OLAP permite uma visão conceitual multidimensional dos dados e possui três componentes principais em sua arquitetura: um modelo de negócios, um motor para processar consultas multidimensionais e um mecanismo para armazenar os dados.

O processo de extração, transformação e carga visa trabalhar com a manipulação de dados de fontes externas e sua respectiva transformação, para atender às necessidades de negócios e carga dos dados dentro de uma estrutura de data warehouse.

Julgue os itens que se seguem, acerca das ferramentas ETL (extract transform load) e OLAP (on-line analytical processing).


Em ETL, frequentemente, é necessário limpar, ajustar e consolidar os dados antes de realizar sua carga. Nesse estágio de transformação, aplicam-se regras ou funções aos dados extraídos para ajustar os dados a serem carregados. A limpeza trata de vários tipos de erros, como, por exemplo, valores ilegais, ou que não obedeçam às regras de integridade da base, e erros de ortografia.

Com relação a datamining, datawarehouse, gerenciamento de conteúdo, ambientes colaborativos e portais corporativos, julgue os próximos itens.

Em um ambiente colaborativo, a necessidade de acesso a determinados recursos exige que a infraestrutura forneça elementos para que algumas ferramentas sejam executadas no servidor.

Tarefas descritivas têm como objetivo derivar padrões como correlações, tendências, grupos, trajetórias e anomalias, os quais sumarizam as relações subjacentes nos dados.

Datamining é a tecnologia por intermédio da qual os processos são automatizados mediante racionalização e potencialização por meio de dois componentes: organização e tecnologia.

Os dados armazenados em um datawarehouse devem ser normatizados.

A principal função de sistemas OLAP (on-line analytical processing) é capturar transações de negócio e armazená-las em um banco de dados, tornando constantes as operações de inserção de dados.