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O Auditor poderá fazer análises de pesagens diversas a partir de operações feitas sobre o cubo de dados multidimensional do Data Warehouse , por exemplo, trocar a ordem, ou aumentar ou diminuir a granularidade dos dados em análise, entre outras, como é o caso do uso da operação OLAP

A drill down , que permite ao Auditor aumentar o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.
B drill off , que permite ao Auditor mudar o foco dimensional de análise das informações de pesagens.
C pivot , que permite ao Auditor pular um intervalo dimensional de análise das informações de pesagens.
D drill accross , que permite ao Auditor mudar o escopo de análise das informações de pesagens, filtrando e rearranjando determinadas partes do cubo de dados.
E roll out , que permite ao Auditor diminuir o nível de detalhe de análise das informações de pesagens.

As aplicações de Business Intelligence , nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse , para gerar visões de negócios baseados em análises

A descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.
B prescritivas, preditivas e diagnósticas, apenas.
C preditivas, prescritivas e descritivas, apenas.
D diagnósticas, descritivas e preditivas, apenas.
E descritivas, diagnósticas e prescritivas, apenas.

O data warehouse diferencia-se dos bancos de dados transacionais porque

A trabalha com dados atuais, mas não com dados históricos.
B faz uso intenso de operações diárias e de processamento de transações continuamente.
C possui milhares de usuários de diferentes níveis hierárquicos dentro da organização.
D tem dimensionalidade genérica e níveis de agregação ilimitados.
E utiliza ferramentas de prospecção e consulta de dados baseadas em OLTP ( on-line transaction processing ).