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Questão FC369794

Uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas de forma mais estratégica, buscando identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de melhoria. Para isso, decidiram implem

Bancos de Dados Dimensionais

FGV · 2024

Uma empresa de varejo deseja analisar suas vendas de forma mais estratégica, buscando identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de melhoria. Para isso, decidiram implementar um sistema de OLAP (Online Analytical Processing) que permita a análise multidimensional de seus dados de vendas, armazenados em um Data Warehouse.


Considere as seguintes afirmativas sobre OLAP (Online Analytical Processing) nesse contexto:


I.OLAP permite a análise multidimensional de grandes volumesde dados, possibilitando a exploração de informações sob diferentes perspectivas, como tempo, produto e região.


II.As operações de OLAP incluem slice (fatiar), dice (cortar emcubos), drill-down (detalhar) e roll-up (agregar), que permitemnavegar pelos dados em diferentes níveis de granularidade.


III.OLAP é utilizado principalmente para processar transações emtempo real, como vendas e pagamentos, garantindo a consistência dos dados.


IV. O Data Warehouse é um componente essencial para o OLAP, pois armazena os dados históricos de forma integrada e estruturada, facilitando a análise multidimensional.


Está correto o que se afirma em

  1. I, apenas.
  2. II, apenas.
  3. I e II, apenas.
  4. I, II e IV, apenas.
  5. I, II, III e IV
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Gabarito

D

Comentário do professor

OLAP é a tecnologia voltada à análise multidimensional de grandes volumes, permitindo explorar dados por várias dimensões — por exemplo, tempo, produto e região — e observar medidas como vendas e receitas sob diferentes perspectivas.

As operações típicas de OLAP facilitam a navegação e o entendimento dos dados: slice fati­a o cubo por um valor de dimensão; dice seleciona um subcubo por múltiplas condições; drill-down detalha para níveis mais finos; roll-up agrega para níveis superiores. Essas operações suportam análise em vários níveis de granularidade.

O Data Warehouse é componente essencial: integra e historiza dados, organiza esquemas (ex.: star/snowflake), e permite pré-agregações e índices que tornam as consultas OLAP eficientes. Assim, a combinação OLAP + Data Warehouse viabiliza análises estratégicas robustas.

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