Questão de Tecnologia da Informação · FGV ALEP 2024 (nº 53)

Um Data Warehouse é um banco de dados otimizado para análise de dados históricos e relatórios complexos, enquanto um sistema OLTP (Online Transaction Processing) é otimizado para processar transações diárias e em tempo real.

• (A) Correta: Um Data Warehouse é projetado com um modelo multidimensional, permitindo a análise de dados através de diversas dimensões (como tempo, produto, cliente) e em múltiplos níveis de agregação (ex: vendas por dia, mês, ano; vendas por região, estado, país). Essa flexibilidade e a capacidade de agregar dados de inúmeras formas são características centrais e virtualmente ilimitadas em termos de design e possibilidades analíticas, diferenciando-o fundamentalmente de um banco de dados OLTP, que foca na normalização e na eficiência transacional.
• (B) Incorreta: Em um Data Warehouse, as operações sobre as dimensões (como drill-down, roll-up, slice, dice) são a base da análise OLAP e são amplamente utilizadas, não restritas.
• (C) Incorreta: Embora Data Warehouses possam lidar com dados esparsos, o "tratamento estático da matriz esparsa" não é uma característica definidora ou um diferencial primário em relação a um sistema OLTP.
• (D) Incorreta: Um Data Warehouse utiliza uma visão conceitual multidimensional (cubos OLAP), permitindo analisar dados por múltiplas perspectivas, o oposto de unidimensional.
• (E) Incorreta: A volatilidade dos dados é uma característica dos sistemas OLTP, onde os dados são constantemente inseridos, atualizados e excluídos. Em um Data Warehouse, os dados são geralmente não voláteis; uma vez carregados, eles permanecem inalterados, servindo como registro histórico. A armadilha aqui é que a não-volatilidade é uma característica do DW, mas a alternativa afirma "volatilidade", o que é o oposto do que ocorre em um DW.