Questões de Banco de Dados - OLAP (On-line Analytical Processing) para Concurso - Página 2

Q3926897

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926897 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de ISS, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunido, 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 especifico, 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 especifico.

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 especifico.

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Q3896470

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: Polícia Científica - SC Prova: FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Informática |

Q3896470 Banco de Dados

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

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Q3885599

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885599 Banco de Dados

O projeto do Data Warehouse (DW) de uma companhia aérea utiliza o modelo de esquema Snowflake, onde as tabelas de dimensão não se conectam diretamente à Tabela Fato, mas se ramificam em tabelas de subdimensão, gerando uma estrutura normalizada.
Assinale a opção que apresenta a principal desvantagem da adoção do esquema Snowflake em comparação com o esquema Star na otimização de consultas OLAP.

A

O esquema Snowflake exige um esforço maior de ETL, pois o processo de Transformação precisa desnormalizar e limpar os dados antes do carregamento.

B

O esquema Snowflake aumenta o risco de ambiguidade nas consultas, uma vez que a chave primária da Tabela Fato é uma chave composta de todas as chaves estrangeiras.

C

A estrutura normalizada do Snowflake geralmente aumenta o número de JOINS necessários nas consultas, o que pode degradar a performance de leitura em grandes volumes de dados.

D

O esquema Snowflake não suporta hierarquias de dimensão, o que é essencial para análise OLAP.

E

O esquema Snowflake economiza menos espaço em disco do que o Star Schema, devido à duplicação de atributos nas subdimensões.

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Q3878269

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |

Q3878269 Banco de Dados

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.

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Q3874351

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |

Q3874351 Banco de Dados

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.

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Q3874350

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |

Q3874350 Banco de Dados

Júlio chegou ao Departamento de Desenvolvimento de Sistemas de Informação Transacionais e Analíticos e começou a estudar as características dos bancos de dados que armazenavam as informações desses sistemas. Em seus estudos, Júlio constatou que os bancos de dados analíticos possuem:

A

muitas transações pequenas;

B

alta concorrência de usuários;

C

muitas transações em tempo real;

D

muitas operações de leitura e escrita;

E

esquema de dados desnormalizados.

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Q3871281

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Gestão de TIC |

Q3871281 Banco de Dados

O chefe de Juca solicitou a implementação de uma solução para exploração de dados multidimensionais visando a apoiar análises de fatos por diferentes perspectivas e níveis hierárquicos, com a possibilidade de realizar cortes por meio de filtros em atributos descritores.
Para atender à solicitação de seu chefe, Juca implementou um(a):

A

ETL;

B

Data Mart;

C

barramento;

D

ferramenta OLAP;

E

repositório de metadados.

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Q3869739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869739 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3991661

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: MPE-RS Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - MPE-RS - Analista do Ministério Público - Informática |

Q3991661 Banco de Dados

Dentro do contexto de operadores OLAP (Online Analytical Processing), considerando a navegação no espaço analítico multidimensional e multigranular, o operador de visualização de resultados que pode ordenar os membros de uma dimensão de acordo com a ordem da medida corrente é denominado

A

Pivot.

B

Dice.

C

Nice.

D

Rank.

E

Slice.

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Q3986724

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: Prefeitura de Joinville - SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - Prefeitura de Joinville - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3986724 Banco de Dados

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.

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Q3845370

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3845370 Banco de Dados

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.

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Q3842878

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842878 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem uma série de características diferenciadoras em relação aos bancos de dados relacionais. Com relação a essas características, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:

A

I e III, apenas.

B

I, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, apenas.

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Q3821668

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Gestão Corporativa - Gestão de Projetos e Contratos em Óleo e Gás |

Q3821668 Banco de Dados

Dos seguintes modelos de dados NoSQL, aquele que apresenta características favoráveis para aplicações baseadas em modelos multidimensionais e análise OLAP é o:

A

Banco de dados de grafos.

B

Banco de dados orientado a colunas.

C

Banco de dados chave/valor.

D

Banco de dados orientado a documentos.

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Q3755423

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755423 Banco de Dados

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).

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Q3705852

Ano: 2025 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFSJ Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2025 - UFSJ - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas - PROVA LEDOR |

Q3705852 Banco de Dados

O OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia utilizada para análise multidimensional de grandes volumes de dados, permitindo aos usuários explorar informações complexas de forma rápida e eficiente.

Sobre os conceitos e características do OLAP, assinale a alternativa correta.

A

O OLAP permite análises rápidas em grandes conjuntos de dados por meio de operações como insert e update, que facilitam a modificação e a inserção de novas transações no banco de dados para a exploração de diferentes perspectivas do negócio.

