siad3

TRUE/FALSE

1.OLAP este o tehnologie de agregare a datelor stocate in depozite ntr-o abordare multidimensional care asigur acces rapid la informaiile necesare analitilor, managerilor i directorilor ntr-o manier consistent, interactiv i foarte flexibil.

ANS:T

2.Conceptul "dimensiune" este utilizat n sensul de aspect, dimensiunile fiind complet independente i avnd ca uniti de msur toate valorile ntlnite n dimensiunea respectiv.

ANS:T

3.Dimensiunile se intersecteaz, sunt de aceeasi natur (timp, spaiu, produse, teri, resurse financiare, resurse materiale, resurse umane, et. Ele rspund de regul la ntrebri de tipul: cnd?, unde?, ce?, cine?, cu ce?, cu cine?, de la cine?, ctre cine?, etc.

ANS:F

4.Proiectarea structurilor depozitelor de date i cuburilor OLAP este un proces care se termina odata cu implementarea aplicaiei, dimensiunile cuburilor fiind strns legate de detaliile activitii precum clieni, produse, etc. Orice nou client sau nou produs nu va implica o modificare de structur.

ANS:F

MULTIPLE CHOICE

1.Testul de 5 reguli denumit FASMI (Fast Analysis Shared Multidimensional Information) pentru definirea caracteristicilor unei aplicatii OLAP se refer la:a.informatie unidimensional prin analiz partajat rapidb.informatie multidimensional prin analiz partajat rapidc.informatie multidimensional prin analiz partajat lentd.informatie multidimensional prin analiz nepartajat rapide.informatie unidimensional prin analiz partajat ncetinit

ANS:A

2.n cubul OLAP, defalcarea (dicing) nseamn:

a.proiectia unei dimensiuni pe ea nssi;c.selectarea prin vizualizare a tuturor nregistrrilor din baza de date;b.posibilitatea de a selecta pentru vizualizare doar un membru al unei dimensiuni (un plan din cubul tridimensional). Seciunea respectiv apare ca o tabel pivot cu valorile dimensiunilor pe laturi i cu menionarea valorii alese pentru dimensiunea suprimat.d.proiectarea unei dimensiuni pe o alt dimensiune, n general una din dimensiunile din prim plan se combin cu o dimensiune din adncime. Procesul se mai numete i imbricarea dimensiunilor.

ANS:D

3.n cubul OLAP, secionarea (slicing) nseamn:a.proiectia unei dimensiuni pe ea nssi;b.posibilitatea de a selecta pentru vizualizare doar un membru al unei dimensiuni (un plan din cubul tridimensional). Seciunea respectiv apare ca o tabel pivot cu valorile dimensiunilor pe laturi i cu menionarea valorii alese pentru dimensiunea suprimat.c.selectarea prin vizualizare a tuturor nregistrrilor din baza de date;d.proiectarea unei dimensiuni pe o alt dimensiune, n general una din dimensiunile din prim plan se combin cu o dimensiune din adncime. Procesul se mai numete i imbricarea dimensiunilor.

ANS:B

4.In cubul OLAP, prin operatia de roll-up se obtine:a.date de conjuncturac.date sinteticeb.detaliid.date complexe

ANS:C

5.In cubul OLAP, prin operatia de drill-down se obtine:a.date de conjuncturad.date elementareb.detaliie.date complexec.date sintetice

ANS:B

6.Cubul OLAP este:a.o structur multidimensional, un hipercub, care modeleaz aspectul complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timpc.o structur multidimensional, un hipercub, care modeleaz aspectul complex al activitii desfurat intr-un moment de timp definit de administratorb.o structur unidimensional, un hipercub, care modeleaz aspectul complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timpd.o structur multidimensional, un hipercub, care modeleaz o baza de date tranzactionala

ANS:A

7.In tehnologia OLAP, nivelurile unei dimensiuni formeaza:a.ierarhiac.baza pentru nivelele altei dimensiunib.depozit de dated.o baza de date

ANS:A

8.In tehnologia OLAP, fiecare dimensiune este definita, in genere, prin mai multe:a.nivelurid.tabeleb.liniie.matricic.coloane

ANS:A

9.In tehnologia OLAP, unitatile de masura pot constitui:a.criterii de agregare a datelorc.criterii de distributie a datelorb.criterii de dezagregare a datelord.criterii de definire contextuala a datelor

ANS:A

10.Aplicaiile construite cu tehnologia OLAP asigur:a.analiza rapid a informaiei multidimensionale distribuit n locaii multiple i accesibil n acelai timp unui numr mare de utilizatoric.sintetizarea rapid a informaiei unidimensionale distribuit n locaii multiple i accesibil n acelai timp unui numr mare de utilizatorib.analiza rapid a informaiei bidimensionale aflata n locaii de acelasi tip i neaccesibil unui numr mare de utilizatorid.posibilitatea de adresare multidimensional direct a locaiilor (cuburile unitare) i optimizarea timpului de rspuns

ANS:A

11.O facilitate extrem de puternic oferit de OLAP este posibilitatea de a construi scenarii i n consecin, posibilitatea de a rspunde la ntrebri de tipul: a.ce ar fi dac ?c.unde ?b.ce?d.cand?

