Alternativa correta: A - Apenas a afirmação I é correta.

1. Tema central da questão

A questão aborda três conceitos fundamentais em Data Warehouse: OLAP (Processamento Analítico Online), manutenção de Data Warehouse e mineração de dados (Data Mining). Esses temas são recorrentes em provas, pois revelam o conhecimento do candidato sobre o funcionamento e os desafios de sistemas de apoio à decisão.

2. Resumo teórico

OLAP permite análise multidimensional de grandes volumes de dados, com consultas ad hoc, agregações e agrupamentos complexos.
Manutenção de Data Warehouse envolve atualização periódica de dados, não necessariamente de forma síncrona.
Mineração de Dados é o processo de descobrir padrões em grandes volumes de dados, indo além da análise combinatória estatística tradicional.

3. Justificativa da alternativa correta

Afirmação I: Corretíssima! Como apresentado por Raghu e Gehrke (2011), aplicações OLAP realmente lidam com consultas ad hoc complexas, principalmente envolvendo agrupamentos e funções de agregação, muitas vezes usando SQL avançado. Essas consultas oferecem suporte a condições booleanas múltiplas e complexas.

4. Análise das alternativas incorretas

Afirmação II: Incorreta. O maior desafio de manutenção em Data Warehouse é a atualização e integração dos dados vindos de múltiplas fontes, geralmente em processos chamados ETL (Extract, Transform, Load), e não a sincronização de tabelas replicadas e visões materializadas em tempo real.
Afirmação III: Incorreta. Mineração de dados utiliza técnicas da estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina, mas não se restringe ou se baseia especificamente na análise combinatória de dados. Esse é um equívoco conceitual comum.

5. Estratégia de interpretação

Repare em palavras-chave como "síncrona" e "análise combinatória", pois costumam indicar pegadinhas ou imprecisões conceituais. Sempre busque comparar com o que trazem as obras de referência, como Raghu & Gehrke.

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