Business Intelligence – BI engloba um conjunto de fe...

A alternativa correta é a B - Data Warehouse, Olap e Data Mining.

Para entender o tema da Business Intelligence (BI), é importante ter em mente que se trata de um conjunto de processos, metodologias, infraestrutura e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis para a tomada de decisões empresariais. Os elementos citados na alternativa correta são componentes fundamentais dentro de uma solução de BI.

Data Warehouse: é um repositório centralizado de dados que foram limpos, transformados e catalogados para que possam ser utilizados na análise e na geração de relatórios. Este armazém de dados é projetado para facilitar a consulta e análise de dados e, geralmente, contém dados históricos derivados de várias fontes.

Olap (Online Analytical Processing): é uma tecnologia que permite a execução rápida de análises complexas em um Data Warehouse. O Olap possibilita a visualização dos dados sob múltiplas perspectivas e a realização de cálculos avançados e análises de tendências. É uma ferramenta essencial para a descoberta de insights que podem ser escondidos em grandes volumes de dados.

Data Mining: é o processo de encontrar padrões, correlações ou conhecimentos ocultos em grandes conjuntos de dados utilizando métodos estatísticos, de inteligência artificial e de aprendizado de máquina. Data Mining é usado para descobrir conhecimentos que podem ser usados para previsões e para melhorar a tomada de decisões.

A compreensão desses três componentes é vital para a análise de quais ferramentas e aplicativos são comumente usados em Business Intelligence. Portanto, conhecendo o papel de cada um desses elementos no processo de BI, fica claro o motivo pelo qual a alternativa B é a correta.

É importante destacar que enquanto as outras alternativas podem conter termos relacionados à tecnologia e aos negócios, elas não estão diretamente associadas às práticas e ferramentas centrais do Business Intelligence, como é o caso da alternativa B.

LEtra b.

O data warehouse é um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, um data warehouse requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em base de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas, documentos textuais, etc.

De acordo com Richard Hackathorn (um pioneiro no tema), o objetivo de um data warehouse é fornecer uma "imagem única da realidade do negócio". De uma forma geral, sistemas de data warehouse compreendem um conjunto de programas que extraem dados do ambiente de dados operacionais da empresa, um banco de dados que os mantém, e sistemas que fornecem estes dados aos seus usuários.

Existem várias maneiras de recuperar informações de um data warehouse, as formas de extração mais comuns no mercado hoje são:

• Ferramentas de consulta e emissão de relatórios;
• EIS (Executive Information Systems);
• Ferramentas OLAP;
• Ferramentas Data mining.

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OLAP: A característica principal dos sistemas OLAP é permitir uma visão conceitual multidimensional dos dados de uma empresa. A visão multidimensional é muito mais útil para os analistas do que a tradicional visão tabular utilizada nos sistemas de processamento de transação. Ela é mais natural, fácil e intuitiva, permitindo a visão em diferentes perspectivas dos negócios da empresa e desta maneira tornando o analista um explorador da informação.

Uma arquitetura OLAP possui três componentes principais: um modelo de negócios para análises interativas, implementado numa linguagem gráfica que permita diversas visões e níveis de detalhes dos dados; um motor OLAP para processar consultas multidimensionais contra o dado-alvo; e um mecanismo para armazenar os dados a serem analisados. A base de dados usada define se o pacote é um ROLAP, que interfaceia com um banco de dados relacional de mercado, ou um MOLAP, que se liga a um servidor OLAP, através de um banco de dados multidimensional e dedicado

DATA MINING: Apesar de o termo ter se tornado bastante popular nos últimos anos, existe ainda certa confusão quanto à sua definição. Data mining (ou mineração de dados) é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais.  Vai muito além da simples consulta a um banco de dados, no sentido de que permite aos usuários explorar e inferir informação útil a partir dos dados, descobrindo relacionamentos escondidos no banco de dados. Pode ser considerada uma forma de descobrimento de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases), área de pesquisa de bastante evidência no momento, envolvendo Inteligência Artificial e Banco de Dados.

Um ambiente de apoio à tomada de decisões, integrando técnicas de data mining sobre um ambiente de data warehousing, possibilita um grande número de aplicações, que já vêm sendo implementadas em diversos segmentos de negócios, como manufatura, automação de pedido de remessas, varejo, gerenciamento de inventários, financeiro, análise de risco, transporte, gerenciamento de frotas, telecomunicação, análise de chamadas, saúde, analise de resultados, markenting, estabelecimento do perfil dos consumidores, seguros, detecção de fraude, dentre outros

A média regular está ijusta quanto ao nível de sua colaboração.
Aqui ficam meus apreços ao Sr.

Segundo Tyson (1997), “Business Intelligence é um processo que envolve a coleta, análise e validação de informações sobre concorrentes, clientes, fornecedores, candidatos potenciais à aquisição, candidatos à joint-venture e alianças estratégicas. Inclui também eventos econômicos, reguladores e políticos que tenham impacto sobre os negócios da empresa. O processo de BI analisa e valida todas essas informações e as transforma em conhecimento estratégico”

http://www.coladaweb.com/administracao/business-intelligence-conjunto-de-softwares-que-ajudam-em-decisoes-estrategicas

• Data Warehouse (Armazém de Dados): É uma base de dados centralizada que armazena informações históricas e consolidadas de uma organização. É uma parte fundamental do BI, pois fornece um local único e organizado para armazenar dados que serão usados para análise e relatórios.
• OLAP (Processamento Analítico Online): São sistemas que permitem a análise multidimensional dos dados armazenados no Data Warehouse. OLAP permite que os usuários explorem os dados de diferentes maneiras, como por meio de cubos de dados, para obter insights e criar relatórios interativos.
• Data Mining (Mineração de Dados): É o processo de descobrir informações valiosas e padrões ocultos nos dados, geralmente usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina. O Data Mining é usado para identificar tendências, prever comportamentos futuros e fazer descobertas que podem ser usadas para tomar decisões estratégicas.

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