Title: Análise de Dados / OLAP
Tags: Análise_de_Dados Resumo
On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - OLAP: técnica para consulta interativa e análise rápida de grandes volumes de dados multidimensionais, permitindo navegar por diferentes perspectivas (tempo, localização, produto) e níveis de agregação/granularidade.
- Arquiteturas OLAP:
- MOLAP: dados em cubo multidimensional com pré-agregações; muito rápido, porém pode limitar escalabilidade/flexibilidade.
- ROLAP: dados em banco relacional + camada OLAP; mais escalável e flexível, mas tende a consultas mais lentas.
- HOLAP: híbrido; detalhe no relacional e agregados no cubo; equilíbrio entre desempenho e flexibilidade.
- Onde as consultas são disparadas:
- DOLAP: cliente/desktop consulta o servidor e analisa localmente (portabilidade).
- WOLAP: consultas via navegador web (acesso remoto).
- Em cenários remotos, usa-se cubos pré-carregados (pré-calculados) para acelerar respostas.
- OLAP vs OLTP:
- OLTP: foco em transações simultâneas e registro operacional em bancos relacionais/transacionais, não em cubos multidimensionais.
- Principais operações OLAP:
- Slice: “fatia” o cubo fixando uma dimensão (reduz dimensionalidade, ex.: selecionar um período).
- Dice: seleciona um subconjunto sem reduzir dimensões (filtra combinações específicas).
- Drill Down: mais detalhe (menor granularidade, ex.: ano → mês → dia).
- Drill Through: detalha pulando níveis (ex.: país → cidade).
- Roll Up: mais agregado (maior granularidade, ex.: dia → mês → ano).
- Pivot: rota o relatório (troca linhas/colunas para nova perspectiva).
link: https://documentacao.online/estudos/w85e.html

front: (CEBRASPE/PETROBRAS/2022) Julgue o item seguinte, a respeito de data warehouse e OLAP. Em uma aplicação OLAP, a operação de roll-up consiste em passar os dados com detalhamento maior para um detalhamento menor.
response: Certo
comment: Perfeito! No Roll Up estamos diminuindo o nível de detalhe - então, aumentamos o nível de agregação, analisando dados de horas a dias, ou de cidades a estados. (Gabarito: Certo)
title: OLAP
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back: Certo - Perfeito! No Roll Up estamos diminuindo o nível de detalhe - então, aumentamos o nível de agregação, analisando dados de horas a dias, ou de cidades a estados. (Gabarito: Certo)

front: (CEBRASPE/MPE RO/2023) No processamento analítico online (OLAP), a operação que permite exibir os dados de forma detalhada, seja adicionando uma nova dimensão ou buscando um nível mais específico na hierarquia, é denominada
a) slicing.
b) consolidação.
c) roll up.
d) dicing.
e) drill down.
response: Letra E
comment: A técnica destinada a “navegar” a um nível mais detalhado, mais específico na hierarquia, é o drill down.
title: OLAP
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back: Letra E - A técnica destinada a “navegar” a um nível mais detalhado, mais específico na hierarquia, é o drill down.

front: (CEBRASPE/FUB/2023) Julgue o próximo item, a respeito de arquitetura de OLAP, data warehousing e dados multidimensionais. Em um ambiente OLAP, a operação de drill down consiste em selecionar valores específicos para os atributos que são, então, exibidos em cima da tabulação cruzada.
response: Errado
comment: Alternativa sem sentido algum. O Drill Down irá amentar o nível de detalhe, sem nada de “tabulação cruzada”.
title: OLAP
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back: Errado - Alternativa sem sentido algum. O Drill Down irá amentar o nível de detalhe, sem nada de “tabulação cruzada”.

