Analise as afirmações abaixo: I. O data warehouse é um banc...

A alternativa correta é a B - 4.

Vamos justificar a veracidade das afirmações que fazem a alternativa B ser a correta:

• I. Esta afirmação é verdadeira. O data warehouse é um sistema que agrega e consolida dados de diversas fontes dentro de uma organização, geralmente contendo tanto dados correntes quanto históricos, e é otimizado para consultas e análise de dados. Dessa forma, os tomadores de decisão podem analisar informações para estratégias de negócios.
• II. Esta afirmação também é verdadeira. OLAP, ou processamento analítico online, permite que os usuários vejam os dados de diferentes perspectivas por meio de operações multidimensionais, como slice-and-dice, drill-down/up, e pivoting.
• III. A afirmação é verdadeira. A Web é amplamente utilizada para a disponibilização de informações para clientes e parceiros, como catálogos de produtos, status de pedidos, entre outros, e pode, portanto, ser parte de um sistema de informação integrado com o data warehouse da empresa.
• IV. Também verdadeira. Uma política de informação é essencial para qualquer organização visando a gestão dos dados, para que haja consistência, segurança e clareza no uso e compartilhamento dos dados dentro da empresa.

A afirmação V é incorreta porque data cleansing (limpeza de dados) é o processo de identificar e corrigir erros e inconsistências em dados para melhorar a qualidade dos dados, e não para a descoberta de dados ocultos. A técnica para descobrir dados ocultos ou padrões em grandes conjuntos de dados é conhecida como Data Mining (Mineração de Dados), e não data cleansing.

Portanto, das cinco afirmações apresentadas, quatro são verdadeiras, o que torna a alternativa B a correta.

O data mining diferentemente do OLAP, fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros, se tornando uma importante ferramenta para tomada de decisão dos gestores.

O data cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos, formatados inadequadamente ou redundantes.

Quem faz o processo de descoberta de dados ocultos é o data mining e não o data cleansing.

FONTE: https://goo.gl/RFcrXP

GABARITO B

I.II,III,IV. CORRETO

V. ERRADO. Quem faz o processo de descoberta de dados ocultos é o data mining e não o data cleansing.

Data Mining fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros, se tornando uma importante ferramenta para tomada de decisão dos gestores.

O Data Cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos, formatados inadequadamente ou redundantes.

Fonte: https://goo.gl/RFcrXP

Item I passivo de anulação.

O foco do DW é dados históricos. Dados correntes é para sistemas OLTP.