No contexto de análise de dados e cubos OLAP, assinale os quatro tipos de análises que são comuns nesse ambiente.
- A)Drill-down / ETL / Pivot / Roll up.
Errada, porque inclui ETL, que e processo de integracao/carga de dados e nao uma analise OLAP.
- B)Drill-down / ETL / Pivot / Slice.
Errada, porque inclui ETL, que nao faz parte das operacoes analiticas comuns de OLAP.
- C)Drill-down / ETL / Roll up / Slice.
Errada, porque inclui ETL, que pertence a etapa de preparacao dos dados, nao a analise.
- D)Drill-down / Pivot / Roll up / Slice.
Certa, porque traz quatro operacoes tipicas de exploracao em OLAP: drill-down, pivot, roll up e slice.
- E)ETL / Pivot / Roll up / Slice.
Errada, porque ETL nao e operacao de analise em cubos OLAP, apesar de pivot, roll up e slice serem comuns.
Gabarito: D
Em OLAP, voce trabalha com analise multidimensional de dados, normalmente em cubos. Nesse ambiente, aparecem operacoes classicas de exploracao: drill-down, que detalha os dados; roll-up, que resume/agrega; slice, que “fatia” o cubo em uma visao menor; e pivot, que gira a perspectiva dos dados para olhar por outro angulo. Em muitos livros, tambem aparece o dice, mas ele nao foi colocado entre as alternativas. O ponto principal da questao e simples: ETL nao e analise OLAP. ETL significa Extract, Transform, Load e serve para extrair, transformar e carregar dados, ou seja, fica na etapa de preparacao do data warehouse, nao na analise em si. Quando a banca mistura ETL com operacoes OLAP, ela quer testar se voce separa arquitetura de carga de ferramentas de consulta. Por isso, o gabarito e a letra D. Ela reune quatro operacoes ligadas ao uso de cubos OLAP: drill-down, pivot, roll up e slice. As demais alternativas trazem ETL, que foge do conjunto de analises comuns nesse ambiente. A ideia doutrinaria classica em BI e data warehouse e exatamente essa: ETL organiza os dados; OLAP permite analisá-los em diferentes dimensoes e niveis de detalhe.