Julgue o item seguinte, referente a arquiteturas e aplicaçõe...

Gabarito: E - Errado.

A questão aborda um tema importante no contexto de data warehouse, que é a arquitetura de funcionamento e como os diferentes componentes interagem entre si. Para resolver esta questão, é necessário compreender a estrutura de um data warehouse e o processo de ETL (Extract, Transform, Load), bem como a operação de sistemas OLAP (Online Analytical Processing) e a função da mineração de dados dentro deste contexto.

Na arquitetura de três camadas de um data warehouse, temos:

• A camada de fonte de dados, onde os dados são coletados de diferentes fontes.
• A camada de armazenamento de dados, que é onde o data warehouse propriamente dito estaria localizado, após os dados serem limpos e transformados.
• E, por fim, a camada de apresentação, onde os dados são disponibilizados para os usuários finais, geralmente através de ferramentas de consulta e relatórios.

A mineração de dados, que envolve a análise de grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e relações ocultas, normalmente acontece depois que os dados já foram integrados, transformados e carregados no data warehouse. Portanto, a interação da mineração de dados não é diretamente com as fontes de dados, mas sim com os dados já processados e armazenados no data warehouse.

Assim, a afirmação está errada porque em uma arquitetura de três camadas, a mineração de dados não interage diretamente com as fontes de dados, mas com os dados que já foram processados e estão armazenados na camada de armazenamento de dados do data warehouse.

Pergunta relativa a arquitetura de 3 camadas , https://www.ibm.com/br-pt/cloud/learn/three-tier-architecture

Em um aplicativo de três camadas, toda a comunicação passa pela camada do aplicativo. A camada de apresentação e a camada de dados não podem se comunicar diretamente entre si.

Logo, alternativa ERRADA

O erro na afirmação é que a mineração de dados não interage diretamente com as fontes de dados em uma arquitetura de três camadas de um data warehouse. Na arquitetura de três camadas, a camada de mineração de dados está separada das fontes de dados. A camada de mineração de dados geralmente está localizada acima da camada de armazenamento de dados, onde os dados são extraídos, transformados e carregados para o data warehouse. A mineração de dados ocorre após o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), onde os dados já foram preparados e armazenados no data warehouse.

É o tipo mais comum de design, pois gera um fluxo de dados de forma organizada, trazendo insights bem estruturados. Na camada superior, do cliente front-end, os resultados são apresentados por meio de ferramentas de relatórios, análises e mineração de dados. Já na camada intermediária é realizado as análises, que têm o papel de acessar e analisar estes dados. Já na camada inferior, é onde os dados são carregados de várias fontes e armazenados.

ERRADO.

Nem pensar! Na festa do Data Warehouse com arquitetura de três camadas, a mineração de dados não é a estrela que interage diretamente com as fontes de dados. Vamos iluminar esse palco para você!

1. Camada de Extração (Extract) :

• Aqui, os dados são extraídos das fontes. Pode ser como um explorador de dados coletando informações preciosas em uma jornada. Mas, calma, a mineração ainda está nos bastidores!

2. Camada de Transformação (Transform) ️:

• Agora é a hora da transformação! Os dados passam por uma metamorfose mágica, limpando-se, padronizando-se e ficando prontos para a dança. A mineração de dados está ansiosa para entrar em cena, mas ainda não é sua vez.

3. Camada de Carregamento (Load) :

• Tchanam! Chegou a vez da carga. Os dados transformados são carregados no Data Warehouse. É como se estivessem entrando no salão principal da festa. Mas olha, a mineração ainda está nos bastidores, ensaiando seus passos.

4. Mineração de Dados (Data Mining) :

• Agora sim, a estrela da mineração entra em cena! Ela não se mistura diretamente com as fontes de dados. Ela faz sua mágica nos dados já armazenados no Data Warehouse. É como se fosse a coreografia final da festa, onde padrões e insights são descobertos.

Exemplo Prático :

• Se você imaginar isso como um programa de TV, a extração seria como a fase de seleção, a transformação seria o treinamento dos participantes, o carregamento seria a entrada no programa, e a mineração de dados seria o momento em que os participantes mostram seus talentos e recebem feedbacks.

Conclusão :

• Então, na arquitetura de três camadas, a mineração de dados é a estrela que brilha após os dados terem passado por toda a jornada, transformados e prontos para um espetáculo de insights! ✨

RESUMO:

Na arquitetura de três camadas de um data warehouse, temos: fonte de dados (coleta), armazenamento de dados e a camada de apresentação (disponível pra consulta).

A mineração de dados ocorre, normalmente, após o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), onde os dados já foram preparados e armazenados no data warehouse.