Sistemas de Apoio à Decisão: Arquiteturas OLAP – Parte II (16 questões comentadas)

Fala, meus consagrados! Tudo beleza com vocês?

Na Parte I (Teoria), vimos o que é OLAP, quais são as arquiteturas OLAP e quais as diferenças entre elas. Agora, iremos ver como esse assunto é cobrado em concursos em 16 questões comentadas. Então simbora comigo!

Introdução e conceituação

[1] [Instituto AOCP 2019 EMPREL – Analista de Sistemas] Como se denomina a ferramenta para acesso à informação de um Data Warehouse que armazena dados históricos para tomadas de decisão empresariais?

[A] OLTP (On-Line Transaction Process).

[B] Machine Learning.

[C] OLAP (On-Line Analytical Processing).

[D] Sistema de Informação Gerencial (SIG).

[E] ETL (Extraction, Transformation, Loader).

Comentários:

OLAP significa On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line). Trata da capacidade de analisar grandes volumes de informações nas mais diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse (DW). É um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter idéias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos.

Gabarito: letra C.

[2] [Instituto AOCP 2019 UFPB – Analista de Tecnologia da Informação] Sobre Processamento Analítico On-Line (OLAP), analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta as corretas.

[I] Trabalha sobre histórico de dados com o objetivo de analisar informações.

[II] Opera com dados em tempo real.

[III] Suporta operações cotidianas do processo operacional.

[IV] Usado para realizar análise de dados a fim de se obter informações desejadas.

[V] Disponibiliza relatórios de forma dinâmica para análise e tratamento.

[A] Apenas I, IV e V.

[B] Apenas I, II e III.

[C] Apenas II e IV.

[D] Apenas II, IV e V.

[E] Apenas I e V.

Comentários:

Antes de comentar as questões, podemos revisar a tabela de diferenças entre o OLAP (On-Line Analytical Processing, Processamento Analítico On-Line) e o OLTP (On-Line Transaction Processing, Processamento Transacional On-Line):

Com isso, comentarei cada item:

• Item I: “Trabalha sobre histórico de dados com o objetivo de analisar informações”:
  • CERTO: é o que temos no item Idade dos dados na tabela acima;
• Item II: “Opera com dados em tempo real”:
  • ERRADO: Seria mais OLTP;
• Item III: “Suporta operações cotidianas do processo operacional”:
  • ERRADO: Seria mais OLTP;
• Item IV: “Usado para realizar análise de dados a fim de se obter informações desejadas”:
  • CERTO: A operação típica do OLAP é análise;
• Item V: “Disponibiliza relatórios de forma dinâmica para análise e tratamento”:
  • CERTO: Novamente, a operação típica do OLAP é análise.

Gabarito: letra A.

[3] [CESPE/CEBRASPE 2020 Ministério da Economia – Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software] A respeito de OLTP e OLAP, julgue o item a seguir.

Um OLTP é formado por um conjunto de sistemas para a visualização de dados estratégicos, os quais ficam guardados em armazém de dados analíticos, para a exploração de estudos e cenários prospectivos.

Comentários:

Na verdade, a questão está falando do OLAP e não do OLTP. Relembrando das diferenças, vejam a tabela na questão anterior.

Gabarito: ERRADO.

Cubo de dados

[4] [Instituto AOCP 2020 MJ/SP – Cientista de Dados – Big Data] Os formatos de tabela OLAP referem-se a estruturas de tabela multidimensionais, normalmente empregadas em sistemas de Data Warehouse. Assim, os dados são representados em estruturas. Um profissional de tecnologia da informação necessita montar uma dessas estruturas as quais recebem o nome de

[A] filas.

[B] pilhas.

[C] cubos.

[D] matrizes.

[E] vetores.

Comentários:

A estrutura correta é o cubo. Cubo de dados é uma estrutura multidimensional que expressa a forma na qual os tipos de  informações se relacionam entre si.

Ele é formado pela tabela de fatos e  pelas tabelas de dimensão que a circundam e representam possíveis formas de visualizar e consultar os dados. Armazena todas as  informações relacionadas a um determinado assunto, de maneira a permitir que sejam montadas várias combinações entre elas, resultando na  extração de várias visões sobre o mesmo tema.

Gabarito: letra C.

[5] [COMPERVE 2020 TJ/RN – Analista de Suporte Pleno – Banco de Dados] Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como

[A] star schemas.

[B] cubos OLAP.

[C] data marts.

[D] tabelas de dimensões.

Comentários:

Outra questão citando o Cubo de dados do OLAP.

Gabarito: letra D.

