Questão de Arquitetura de Software — Banco de Dados — ACAFE 2024
Arquitetura de Software›Banco de Dados
Código
qg053116
Banca
ACAFE
Órgão
CELESC
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas - Infraestrutura Operação e Segurança
Uma empresa está modernizando sua infraestrutura de TI e implementando um sistema de AAA para consolidar seus dados corporativos. A equipe de infraestrutura está aprendendo sobre os conceitos de Data Warehouse, OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining para melhor entender como essas tecnologias podem ajudar na análise de dados e na tomada de decisões estratégicas.Qual das seguintes alternativas descreve CORRETAMENTE a principal função de um Data Warehouse, OLAP e Data Mining no contexto de análise de dados corporativos?
AUm Data Warehouse armazena dados históricos, OLAP realiza análise multidimensional dos dados e Data Mining descobre padrões ocultos nos dados.
BUm Data Warehouse realiza análise multidimensional dos dados, OLAP armazena dados históricos e Data Mining gerencia transações diárias.
CUm Data Warehouse gerencia transações diárias, OLAP descobre padrões ocultos nos dados e Data Mining armazena dados históricos.
DUm Data Warehouse descobre padrões ocultos nos dados, OLAP gerencia transações diárias e Data Mining realiza análise multidimensional dos dados.
EUm Data Warehouse realiza a análise de dados em tempo real, OLAP armazena dados em formato bruto e Data Mining organiza dados para relatórios operacionais.
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GabaritoA — Um Data Warehouse armazena dados históricos, OLAP realiza análise multidimensional dos dados e Data Mining descobre padrões ocultos nos dados.
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Data Warehouse, OLAP e Data Mining
Gabarito: letra A. Um Data Warehouse armazena dados históricos e integrados, OLAP realiza análise multidimensional (cubos, drill down, slice & dice) e Data Mining descobre padrões ocultos, correlações e tendências nos dados — essa tríade de funções está perfeitamente descrita na alternativa A. As demais trocam os papéis ou atribuem finalidades incorretas (como gerenciar transações diárias ou fazer análise em tempo real).
A banca testa o conhecimento básico dos três conceitos, que são pilares da inteligência de negócios (BI). Não há ambiguidade; a questão é direta.
Tecnologia
Função Primária
Descrição Correta
Data Warehouse
Armazenar dados históricos e integrados
Repositório orientado por assunto, não volátil, que consolida dados corporativos para análise
OLAP
Realizar análise multidimensional
Motor de consultas que permite navegar por cubos, drill down, slice & dice
Data Mining
Descobrir padrões ocultos
Técnica de descoberta de associações, clusters, regras e tendências nos dados
Funções em BI: Data Warehouse (Armazena dados históricos e integrados, Orientado por assunto, não volátil); OLAP (Análise multidimensional, Cubos, drill down, slice & dice); Data Mining (Descobre padrões ocultos, Associações, clusters, regras)
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Define cada tecnologia com sua função primária: DW como repositório histórico e integrado (orientado por assunto, não volátil), OLAP como motor de consultas multidimensionais (análise sob várias perspectivas) e Data Mining como técnica de descoberta de padrões (associações, clusters, regras). É a definição clássica e consagrada.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Inverte os papéis: OLAP não armazena dados históricos (ele os consulta) e Data Mining não gerencia transações diárias (quem faz isso são sistemas OLTP). O DW, por sua vez, não faz análise multidimensional; essa é função do OLAP.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Atribui ao DW a função de gerenciar transações diárias — isso é tarefa de sistemas OLTP (processamento transacional). Data Mining também não descobre padrões ocultos? Na verdade ele descobre, mas a descrição da alternativa está toda trocada: OLAP descobre padrões? Não, OLAP não descobre padrões; ele permite navegar e visualizar dados agregados. E Data Mining armazenar dados históricos? Não, quem armazena é o DW.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Data Warehouse não descobre padrões ocultos; quem descobre é o Data Mining. OLAP não gerencia transações diárias (são os sistemas OLTP). E Data Mining não realiza análise multidimensional; essa é a função do OLAP.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Data Warehouse não faz análise em tempo real (é um repositório histórico, com dados carregados periodicamente). OLAP não armazena dados em formato bruto (trabalha com dados já processados e geralmente agregados). Data Mining não organiza dados para relatórios operacionais; quem faz isso são ferramentas de relatório/BI tradicionais.
NÃO CAIA NESSA!
Para não confundir, lembre: DW guarda o passado, OLAP olha de vários ângulos, DM vasculha segredos. Em prova, desconfie de alternativas que atribuem ao DW funções transacionais (OLTP) ou que invertem as especialidades de OLAP e Data Mining. Gabarito: letra A.