Com relação à arquitetura OLAP, julgue o  item  seguinte.Os ...

Os caminhos usados no drilling são definidos pelas hierarquias dentro das dimensões ou por outros relacionamentos, que podem ser dinâmicos entre dimensões ou dentro delas. (CORRETO: os drilling (up, down, across) são definidos de acordo com as hierarquias dentro das dimensões).

Drill throught ocorre entre dimensões, por exemplo, Drill up/down/Across ocorrem dentro delas.

Em outras palavras: Temos drillings pra baixo, pra cima, entre dimensões, na mesma dimensão e dentro dela.

DRILL DOWN

DRILL UP OU ROLL UP

DRILL ACROSS

DRILL THROUGHT

SLICE AND DICE

Gabarito: C - certo

A questão trata do conceito de drilling no contexto de OLAP (On-line Analytical Processing), que é uma abordagem para resolver análises complexas em bases de dados multidimensionais. Quando falamos sobre drilling, estamos nos referindo à capacidade de explorar os dados em diferentes níveis de granularidade, podendo ir do mais geral (alto nível de agregação) ao mais específico (baixo nível de agregação), ou vice-versa.

As hierarquias dentro das dimensões são estruturas que definem esses níveis de detalhe, e podem ser simples (como Ano → Mês → Dia) ou mais complexas, envolvendo múltiplos caminhos ou relacionamentos. Por exemplo, em uma dimensão de Produtos, podemos ter uma hierarquia que vai da Categoria do Produto até o SKU (Stock Keeping Unit), que é o nível mais detalhado do produto.

O enunciado afirma que os caminhos usados no drilling são definidos pelas hierarquias dentro das dimensões ou por outros relacionamentos, que podem ser dinâmicos entre dimensões ou dentro delas. Isso significa que não só as hierarquias predefinidas guiam o processo de drilling, mas também outros relacionamentos dinâmicos que possam existir entre ou dentro das dimensões, permitindo uma análise mais flexível e aprofundada dos dados.

A resposta correta é, portanto, C - certo, pois o enunciado está de acordo com o que é conhecido sobre OLAP e as capacidades de drilling dentro de sistemas de análise multidimensional. Os usuários podem navegar pelos dados seguindo as hierarquias definidas ou explorar relações dinâmicas que podem surgir durante a análise, proporcionando um entendimento mais rico e versátil dos dados armazenados no cubo OLAP.