Operações OLAP

[6] [FEPESE 2019 CELESC – Analista de Sistemas – Desenvolvimento] Qual a operação OLAP que permite a sumarização de dados por subida na hierarquia ou por redução de uma dimensão?

[A] Roll up

[B] Roll across

[C] Drill across

[D] Drill down

[E] Slice down

Comentários:

Comentando cada letra:

• Letra A: Roll up:
  • CERTO: ocorre quando o usuário aumenta a granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação;
• Letra B: Roll across:
  • ERRADO: o nome correto é Drill across, como está na letra C;
• Letra C: Drill across:
  • ERRADO: ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão;
• Letra D: Drill down:
  • ERRADO: É o inverso do Roll up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade;
• Letra E: Slice down:
  • ERRADO: o nome correto seria apenas Slice: selecionar dados de uma única dimensão.

Gabarito: letra A.

[7] [FCC 2019 SANASA Campinas – Analista de Tecnologia da Informação – Suporte de DBA – Banco de Dados] Considere que um Analista da SANASA está usando uma ferramenta OLAP para realizar uma operação de análise multidimensional em um DW, operando em condições ideais. Após analisar os dados de abastecimento de água por bairros da cidade, passou imediatamente a analisar a informação por ano, em outra dimensão. O Analista realizou uma operação

[A] drill through.

[B] roll down.

[C] drill across.

[D] drill up.

[E] roll through.

Comentários:

A questão é interessante para esclarecermos a diferença entre Drill Across e Drill Throught. O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão. Já o Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra.

A questão cita o seguinte trecho “… passou imediatamente a analisar a informação por ano, em outra dimensão”, ou seja, pulou de uma dimensão para uma outra, Drill Throught!

Gabarito: letra A.

Arquiteturas OLAP

[8] [Instituto AOCP 2018 UFOB – Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento] Em relação aos Bancos de Dados Multidimensionais, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, os itens a seguir.

Uma das técnicas usadas para o tratamento de dados multidimensionais em um BD é o MOLAP.

Comentários:

A questão está correta, pois MOLAP é uma das arquiteturas OLAP e é a arquitetura OLAP tradicional.

Gabarito: CERTO.

[9] [IADES 2018 APEX Brasil – Analista – Serviços Técnicos em Tecnologia da Informação] Um sistema OLAP (do inglês OnLine Analytical Processing) pode ser subcategorizado, entre outros tipos, como MOLAP, ROLAP ou HOLAP. Acerca das vantagens e das desvantagens desse sistema, é correto afirmar que

[A] MOLAP trabalha diretamente com bancos de dados relacionais.

[B] MOLAP é melhor em lidar com informações não agregadas.

[C] ROLAP permite uma performance mais rápida para queries, em razão do uso de índices multidimensionais.

[D] algumas metodologias MOLAP introduzem redundância de dados.

[E] ROLAP oferece computação automatizada de informações agregadas dos dados.

Comentários:

Comentando cada letra:

• Letra A: “MOLAP trabalha diretamente com bancos de dados relacionais”:
  • ERRADO: a letra cita o ROLAP;
• Letra B: “MOLAP é melhor em lidar com informações não agregadas”:
  • ERRADO: MOLAP é melhor em lidar com informações agregadas;
• Letra C: “ROLAP permite uma performance mais rápida para queries, em razão do uso de índices multidimensionais”:
  • ERRADO: ROLAP tem baixa performance, cada relatório ROLAP é basicamente uma consulta SQL (ou várias consultas SQL) no banco de dados relacional e uma consulta pode ser consumir muito tempo se houver uma grande quantidade de dados;
• Letra D: “algumas metodologias MOLAP introduzem redundância de dados”:
  • CERTO: os dados no MOLAP são armazenados em cubos dimensionais e os cubos são construídos para uma rápida recuperação de dados;
• Letra E: “ROLAP oferece computação automatizada de informações agregadas dos dados”:
  • ERRADO: no ROLAP, os dados são armazenados em banco de dados relacionais. As informações agregadas acontecem no MOLAP.

Gabarito: letra D.

[10] [FCC 2018 DPE/AM – Analista em Gestão Especializado de Defensoria – Analista de Banco de Dados] As ferramentas OLAP compreendem diversas formas de organização dos dados de um data warehouse. Dentre tais formas de organização, no tipo de ferramenta OLAP denominado

[A] ROLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.

[B] DOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse.

[C] MOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse.

[D] DOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.

[E] MOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse.