B

No OLAP, os dados são armazenados em bancos de dados transacionais (OLTP), garantindo a consistência imediata para consultas analíticas.

C

A modelagem multidimensional do OLAP organiza os dados em cubos, que contêm dimensões (categorias de análise) e medidas (valores quantitativos), permitindo complexas e agregações eficientes.

D

O OLAP é amplamente utilizado em sistemas de processamento de transações em tempo real (OLTP), como caixas de supermercado e sistemas bancários, para garantir a consistência e o alto desempenho das operações de inserção, atualização e exclusão de dados individuais.

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Q3701240

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-MS - Auditor de Controle Externo - Área: Tecnologia da Informação |

Q3701240 Banco de Dados

Na modelagem dimensional, é objetivo da operação de fragmentação

A

rotacionar o cubo OLAP ao longo de uma de suas dimensões.

B

criar um subcubo menor a partir de um cubo OLAP.

C

resumir os dados para atributos específicos.

D

criar uma exibição bidimensional do cubo OLAP.

E

aprofundar na hierarquia de conceitos e extrair os detalhes necessários.

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Q3684258

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-RS - Auditor de Controle Externo (ACE )- Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3684258 Banco de Dados

Julgue o próximo item, relativo a data warehouse, ETL e OLAP.

No OLAP, a operação de decomposição é utilizada para a criação de uma exibição bidimensional do cubo.

Certo

Errado

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Q3509624

Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |

Q3509624 Banco de Dados

Uma grande empresa do setor financeiro decidiu modernizar sua infraestrutura de dados para suportar análises preditivas e relatórios gerenciais avançados, além de manter a eficiência nas transações diárias de seus clientes. Atualmente, a empresa possui um banco de dados relacional tradicional que armazena transações bancárias em tempo real, mas enfrenta dificuldades ao executar consultas analíticas complexas, como identificação de padrões de fraude e segmentação de clientes com base no histórico de gastos. Diante desse cenário, a empresa considera a separação da sua arquitetura de dados em dois ambientes distintos: um banco de dados transacional (OLTP) e um ambiente analítico (OLAP).
Em relação ao contexto apresentado, assinale a alternativa correta.

A

A empresa pode continuar utilizando um único banco OLTP, desde que otimize seus índices e crie visões materializadas para melhorar a performance de consultas analíticas, eliminando a necessidade de um ambiente OLAP.

B

A empresa deve optar por um banco de dados NoSQL em substituição ao OLTP tradicional, pois bancos relacionais não são capazes de lidar com transações financeiras de forma eficiente.

C

O principal benefício de utilizar um OLAP nesse cenário é garantir alta disponibilidade e escalabilidade horizontal, melhorando a velocidade das transações diárias dos clientes.

D

O ambiente OLTP deve ser utilizado para armazenar transações bancárias e consultas operacionais em tempo real, enquanto o OLAP será responsável por consultas analíticas complexas, como detecção de fraudes e previsão de tendências.

E

Em uma arquitetura de Big Data moderna, não há mais distinção entre OLTP e OLAP, pois soluções como Apache Spark e Hadoop substituem qualquer necessidade de bancos de dados transacionais e analíticos separados.

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Q3468248

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUB - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q3468248 Banco de Dados

Julgue o próximo item, acerca de soluções de suporte à decisão.

No processo de exploração de dados, a funcionalidade drilldown retira os dados filtrados por valor ou intervalo.

Certo

Errado

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Q3397664

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: DPE-RO Prova: FGV - 2025 - DPE-RO - Técnico em Informática - Classe A |

Q3397664 Banco de Dados

Data Warehousing é o processo de coleta, armazenamento e gerenciamento de grandes volumes de dados de diversas fontes para análise e tomada de decisão. OLAP (Online Analytical Processing) é uma técnica para análises multidimensionais. Indique a alternativa correta sobre Data Warehousing e OLAP:

A

Os modelos estrela (Star-Schemas) nos bancos de dados relacionais não podem ser usados como base para construção de cubos OLAP pois não possuem fundação e compatibilidade física com os mesmos.

B

As informações apresentadas em um banco de DataWarehouse devem estáticas para que variações temporais não afetem a sua integridade e consistência.

C

Um dos objetivos do DataWarehousing é facilitar mais discussões para decidir quais números estão corretos.

D

Os cubos OLAP normalmente suportam hierarquias irregulares complexas de profundidade indeterminada, como organogramas ou listas de materiais.

E

É importante que os modelos estrela (Star-Schemas) estejam normalizados na 3FN, pelo menos, para possibilitar consultas mais eficientes aos cubos OLAP.

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Questões de Concurso Sobre olap (on-line analytical processing) em banco de dados

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