Questão nº 35
Questão de Banco de Dados · FCC TST 2017 (nº 35)
FCC2017Analista Judiciário - Análise de SistemasBanco de Dados
Gabarito: Aver comentário ↓
Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:
- Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?
- O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?
- Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?
- Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?
- Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?
Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:
I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.
II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.
Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,
- AOLAP e Data Mining. (alternativa correta)
- BETL e ROLAP.
- CData Mining e SAP R/1.
- DOLTP e OLAP.
- EMOLAP e OLTP.
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
OLAP (Online Analytical Processing) é como um painel de controle interativo para analisar dados de negócios de diferentes ângulos, ajudando a entender o "o quê" e o "porquê" de tendências passadas e presentes. Já o Data Mining é uma ferramenta que "garimpa" grandes volumes de dados para encontrar padrões escondidos e fazer previsões sobre o futuro, como "quem" fará o quê.
- (A) Correta: OLAP (Online Analytical Processing) é ideal para as questões 1, 2 e 3, pois permite analisar dados resumidos, fazer comparações temporais (trimestre vs. ano anterior), identificar tendências e apoiar previsões, exatamente como descrito em I. Data Mining é perfeito para as questões 4 e 5, pois sua função é descobrir padrões ocultos em dados detalhados para prever comportamentos (quem fará acordo) e caracterizar grupos (características de casos prováveis de acordo), conforme descrito em II.
- (B) Incorreta: ETL (Extract, Transform, Load) é um processo de extração, transformação e carga de dados para um data warehouse, não uma ferramenta de análise para responder diretamente às questões. ROLAP (Relational OLAP) é um tipo de OLAP, mas a primeira parte da alternativa está incorreta.
- (C) Incorreta: A ordem está invertida para a primeira parte da questão. Além disso, SAP R/1 é um sistema de gestão empresarial (ERP) antigo, não uma ferramenta de análise de dados para as questões apresentadas.
- (D) Incorreta: OLTP (Online Transaction Processing) é um sistema para processamento de transações diárias (como registrar um novo processo), otimizado para operações rápidas de gravação, não para análises complexas e resumidas como as das questões 1, 2 e 3. Esta é a armadilha da banca, pois OLTP e OLAP são termos frequentemente confundidos ou contrastados, mas suas finalidades são distintas: OLTP para operações, OLAP para análises.
- (E) Incorreta: MOLAP (Multidimensional OLAP) é um tipo de OLAP e poderia se encaixar na descrição I, mas OLTP (Online Transaction Processing) não se encaixa na descrição II, que busca descoberta de padrões e previsões em nível detalhado.
Fonte: FCC TST 2017 Analista Judiciário - Análise de Sistemas (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.