Banco de Dados · FGV · 2024 | Questão sqc-fg075135

Data Warehouse vs OLTP: características distintivas

Gabarito: letra A. O data warehouse (DW) diferencia-se do banco OLTP por ser orientado a dimensões e níveis de agregação (hierarquias) que permitem análises multidimensionais, enquanto o OLTP trabalha com transações atômicas e normalizadas, sem essa estrutura dimensional. A alternativa A capta essa essência, ainda que a expressão "ilimitados" seja um exagero didático.

Característica	Data Warehouse (DW)	Banco OLTP	Diferenciação
Modelo de dados	Multidimensional (dimensões, hierarquias, fatos)	Relacional normalizado (entidades, atributos, transações)	DW é orientado a dimensões e agregações; OLTP é atômico e normalizado
Finalidade	Suporte à decisão (análise, relatórios, OLAP)	Processamento de transações (inserção, atualização, exclusão)	DW é analítico; OLTP é operacional
Volatilidade	Não volátil (dados carregados e consultados, sem alteração por usuários)	Volátil (constantes inserções, atualizações e exclusões)	DW é estável; OLTP é dinâmico
Níveis de agregação	Permite navegação por hierarquias (ano → mês → dia)	Não possui hierarquias de agregação predefinidas	DW suporta drill down/roll up; OLTP não
Operações analíticas	Ricas (slice, dice, drill down, roll up)	Restritas a consultas simples e transações	DW é otimizado para análise; OLTP para transações
Visão conceitual	Multidimensional (cubo de dados)	Bidimensional (linhas e colunas)	DW é multidimensional; OLTP é relacional

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

O DW é construído sobre um modelo multidimensional, com dimensões (como tempo, produto, localização) e hierarquias que permitem navegar por diferentes níveis de granularidade (ex: ano → mês → dia). Essa característica é fundamental para análises OLAP e não existe nos bancos OLTP, que são normalizados e focados em transações individuais.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que as operações em dimensões são restritas. Na verdade, o DW é projetado justamente para permitir operações analíticas ricas (slice, dice, drill down, roll up), enquanto o OLTP impõe restrições de integridade e concorrência, mas não limita operações em dimensões (que sequer existem no modelo relacional puro).

Alternativa C — ❌ Incorreta

"Tratamento estático da matriz esparsa" não é uma característica definidora do DW. Embora cubos OLAP possam ter esparsidade (dados ausentes), isso não diferencia o DW do OLTP. O OLTP também lida com esparsidade em tabelas normalizadas.

Alternativa D — ❌ Incorreta

O DW possui visão multidimensional (cubo de dados), não unidimensional. A visão unidimensional seria típica de simples planilhas ou tabelas isoladas, o que não é o caso de DW. Já o OLTP tem visão relacional (bidimensional: linhas e colunas).

Alternativa E — ❌ Incorreta

Essa é a pegadinha clássica: o DW é não volátil — uma vez carregados, os dados não são alterados por usuários (apenas consultas e recargas). Já os bancos OLTP são voláteis, com constantes inserções, atualizações e exclusões. A alternativa inverte a característica.

NÃO CAIA NESSA!

A banca troca a volatilidade: muitos candidatos lembram que DW é não volátil, mas a alternativa E afirma exatamente o oposto. Sempre desconfie de inversões de características entre DW e OLTP.

PEGA ESSA DICA!

Para fixar: DW = SIN (Subject-oriented, Integrated, Non-volatile) + Time-variant; OLTP = transacional, normalizado, volátil. Nas provas, a diferença mais cobrada é a não volatilidade do DW e a existência de dimensões/hierarquias.

Gabarito: letra A.