ANS:A

12.Care din urmatoarele nu este caracteristica OLAP :

a.Perspectiv (view) multidimensional asupra datelorc.Orientare n timp (time intelligence)b.Capacitate de calcul intensivd.Acces la orice date i informaii relevante pentru analiz, oriunde s-ar gsi i n orice volum

ANS:D

13.Perspectiva (view) multidimensional asupra datelor se refer la:a.capacitatea de a integra mai multe aspecte ale activitii ntreprinderii privite din diferite perspective: timp, locaie, produs, bani, persoane, etcb.abilitatea de a aplica algoritmi compleci asupra datelor structurate n hipercub, implic posibilitatea de adresare multidimensional direct a locaiilor (cuburile unitare) i optimizarea timpului de rspunsc.abilitatea de exploatare a acestei dimensiuni universale, necesar pentru comparaii i judeci de valoare n orice analiz economic

ANS:A

14.Capacitatea de a efectua calcule intensive se refer la:a.capacitatea de a integra mai multe aspecte ale activitii ntreprinderii privite din diferite perspective: timp, locaie, produs, bani, persoane, etcb.abilitatea de a aplica algoritmi compleci asupra datelor structurate n hipercub, implic posibilitatea de adresare multidimensional direct a locaiilor (cuburile unitare) i optimizarea timpului de rspunsc.abilitatea de exploatare a acestei dimensiuni universale, necesar pentru comparaii i judeci de valoare n orice analiz economic

ANS:B

15.Orientarea n timp (time intelligence) se refer la:a.capacitatea de a integra mai multe aspecte ale activitii ntreprinderii privite din diferite perspective: timp, locaie, produs, bani, persoane, etcb.abilitatea de a aplica algoritmi compleci asupra datelor structurate n hipercub, implic posibilitatea de adresare multidimensional direct a locaiilor (cuburile unitare) i optimizarea timpului de rspunsc.abilitatea de exploatare a acestei dimensiuni universale, necesar pentru comparaii i judeci de valoare n orice analiz economic

ANS:C

16.Un concept al modelarii aspectului complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timp prin procesului de analiz on-line este msura activitii. Acesta reprezinta:a.aspectul cantitativ, comensurabil n uniti clasice de msur: kg, m, buci, uniti monetarec.colecii de msuri ale activitii i dimensiunile care identific contextul n care s-au desfuratb.parametrii activitii msurate, decupajul din activitatea global care corespunde msurii

ANS:A

17.Un concept al modelarii aspectului complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timp prin procesului de analiz on-line este reprezentat de dimensiunile activitii . Acestea reprezinta:a.aspectul cantitativ, comensurabil n uniti clasice de msur: kg, m, buci, uniti monetarec.colecii de msuri ale activitii i dimensiunile care identific contextul n care s-au desfuratb.parametrii activitii msurate, decupajul din activitatea global care corespunde msurii

ANS:B

18.Un concept al modelarii aspectului complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timp prin procesului de analiz on-line este reprezentat de fapte. Acestea reprezinta:a.aspectul cantitativ, comensurabil n uniti clasice de msur: kg, m, buci, uniti monetarec.colecii de msuri ale activitii i dimensiunile care identific contextul n care s-au desfuratb.parametrii activitii msurate, decupajul din activitatea global care corespunde msurii

ANS:C

19.O structura a bazei de date multidimensional este structura datelor - n care sunt stocate msurile activitii preluate din tabela de fapte a depozitului de date (cantiti, valori, contoare, etc), date care sunt prezentate utilizatorului ca:a.celule tabelelor pivotb.nume de rnduri i coloane n tabelele pivotc.coloane pentru msuri i rnduri pentru combinaiile de dimensiuni

ANS:A

20.O structura a bazei de date multidimensional este structura metadatelor - n care sunt stocate dimensiunile i membrii acestora precum i structurile ierarhice ale dimensiunilor, toate informaiile care apar pe axele cuburilor i sunt prezentate utilizatorului ca:a.celule tabelelor pivotb.nume de rnduri i coloane n tabelele pivotc.coloane pentru msuri i rnduri pentru combinaiile de dimensiuni

ANS:B

COMPLETION

1.OLAP i .... se completeaz reciproc, OLAP transformnd volumul imens de date stocate i gestionate n ........ n informaii utile procesului de decizie.

ANS:depozitele de date

2.Perspectivele multidimensionale asupra datelor sunt numite ......, prin extinderea noiunii de cub tridimensional la cub n-dimensional

ANS:hipercuburi de date

3.Principalul element structural al datelor utilizate n procesul de analiz on-line este ......., o structur multidimensional care modeleaz aspectul complex al activitii desfurat pe o lung perioad de timp.

ANS:cubul OLAP

4.Dimensiunile i multiplii lor formeaz structuri arborescente cunoscute de OLAP sub numele de ....

ANS:ierarhii

5.Dimensiunile ierarhizabile ns se constituie obligatoriu n ierarhii .....

ANS:alternative

6.Bazele de date dedicate datelor modelate ca hipercuburi sunt bazele de date ......

ANS:multidimensionale

7.Tabelele .... fac legtura ntre structura de date i structura de metadate n felul urmtor: pentru fiecare membru al fiecrei dimensiuni exist o coloan (1 bit) n tabela ...., pentru fiecare nregistrare exist un rnd n tabela ...... n care se stocheaz valori binare care au 1 n dreptul biilor asociai membrului dimensiunii care se gsete n nregistrare.

ANS:bitmap