Com relação ao Data Warehouse e ferramentas OLAP, é correto...

Ranking: A opção de ranking permite agrupar resultados por ordem de maiores / menores, baseado em objetos numéricos (Measures).Esta opção impacta somente uma tabela direcionada (relatório) não afetando a pesquisa (Query).

A arquitetura MOLAP (Multidimensional On Line Analitical Processing) processa-se da seguinte forma: com um servidor multidimensional, o acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamente no servidor . Isso traz grandes benefícios aos usuários no que diz respeito à performance, mas tem problemas com escalabilidade, além de ter um custo alto para aquisição.

OLTP (Online Transaction Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real) são sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional. Por exemplo: sistema de transações bancárias que registra todas as operações efetuadas em um banco, caixas de multibanco, reservas de viagens ou hotel on-line, Cartões de Crédito.

Rotation: permite visualizar dados de uma nova perspectiva. NAO EXCLUIR.

Um processamento OLAP estrutura logicamente dados multidimensionais na forma de um cubo. O cubo pode apresentar várias dimensões que são subconjuntos de atributos.

Alguém me explica pq a alternativa c está incorreta

O erro da C seria a palávra "análise"?

Gabarito: Alternativa E

Vamos abordar o tema de Data Warehouse e OLAP (Online Analytical Processing), que são conceitos cruciais para compreender a análise de dados em ambientes empresariais.

O Data Warehouse é um repositório de dados otimizado para análise e relatórios. Ele é projetado para consolidar dados de várias fontes, promovendo uma visão histórica que facilita a análise de tendências. Já as ferramentas OLAP são utilizadas para realizar análises complexas sobre esses dados armazenados, permitindo aos usuários visualizarem as informações sob diversas perspectivas e dimensões.

A Alternativa E está correta porque define precisamente que as ferramentas OLAP permitem uma visão multidimensional dos dados organizacionais, que são modelados em uma estrutura de cubo. Isso significa que os dados podem ser analisados em diferentes 'dimensões' (como tempo, localização, produto, etc.), proporcionando uma análise mais rica e variada que pode revelar insights valiosos para tomada de decisão.

Este cubo OLAP, ou hipercubo, é uma representação abstrata que permite aos analistas percorrerem diferentes níveis de agregação de dados ou drill down/up, filtrar e rotacionar os dados (operação conhecida como pivot), para explorar diferentes visões e encontrar padrões ou tendências. Assim, pode-se dizer que os dados são organizados de forma que reflitam a realidade multidimensional do negócio.

As ferramentas OLAP são, portanto, essenciais no contexto de Business Intelligence (BI), permitindo que usuários não técnicos possam realizar análises complexas sem necessariamente compreender os aspectos técnicos do armazenamento de dados.