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Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Em uma reunião entre os analistas de TI e analistas de negócio de uma grande empresa, houve a necessidade de normalizar alguns conceitos relativos à OLAP. São conceitos estritamente correlacionados:
A
ascendente, sibling e pivot.
B
nível, geração e atributo.
C
fato, indicador e métrica.
D
atributo, drill down e propriedade.
E
posterior, atributo, anterior.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Uma grande empresa utiliza, como forma de medir o seu desempenho, Balanced Scorecards (BSC). Sobre essa metodologia e suas perspectivas de apuração, tem-se que
A
o processo de derivação de objetivos e métricas para a perspectiva de processos internos iguala a metodologia BSC com outras metodologias de medição de desempenho.
B
a metodologia BSC deve ser utilizada como um sistema de informação, comunicação e aprendizado, e não como um sistema de controle.
C
a relação de causa e efeito entre perspectiva financeira e as demais perspectivas cliente, processos internos e aprendizado e crescimento, é nula.
D
a perspectiva cliente preconiza que a organização deve satisfazer a todas as preferências do mercado consumidor.
E
investimentos em equipamentos e P&D, na perspectiva de aprendizado e crescimento, são suficientes para garantir sua acuidade.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Um sistema de orçamento de um órgão público federal, que apresenta as informações baseadas na tecnologia OLAP, realiza agregações dos valores na etapa de carga dos dados para o cubo. Essa pré-agregação tem como principais características o(a) 
A
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.
B
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.
C
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.
D
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.
E
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.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
O processo de agrupamento de dados em data mining deve preencher alguns poucos requisitos. Qual requisito permite a análise de um subconjunto de dados que contém não apenas atributos numéricos, mas também atributos categóricos? 
A
Flexibilidade.
B
Robustez.
C
Clareza.
D
Complexidade.
E
Eficiência.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Em uma reunião sobre prospecção de novos pontos de venda, um analista de TI afirmou que técnicas OLAP de análise de dados são orientadas a oferecer informações, assinalando detalhes intrínsecos e facilitando a agregação de valores, ao passo que técnicas de data mining tem como objetivo
A
captar, organizar e armazenar dados colecionados a partir de bases transacionais, mantidas por sistemas OLTP.
B
facilitar a construção de ambientes de dados multidimensionais, através de tabelas fato e dimensionais.
C
melhorar a recuperação de dados organizados de forma não normalizada em uma base relacional conhecida como data warehouse.
D
extrair do data warehouse indicadores de controle (BSC) para apoio à tomada de decisão por parte da diretoria da empresa.
E
identificar padrões e recorrência de dados, oferecendo conhecimento sobre o comportamento dos dados analisados.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Um data mart do departamento de vendas de uma grande empresa possui uma tabela fato com cinco métricas associadas a oito diferentes dimensões. O analista de TI está em dúvida sobre que modelagem utilizar. Considerando-se as opções snowflake e star schema, qual a desvantagem de se utilizar, nessa situação, a modelagem snowflake?
A
A modelagem star schema não contempla a possibilidade de armazenamento de atributos para cada dimensão, minimizando a quantidade de memória utilizada.
B
Uma maior quantidade de joins entre as tabelas de dimensões e as tabelas de hierarquia associadas será realizada, ocasionando queda de desempenho no processo de agregação das métricas.
C
As chaves estrangeiras, relativas às dimensões armazenadas na tabela fato, devem corresponder às hierarquias existentes nessas dimensões, ocasionando maior quantidade de registros na tabela fato.
D
Na modelagem snowflake, a manutenção dos dados dimensionais se torna mais dispendiosa, tendo em vista que as tabelas dimensionais não estão normalizadas.
E
Diferentemente da modelagem star schema, na modelagem snowflake, as chaves estrangeiras na tabela fato não apontam para o nível mais baixo (atômico) da hierarquia das dimensões associadas.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Numa grande multinacional, os dados relativos aos sistemas transacionais são lidos, transformados e carregados para posterior apresentação sob a forma dimensional. O  departamento de TI reservou uma área de armazenamento específica às informações lidas e transformadas, denominada staging area. A respeito dessa área de dados, afirma-se que
A
a staging area armazena os dados exatamente como estão representados no sistema transacional.
B
as tabelas da staging area não devem sofrer modificações estruturais ao serem carregadas para a presentation area.
C
os dados aí contidos estão prontos para serem inquiridos para geração de consultas e relatórios gerenciais.
D
os dados, na staging area, podem ser armazenados tanto de forma normalizada como na forma de arquivos flat.
E
cada tabela existente na staging area equivale a uma tabela normalizada na presentation area.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Analise as afirmações sobre as operações realizadas em cubos OLAP a seguir.

I   A operação pivot permite ao usuário alternar as linhas e colunas em que os valores visualizados serão recalculados.
II   A operação slice é caracterizada pela seleção de determinado membro de uma dimensão, a fim de analisar as demais informações do cubo sob tal perspectiva.
III   A operação dice corresponde à seleção específica de membros de duas ou mais dimensões.

Está correto o que se afirma em
A
III, apenas.
B
I e II, apenas.
C
I e III, apenas.
D
II e III, apenas.
E
I, II e III.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Com o objetivo de analisar possíveis falhas no processo de venda de determinado produto, um Gerente de Vendas, ao consultar o banco multidimensional de seu departamento, identifica um valor abaixo da média no mês de maio de 2010, na região Sudeste, relativo ao produto. Sabendo que a dimensão “Região” está construída de forma a mostrar os dados desde o nível nacional até o nível município, para encontrar a cidade que seja o foco da queda de vendas nessa região, o Gerente de Vendas deverá efetuar sobre a dimensão Região a operação de
A
parsing.
B
roll up.
C
drill across.
D
drill down.
E
drill up.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Os dados armazenados em um data warehouse, que fornecem informações para um ambiente multidimensional para tomada de decisões de uma empresa, não estão normalizados. Essa redundância de dados, criada propositalmente, tem como objetivo
A
oferecer segurança na obtenção da informação para o ambiente multidimensional.
B
melhorar o desempenho de consultas complexas sobre o data warehouse.
C
permitir a distribuição das informações por data marts departamentais.
D
facilitar a agregação de dados atômicos.
E
relacionar, com maior acuidade, os dados atômicos com os transacionais.
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