Questões de CESGRANRIO - Tecnologia da Informação - OLAP - Superior

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Questão: 21 de 23

51a29f1c0490a31100001220

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Eletrobras Eletronuclear

Cargo(s): Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP

Ano: 2010

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Banco de Dados > Sistemas de suporte à decisão > OLAP

III, apenas.

I e II, apenas.

I e III, apenas.

II e III, apenas.

I, II e III.

Questão: 22 de 23

51a29f1d0490a31100001223

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Eletrobras Eletronuclear

Cargo(s): Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP

Ano: 2010

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Banco de Dados > Sistemas de suporte à decisão > OLAP

captar, organizar e armazenar dados colecionados a partir de bases transacionais, mantidas por sistemas OLTP.

facilitar a construção de ambientes de dados multidimensionais, através de tabelas fato e dimensionais.

melhorar a recuperação de dados organizados de forma não normalizada em uma base relacional conhecida como data warehouse.

extrair do data warehouse indicadores de controle (BSC) para apoio à tomada de decisão por parte da diretoria da empresa.

identificar padrões e recorrência de dados, oferecendo conhecimento sobre o comportamento dos dados analisados.

Questão: 23 de 23

51a29f1e0490a31100001225

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Banca: CESGRANRIO

Órgão: Eletrobras Eletronuclear

Cargo(s): Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP

Ano: 2010

Matéria/Assunto: Tecnologia da Informação > Banco de Dados > Sistemas de suporte à decisão > OLAP

aumento do uso da memória RAM para consulta aos dados do cubo, necessidade da existência de tabelas normalizadas no ambiente relacional de origem e a utilização somente de fatos numéricos.

aumento do tempo de processamento para formação do cubo, a rapidez na consulta de dados agregados e o aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo.

necessidade da utilização de star schema para carga dos dados, a rapidez no tempo de processamento para construção do cubo e a maior fluidez nas operações de slice and dice.

rapidez na consulta a partir das operações de pivot, a eliminação da necessidade de cálculos no ambiente relacional e o aumento do tempo nas consultas com operações de drill up e drill down.

diminuição da utilização da área de armazenamento do data warehouse, a eliminação de cálculo de dados no ambiente OLAP e o aumento da acuidade de valores totais em níveis hierárquicos mais altos das dimensões do cubo.