Comentários:

Comentando cada letra:

• Letra A: “ROLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse”:
  • ERRADO: a letra cita o MOLAP: os cubos são construídos para uma rápida recuperação de dados e todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado e podem ser facilmente aplicados no momento da pesquisa de dados;
• Letra B: “DOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse”:
  • ERRADO: No DOLAP, a partir de um cliente qualquer, emite uma consulta para o servidor e recebe o cubo de informações de volta para ser analisado na estação cliente;
• Letra C: “MOLAP, as consultas são feitas diretamente no modelo dimensional do data warehouse”:
  • ERRADO: No MOLAP, todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado e podem ser facilmente aplicados no momento da pesquisa de dados;
• Letra D: “DOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse”:
  • ERRADO: a cita o MOLAP;
• Letra E: “MOLAP, os cubos pré-calculados são armazenados no servidor do ambiente de data warehouse”:
  • CERTO: os dados são armazenados em cubos dimensionais, em formatos proprietários, e em um banco de dados multidimensional onde o servidor MOLAP atua.

Gabarito: letra E.

[11] [CESPE/CEBRASPE 2018 FUB – Técnico de Tecnologia da Informação] Julgue o item a seguir, a respeito de data mining e OLAP.

Em  sistemas OLAP no MOLAP, os dados são armazenados em um formato que aceita dados multimídia, não havendo necessidade de se usar formato específico.

Comentários:

No MOLAP, os dados são armazenados em cubos dimensionais, havendo sim a necessidade de se usar formato específico ou proprietário.

Gabarito: ERRADO.

[12] [CESPE 2007 PETROBRÁS – Cargo 7] Julgue os itens a seguir, acerca do uso de tecnologias OLAP e datawarehouse.

Soluções MOLAP possuem maior escalabilidade que ROLAP.

Comentários:

É o inverso. É o ROLAP que possui maior escalabilidade do que o MOLAP, conforme a tabela a seguir:

Gabarito: ERRADO.

[13] [CESPE 2007 PETROBRÁS – Cargo 7] Julgue os itens subsequentes, a partir de uma análise de abrangência no uso de tecnologias OLAP.

Soluções MOLAP promovem maior independência de fornecedores de SGBDs que soluções ROLAP.

Comentários:

No MOLAP há alto um alto investimento em cubo de tecnologia proprietária, então, ao se usar essa  arquitetura, existirá uma dependência maior de fornecedores.

Quanto ao  ROLAP, não teremos esse problema pois podemos usar qualquer bancos de  dados.

Gabarito: ERRADO.

[14] [CESPE 2007 PETROBRÁS – Cargo 7] Julgue os itens subsequentes, a partir de uma análise de abrangência no uso de tecnologias OLAP.

No tocante à necessidade de realização de processamento de dados batch, é possível estabelecer a seguinte ordenação, em ordem crescente entre as tecnologias OLTP, MOLAP e ROLAP: OLTP, ROLAP, MOLAP.

Comentários:

No MOLAP há alto um alto investimento em cubo de tecnologia proprietária, então, ao se usar essa  arquitetura, existirá uma dependência maior de fornecedores.

Quanto ao  ROLAP, não teremos esse problema pois podemos usar qualquer bancos de  dados.

Gabarito: CERTO.

[15] [CESPE 2006 DATAPREV – Perfil V] Julgue o item abaixo relativo, a business intelligence e a datawarehousing.

Um datawarehouse exige grande  capacidade de armazenamento e processamento dos dados, pois armazena dados analíticos, destinados às necessidades de tomada de decisão. Esses  dados podem ser armazenados em banco de dados relacional ou MOLAP  (multidimensional-array OLAP). Na estrutura MOLAP, devem-se criar vários  índices atrelados às tabelas de fatos e dimensões para um acesso mais  rápido e eficiente ao banco de dados.

Comentários:

No caso, a arquitetura  correta seria ROLAP, pois a questão citou “Esses dados podem ser  armazenados em banco de dados relacional…”.

Gabarito: ERRADO.

[16] [CESPE 2004 SERPRO – Cargo 2]

Na arquitetura multidimensional OLAP (MOLAP), o módulo de software OLAP, que pode encontrar-se em um servidor OLAP próprio, gerencia as consultas provenientes do cliente decompondo cada consulta em diversas subconsultas que são entregues a um banco de dados relacional, de modo  que, recebendo as diversas respostas, o servidor OLAP apresenta ao  cliente uma visão multidimensional da informação.

Comentários:

O conceito da questão define ao método de armazenamento DOLAP, onde um cliente envia uma  consulta para o servidor e recebe o cubo de informações de volta para  ser analisado na estação cliente. Já no método MOLAP, o usuário  trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamente no servidor.

Gabarito: ERRADO.

Espero que gostem e desejo que se preparem conosco durante essa jornada na conquista de uma tão sonhada vaguinha em um concurso público.

Então é isso!

[]’s e até a próxima!

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Professor Rogerão Araújo