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Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados
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CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Mineração de Dados em seis fases distintas.
A terceira fase do modelo corresponde
Atualmente, conforme a tecnologia evolui, novos termos vão surgindo, particularmente com o aumento da importância dos dados na criação de estratégias de crescimento e tomadas de decisão. Nesse contexto, dois termos se destacam, descritos a seguir:
I. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para tomar decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes. Analistas de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e tomadores de decisões acessam os dados por meio de ferramentas de inteligência de negócios (BI), clientes SQL e outros aplicativos de análise.
II. É um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação. As ferramentas empregadas analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. Sendo assim, cabe ao usuário utilizar o conhecimento para produzir vantagens competitivas.
Os termos descritos em I e II representam os conceitos, respectivamente, de:
I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.
Quais estão corretas?
I. O processo de BI (Business Intelligence) baseia-se na transformação de dados em informação, depois em decisões e, por fim, em ações.
II. A análise de dados preditiva visa determinar o que é mais provável de acontecer no futuro.
III. DWs (Data Warehouses) são voltados a trabalhar com dados informatizados usados em sistemas de processamento de transações online (OLTP – online transaction processing).
IV. O Data Warehouse é um repositório de dados que suporta relatórios empresariais e processos decisórios.
Está CORRETO o que se afirma, apenas, em:
Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir.
Um data warehouse usa técnicas estatísticas e de
aprendizagem automática para, em uma coleção de dados
orientada ao assunto e não volátil, extrair e identificar
informações úteis com objetivos de apoiar a tomada de
decisão.
Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir.
Entre as várias arquiteturas, o data warehouse centralizado
assemelha-se à arquitetura em estrela, na qual, no centro,
tem-se o data warehouse empresarial e, nas pontas, ligados
ao central, os data mart dependentes, organizados por áreas
temáticas da empresa.
Julgue o próximo item, a respeito de business intelligence (BI).
Data warehouse contém grande variedade de dados que
apresentam uma imagem coerente das condições da empresa
em um determinado ponto no tempo; por conta dessas
características, não pode ser utilizado como repositório de
dados em uma arquitetura de BI.
A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.
Diferentemente dos bancos de dados transacionais, os data
warehouses caracterizam-se pela volatilidade, já que neles as
informações armazenadas são alteradas com muito mais
frequência, praticamente em tempo real.
No desenvolvimento de data marts e modelos dimensionais, o escopo deve ser focado em soluções departamentais e não corporativas.
Chave da data poderia ser alterada facilmente para uma chave primária na tabela fato de vendas.
Com relação à modelagem dimensional, julgue o item.
Pode-se conceituar a modelagem dimensional como
uma técnica de estrutura de dados, otimizada para o
armazenamento de dados em um DW (data warehouse),
que tem como objetivo a otimização do banco de dados
para uma rápida recuperação dos dados.
A respeito de inteligência do negócio, julgue o item a seguir.
O esquema de modelagem multidimensional estrela (star
schema) é caracterizado pela normalização de suas tabelas
dimensionais.
A respeito de inteligência do negócio, julgue o item a seguir.
Os conceitos de data warehouse (DW) e data mining (DM)
são relacionados à inteligência de negócios; a principal
diferença entre eles é que o DW atua na análise dos eventos
do passado, enquanto o DM limita-se na predição dos
eventos futuros.
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