Questão FC373081
Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético: Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2018
Para responder à questão, considere o seguinte caso hipotético:
Um Auditor da Receita Estadual pretende descobrir, após denúncia, elementos que possam caracterizar e fundamentar a possível existência de fraudes, tipificadas como sonegação tributária, que vêm ocorrendo sistematicamente na arrecadação do ICMS.
A denúncia é que, frequentemente, caminhões das empresas Org1, Org2 e Org3 não são adequadamente fiscalizados nos postos de fronteiras. Inobservâncias de procedimentos podem ser avaliadas pelo curto período de permanência dos caminhões dessas empresas na operação de pesagem, em relação ao período médio registrado para demais caminhões.
Para caracterizar e fundamentar a existência de possíveis fraudes, o Auditor deverá coletar os registros diários dos postos por, pelo menos, 1 ano e elaborar demonstrativos para análises mensais, trimestrais e anuais.
O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse, por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP
- drill down, que permite ao Auditor aumentar o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
- drill off, que permite ao Auditor mudar o foco dimensional de análise das informações de pesagens.
- pivot, que permite ao Auditor pular um intervalo dimensional de análise das informações de pesagens.
- drill accross, que permite ao Auditor mudar o escopo de análise das informações de pesagens, filtrando e rearranjando determinadas partes do cubo de dados.
- roll out, que permite ao Auditor diminuir o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
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Gabarito
A
Comentário do professor
drill down é a operação OLAP que permite aumentar o nível de detalhe da análise ao navegar do agregado para níveis mais específicos de informação. Em um cubo multidimensional, isso significa desagregar métricas para visualizar dados mais finos.
No caso das pesagens, o Auditor pode partir de análises anuais e, com drill down, avançar para trimestres, meses, dias e até registros de cada caminhão ou operação de pesagem, reduzindo a granularidade.
Essa detalhação facilita identificar padrões atípicos — por exemplo, tempos de permanência muito curtos para certas empresas — e permite calcular estatísticas locais (ex.: \( \bar{t}=\frac{\sum t_i}{n}\)) e detectar outliers que sustentem suspeitas de sonegação.
Em resumo, o drill down fornece a visão minuciosa necessária para fundamentar investigações com base em evidências extraídas do Data Warehouse.
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