front: (CEBRASPE/DATAPREV/2023) No que se refere à análise de dados e informações, julgue o item a seguir. Em OLAP, um cubo é uma estrutura de dados multidimensionais que permite a análise de dados a partir de múltiplos enfoques.
response: Certo
comment: Os cubos são as agregações dos dados multidimensionais, quase como uma pilha de tabelas relacionais, com diversos níveis de agregação diferentes - por exemplo, meses, dias, horas. Nesse sentido, correta a afirmativa.
title: OLAP
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back: Certo - Os cubos são as agregações dos dados multidimensionais, quase como uma pilha de tabelas relacionais, com diversos níveis de agregação diferentes - por exemplo, meses, dias, horas. Nesse sentido, correta a afirmativa.

front: (CEBRASPE/DATAPREV/2023) No que se refere à arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP, julgue o item a seguir. Processos OLTP utilizam bancos de dados transacionais como fonte de dados, enquanto OLAP utilizam Data Warehouse ou Data Mart.
response: Certo
comment: Perfeito! Uma das principais diferenças entre OLTP e OLAP é a base de dados em que eles trabalham. Enquanto o OLTP envolve transações cotidianas e usa, portanto, os bancos de dados transacionais, o OLAP utiliza repositórios massivos de dados destinados unicamente à análise, como Data Warehouses e Data Mart.
title: OLAP
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back: Certo - Perfeito! Uma das principais diferenças entre OLTP e OLAP é a base de dados em que eles trabalham. Enquanto o OLTP envolve transações cotidianas e usa, portanto, os bancos de dados transacionais, o OLAP utiliza repositórios massivos de dados destinados unicamente à análise, como Data Warehouses e Data Mart.

front: (FGV/TJ SE/2023) O Data Warehouse do TJSE armazena um grande cubo de dados contendo diversas métricas e dimensões, como: DIM_TEMPO, DIM_LOCAL e DIM_PROCESSO. A analista Julia precisa extrair um subconjunto deste cubo de dados contendo apenas os fatos do primeiro trimestre de 2023 e processos com a situação “arquivado”. Para obter esse subconjunto de dados, Julia utilizou uma ferramenta OLAP e executou a seguinte operação:
a) Dice;
b) Slice;
c) Rotate;
d) Roll up;
e) Drill down.
response: Letra A
comment: A operação destinada a obter um subconjunto de dados dentro do cubo, criando “mini cubos”, é o DICE.
title: OLAP
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back: Letra A - A operação destinada a obter um subconjunto de dados dentro do cubo, criando “mini cubos”, é o DICE.

front: (FGV/PREF. BH/2023) Assinale a opção que indica a operação OLAP que permite analisar os dados de um Data Warehouse em níveis de agregação progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade.
a) Slide.
b) Pivot.
c) Roll-up.
d) Drill-down.
response: Letra D
comment: A essa altura da aula, acredito que você já esteja até cansado de ver essa operação caindo, né? O Drill-down é, de longe, a operação campeã em cobranças - e também o gabarito da nossa questão.
title: OLAP
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back: Letra D - A essa altura da aula, acredito que você já esteja até cansado de ver essa operação caindo, né? O Drill-down é, de longe, a operação campeã em cobranças - e também o gabarito da nossa questão.

