Questão de Banco de Dados — OLAP (On-line Analytical Processing) — FGV 2025
Banco de Dados›OLAP (On-line Analytical Processing)
Código
fg121751
Banca
FGV
Órgão
TCE-PI
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã)
Associe os dois conceitos a seguir, às suas respectivas características.1. OLAP2. Data Lake( ) Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos.( ) Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação.( ) É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão de uma empresa a tomar decisões mais informadas.( ) permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo uma alternativa aos Data Warehouses tradicionais.Assinale a opção que apresenta a associação correta, na ordem apresentada.
A1 – 2 – 2 – 1.
B2 – 2 – 1 – 2.
C1 – 2 – 1 – 2.
D2 – 1 – 2 – 1.
E1 – 1 – 2 – 2.
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GabaritoC — 1 – 2 – 1 – 2.
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OLAP e Data Lake – Associação de Características
Gabarito: letra C (1 – 2 – 1 – 2). A associação correta é: OLAP (1) está relacionado ao padrão de escrita ETL e à agregação de dados para relatórios; Data Lake (2) armazena dados brutos e oferece armazenamento flexível de grandes volumes. A sequência 1-2-1-2 reflete essa distribuição, conforme o gabarito oficial da FGV.
A questão testa a capacidade de distinguir dois conceitos centrais de BI: OLAP (Online Analytical Processing) e Data Lake. Embora ambos estejam no ecossistema de dados, suas finalidades e características são distintas. Vejamos cada característica:
Lacuna
Característica
Conceito
Justificativa
1
Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos
OLAP (1)
O OLAP depende de processos ETL para alimentar o Data Warehouse, que é a base para os cubos OLAP. A banca associa essa característica ao OLAP, considerando o processo de carga que antecede a análise.
2
Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação
Data Lake (2)
O Data Lake é um repositório que armazena dados no formato original (brutos), sem exigir transformação prévia, ao contrário do Data Warehouse.
3
É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão a tomar decisões
OLAP (1)
O OLAP é otimizado para consultas agregadas e análise multidimensional, fornecendo relatórios de suporte à decisão.
4
Permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo alternativa aos Data Warehouses tradicionais
Data Lake (2)
O Data Lake foi concebido para armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em grande escala, oferecendo flexibilidade que os DWs tradicionais não têm.
OLAP
Data Lake
Dados brutos
Padrão de escrita
Armazena brutos
ETL/eventos
Agregação p/ relatórios
Grandes volumes flexíveis
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Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A sequência 1 – 2 – 1 – 2 está de acordo com a associação esperada pela banca. A primeira e terceira características são atribuídas ao OLAP; a segunda e quarta, ao Data Lake.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Propõe 1 – 2 – 2 – 1. Atribui a terceira característica (agregação para relatórios) ao Data Lake, quando ela é típica do OLAP.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Propõe 2 – 2 – 1 – 2. Atribui a primeira característica (importação em massa ETL) ao Data Lake. Embora o Data Lake também use ETL, a banca considerou que essa é uma característica do OLAP, pois o processo de ETL alimenta o Data Warehouse que sustenta o OLAP.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Propõe 2 – 1 – 2 – 1. Inverte todas as associações: coloca OLAP onde deveria ser Data Lake e vice-versa.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Propõe 1 – 1 – 2 – 2. Atribui a segunda característica (dados brutos) ao OLAP, quando é do Data Lake, e a terceira (agregação) ao Data Lake, quando é do OLAP.
NÃO CAIA NESSA!
A primeira característica ("importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos") pode induzir à associação com Data Lake, já que este ingere dados brutos. No entanto, a banca vinculou essa característica ao OLAP, considerando que o ETL é o processo que alimenta o Data Warehouse, base para o OLAP. Fique atento: em provas de BI, o ETL é comumente associado ao Data Warehouse/OLAP, e não ao Data Lake.