Com relação à arquitetura OLAP, julgue o  item  seguinte.A d...

Esta parte está errada: todos eles de um tipo de dados similar na percepção do sistema.

Não existe nenhuma restrição de que estes dados sejam similares.

OLAP - ferramenta para acesso à informação de um Data Warehouse que armazena dados históricos para tomadas de decisão empresariais.

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DW é utilizado para armazenar informações e o OLAP para recuperá-las, ambos são especializados para exercer suas funções de forma eficiente

Para a exploração completa do DW, a ferramenta OLAP extrai e alavanca as informações contidas nele.

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O modelo multidimensional representa os dados como uma matriz na qual cada dimensão é um tema ou assunto do negócio que será objeto da análise. É uma técnica particularmente útil para inspeção, sumarização e arranjo de dados para facilitar a sua análise. Na modelagem multidimensional, os relacionamentos são conseqüência da existência de "fatos" como intersecção de diversas "dimensões".

São tantos conceitos diferentes de bancos de dados que o cespe apresenta nas questões que é inviável saber todos

Gabarito: E - errado

No contexto de OLAP (On-line Analytical Processing), as dimensões são componentes fundamentais que definem a estrutura de um cubo OLAP. Uma dimensão é composta por membros, que são as possíveis categorias de análise de um conjunto de dados, como por exemplo "Tempo", "Localização", "Produto", entre outras.

Contrário ao que a afirmação sugere, os membros de uma dimensão não precisam necessariamente ser do mesmo tipo de dados no sentido de tipo primitivo (como inteiro, string, data, etc.). Em vez disso, eles devem ser logicamente relacionados ou hierárquicos - como dias, meses e anos dentro de uma dimensão "Tempo". Eles compartilham um contexto comum e contribuem para a mesma perspectiva analítica, mas podem ter diferentes tipos de dados e níveis de granularidade.

Portanto, é incorreto afirmar que uma dimensão consiste em uma lista de membros todos eles de um tipo de dados similar na percepção do sistema. O erro reside em não reconhecer a natureza hierárquica e relacional dos membros dentro de uma dimensão, que é mais significativa que a semelhança de tipos de dados.