front: (CEBRASPE/TJ RJ/2021) A respeito dos bancos de dados transacionais (OLTP) e analíticos (OLAP), assinale a opção correta.
a) Devido às limitações relacionadas à capacidade de consolidar e analisar dados, os bancos de dados relacionais são considerados uma tecnologia ultrapassada e inapropriada para aplicações OLAP.
b) Nos sistemas OLTP, para que as operações sejam executadas com precisão e eficiência, o repositório de dados do banco de dados transacional deve conter somente dados não normalizados.
c) Ao contrário das aplicações OLTP usuais, que trabalham com dados atuais, as aplicações OLAP operam com dados históricos.
d) Esquemas lógicos do banco de dados não podem ser mapeados por OLAP, já que esse tipo de ferramenta exige que o usuário tenha privilégio de leitura nos objetos de banco de dados.
e) No banco de dados OLAP, uma estrutura em estrela é constituída por uma única dimensão, a qual é representada por um conjunto de no mínimo duas tabelas.
response: Letra C
comment: Questão que explora as diferenças entre OLAP e OLTP. Ao passo que OLTP é voltado para operações transacionais mais cotidianas, aplicado em bancos de dado relacionais, as ferramentas OLAP são aplicadas em bancos de dado dimensionais visando a descoberta de informações úteis nos dados, a partir de um catálogo histórico de dados. Vamos analisar as alternativas: a) Errado. Existem tecnologias específicas para realizar operações OLAP em bancos de dado relacionais – o ROLAP. Portanto, é errado afirmar que é uma tecnologia ultrapassada e que não é apropriada para operações OLAP. b) Errado. Galera, bancos de dados relacionais e tecnologias OLTP trabalham com dados altamente normalizados, para aumentar a consistência dos dados. c) Certo. Certinho a definição, meus amigos. O OLAP é aplicado em cima de data warehouses, que conta com dados históricos, permitindo fazer análises sobre o negócio. d) Errado. Em geral, as ferramentas OLAP permitem sim o mapeamento de esquemas lógicos, realizando as conversões necessárias para gerar uma visão entendível das informações. e) Errado. O esquema estrela é composto por apenas uma tabela fato, não apenas uma dimensão. A correta é, portanto, a letra C.
title: OLAP
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back: Letra C - Questão que explora as diferenças entre OLAP e OLTP. Ao passo que OLTP é voltado para operações transacionais mais cotidianas, aplicado em bancos de dado relacionais, as ferramentas OLAP são aplicadas em bancos de dado dimensionais visando a descoberta de informações úteis nos dados, a partir de um catálogo histórico de dados. Vamos analisar as alternativas: a) Errado. Existem tecnologias específicas para realizar operações OLAP em bancos de dado relacionais – o ROLAP. Portanto, é errado afirmar que é uma tecnologia ultrapassada e que não é apropriada para operações OLAP. b) Errado. Galera, bancos de dados relacionais e tecnologias OLTP trabalham com dados altamente normalizados, para aumentar a consistência dos dados. c) Certo. Certinho a definição, meus amigos. O OLAP é aplicado em cima de data warehouses, que conta com dados históricos, permitindo fazer análises sobre o negócio. d) Errado. Em geral, as ferramentas OLAP permitem sim o mapeamento de esquemas lógicos, realizando as conversões necessárias para gerar uma visão entendível das informações. e) Errado. O esquema estrela é composto por apenas uma tabela fato, não apenas uma dimensão. A correta é, portanto, a letra C.

front: (FCC/DPE AM/2018) 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.
response: Letra E
comment: Vamos analisar alternativa por alternativa. a) Errado. ROLAP – OLAP Relacional – é usado em bancos de dados relacionais, não em data warehouses. b) Errado. DOLAP – OLAP realizado no Desktop – refere-se ao processo OLAP realizado no próprio processador do usuário. c) Errado. MOLAP – OLAP Multidimensional – o acesso aos dados é feito o servidor multidimensional, mas as a manipulações e consultas são feitas em um servidor. d) Errado. DOLAP, conforme apontamos na afirmativa B, é feito no ambiente do usuário, não do servidor. e) Certo. No MOLAP, os cubos são pré-calculados e armazenados no sistema do data Warehouse. Correta, portanto, a letra E.
title: OLAP
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back: Letra E - Vamos analisar alternativa por alternativa. a) Errado. ROLAP – OLAP Relacional – é usado em bancos de dados relacionais, não em data warehouses. b) Errado. DOLAP – OLAP realizado no Desktop – refere-se ao processo OLAP realizado no próprio processador do usuário. c) Errado. MOLAP – OLAP Multidimensional – o acesso aos dados é feito o servidor multidimensional, mas as a manipulações e consultas são feitas em um servidor. d) Errado. DOLAP, conforme apontamos na afirmativa B, é feito no ambiente do usuário, não do servidor. e) Certo. No MOLAP, os cubos são pré-calculados e armazenados no sistema do data Warehouse. Correta, portanto, a letra E.