve substituir integralmente os sistemas transacionais da organização ao registrar operações diárias com alto volume de inserções, atualizações e exclusões em tempo real.
PORQUE
II- Em modelagem dimensional, tabelas fato armazenam exclusivamente descrições textuais de entidades de negócio, enquanto tabelas dimensão concentram medidas quantitativas, chaves de transações e valores numéricos agregáveis utilizados nas consultas OLAP.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na primeira camada descrita, o funcionamento dos painéis de business intelligence fundamenta-se na estruturação multidimensional do data warehouse para viabilizar o processamento analítico de dados.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
Em um esquema estrela, toda tabela-fato deve conter pelo menos uma medida numérica, pois sem ela não há como estabelecer relacionamento com as dimensões.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
O esquema snowflake apresenta melhor desempenho que o esquema estrela em ambientes OLAP, porque a normalização das dimensões reduz redundância e diminui o tempo de resposta das consultas analíticas.
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 esse respeito, relacione as opções 1 e 2, da coluna da esquerda, às respectivas características, da coluna da direita.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
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