Questões de Concurso
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Considere as seguintes afirmações sobre ETL (Extrac, Transform e Load), OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining:
I – Em sistemas data warehouse, a aplicação é mais voltada para inserir e atualizar dados, devido ao carregamento de dados com o ETL. Já em sistemas transacionais, utilizam-se mais consultas, conforme site https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-data-warehouse/;
II – OLAP são softwares que permitem a tomada de decisões e inteligência de negócios e agregam recursos de busca de dados, armazenagem e gerência, conforme site: https://cetax.com.br/o-que-eolap/.
III – ETL não possui suporte a SQL (structured query language), pois utiliza somente DSL (decision support language).
Assinale a alternativa CORRETA:
Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Dentro de sistemas de apoio à tomada de decisão, temos um conjunto de ferramentas e atividades, denominado OLAP (Online Analytical Processing), que permite a manipulação e análise de dados sob diversas perspectivas. O OLAP é inicialmente caracterizado pela análise dinâmica e multidimensional dos dados consolidados de uma organização, permitindo que as atividades do usuário final sejam tanto analíticas quanto navegacionais. Graças ao OLAP, os usuários podem criar representações multidimensionais (chamadas hypercubes ou 'cubos OLAP). Dentro de um cubo, grandezas que permitem comparações e cálculos são denominadas:
Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Como se chama o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de anomalias, padrões e correlações consistentes, tais como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados?
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
No modelo CRISP-DM, a fase de preparação dos dados é caracterizada por atividades como análise da qualidade dos dados,
exploração dos dados, geração dos primeiros insights e formulação de hipóteses.
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,