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Questão de Banco de Dados — Big Data — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosBig Data
Código
ce188230
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-AC
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista de Tecnologia da Informação - Área: Gestão de Dados
A respeito de Big Data, julgue o próximo item.Em um cubo OLAP, os dados podem ser acumulados e divididos conforme a necessidade de cada usuário, para atender a várias áreas de interesse.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

OLAP e operações em cubo multidimensional

Gabarito: ✅ CERTO. A afirmação está correta porque, em um cubo OLAP (Online Analytical Processing), os dados são organizados de forma multidimensional, permitindo operações de roll-up (acumular/agregar dados, subindo na hierarquia) e drill-down (dividir/detalhar dados, descendo na hierarquia) conforme a necessidade do usuário, atendendo a diferentes perspectivas de análise (como áreas de interesse).

O cubo OLAP é a estrutura central para análise multidimensional em data warehouses. Os dados são armazenados em dimensões (como tempo, produto, localização) e fatos (medidas numéricas). As operações clássicas incluem:

  • Roll-up: agrega dados subindo na hierarquia (ex.: de mês para ano).

  • Drill-down: detalha dados descendo na hierarquia (ex.: de ano para mês).

  • Slice: seleciona um subconjunto fixo de uma dimensão.

  • Dice: seleciona um subcubo com múltiplos valores de dimensões.

  • Pivot: rotaciona a visão multidimensional.

Assim, o enunciado descreve exatamente a flexibilidade do cubo OLAP: acumular (roll-up) e dividir (drill-down) conforme a necessidade do usuário, para diferentes áreas.

  1. 1Roll-up (acumular)Sobe na hierarquia
  2. 2Drill-down (dividir)Desce na hierarquia
  3. 3SliceFatia fixa de 1 dimensão
  4. 4DiceSubcubo com múltiplos valores
  5. 5PivotRotaciona a visão
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CERTO.

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