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ID
191827
Banca
CESGRANRIO
Órgão
ELETROBRAS
Ano
2010
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Um sistema de orçamento de um órgão público federal, que apresenta as informações baseadas na tecnologia OLAP, realiza agregações dos valores na etapa de carga dos dados para o cubo. Essa pré-agregação tem como principais características o(a)

Alternativas
Comentários
  • Sinceramente nao entendi a resposta. Se há uma pré-agregação, há uma redução do volume de dados a ser carregados. Assim, como poderia aumentar a área de armazenamento do cubo? Não seria o contrário?

  • Atente para o fato de que a questão fala de "aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo". Realmente  se há uma pré-agregação, há uma redução do volume de dados a ser carregados... menor volume maior área disponível para ser utilizada.

  • download.microsoft.com/download/8/4/3/...aab2.../AcadBI-Modulo4.pdf
    Para um maior número de agregações, são necessários MAIS TEMPO de processamento e MAIS ESPAÇO de armazenamento.
    Características das agregações:
    -permitem melhorar os tempos de resposta.
    -requerem ARMAZENAMENTO ADICIONAL.
    *Caso náo sejam controladas, podem provocar uma EXPLOSÃO nos requisitos de ARMAZENAMENTO.
  • Entendo que a questão se divide em três afirmativas que precisam ser avaliadas separadamente.

    Se há necessidade de realizar agregações dos valores na etapa de carga dos dados para formar o cubo, há um aumento do tempo de processamento para a formação desse cubo. Esse tempo de processamento extra fará a agregação citada.

    Com os dados agregados (o cubo já está formado) as consultas são mais rápidas. Agregação está relacionada com nível de abstração (sumarização, condensação), portanto há um aumento na rapidez das consultas desses dados agregados.

    Aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo - talvez essa afirmativa possa ter uma dupla interpretação. Se os dados são agregados, certamente ocuparão uma área de memória MENOR se comparado com dados NÃO AGREGADOS. Mas se pensarmos que incluir mais dados em um cubo (agregados ou não) fará o cubo aumentar, isso torna a alternativa b) correta.

    O negócio é que as outras opções estão muito erradas.


  • Pegadinha total essa questão. Marquei a elternativa "E" como sendo a certa. Acho que caberia recurso
    principalmente porque a alternativa "B" diz fala em "aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo" e isso não me parece correto.
  • Analisando item por item:

      a) aumento do uso da memória RAM para consulta aos dados do cubo ( ERRADA. Se for a memoria do Servidor OLAP: NAO, pois no momento da consulta os dados já estarão agregados e por isso o servidor fará menos operacoes. Se for a memoria do cliente, também está ERRADO, pois o resultado da consulta será o mesmo para dados previamente agregados ou não.), 

          necessidade da existência de tabelas normalizadas no ambiente relacional de origem (ERRADA) e 

          a utilização somente de fatos numéricos (ERRADA).

     b) aumento do tempo de processamento para formação do cubo (OK. Aumento do tempo de carga/formacao do cubo), 

        a rapidez na consulta de dados agregados (OK. Os dados já estão agregados, e por isso, as consultas serao mais rapidas) e 

        o aumento da utilização da área de armazenamento dedicada ao cubo (OK. O banco OLAP irá armazenar as informacoes já agregadas, aumentando o uso do espaco do BD porem ganhando com a reducao do tempo das consultas. A oura opçao seria nao armazenar os dados previamente agregados, economizando espaco em disco, porem estes calculos sao feitos em tempo de consulta, onerando o tempo de resposta).

     c) necessidade da utilização de star schema para carga dos dados (ERRADA. Nao necessariamente.), 

         a rapidez no tempo de processamento para construção do cubo (ERRADA. vide explicacao item b) e 

         a maior fluidez nas operações de slice and dice ( Possivel, pq as consultas serao mais rapidas.)

     d) rapidez na consulta a partir das operações de pivot ( Possivel, comos os dados já estao agregados, as consultas serao mais rapidas), 

         a eliminação da necessidade de cálculos no ambiente relacional ( ERRADA. Na verdade, a staging area utiliza banco relacional e, quando se opta por fazer carga a partir da staging area para um banco multidimensional (criar o cubo) com os valores já agregados, estes calculos sao feitos previamente no banco relacional ou durante o processo de carga) e 

         o aumento do tempo nas consultas com operações de drill up e drill down ( ERRADA, pois as consultas estarao mais rapidas).

     e) diminuição da utilização da área de armazenamento do data warehouse (ERRADA, pois os dados armazenados já agregados ocuparao mais espaco em disco)

         a eliminação de cálculo de dados no ambiente OLAP (OK. Já explicado) e 

         o aumento da acuidade de valores totais em níveis hierárquicos mais altos das dimensões do cubo (ERRADA. O calculo da agregacao antes da carga ou apos a carga deve ser o mesmo).


  • Nunca vi (não disse ouvi falar - realmente nunca vi) agregção aumentar o espaço de armazenamento. Ora, se a agregação dimunui o número de valores de uma dimensão, não faz sentido dizer que ela aumenta o tamanho do armazenamento.

     

    Exemplo: Venda por Mês nos últimos 2 anos.

    O sistema irá montar 24 linhas. 12 para cada ano.

    A mesma análise agora agregada por Ano

    O sistema irá montar 2 linhas. 1 para cada ano.

    Só no sistema da CESGRANRIO, 2 linhas acupam mais espaços que 24.

  • As agregações realmente aumentam o tempo de processamento e o espaço necessário para armazenamento do cubo.

     

    Pense que a agregação de um cubo* (6 dimensões) é o plano cartesiano (A x B x C x D x E x F). Daí, sim, é necessário mais processamento e mais armazenamento, porque o mecanismo OLAP guarda isso já calculado no storage, e não faz essa agregação a cada operação (Drill Down/Up, Pivot, Slice, etc).

     

    Como a pergunta tem foco na agregação, então, é correta a letra B.

     

    * Pode ser cubo/objeto de n dimensões/rotações...

  • Uma ferramenta OLAP nos permite manipular e analisar um largo volume de dados sob múltiplas perspectivas e acesso à informação de um Data Warehouse que armazena dados históricos para tomadas de decisão empresariais

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    DW é utilizado para armazenar informações e o OLAP para recuperá-las