Questões de Concurso
Sobre banco de dados
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Com relação aos conceitos de análise de dados e informações, julgue o item a seguir.
A informação pode ser facilmente obtida por meio de
máquinas, além de ser transferível e frequentemente
quantificável.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
Em Big Data, a premissa volume refere-se à capacidade de processar, em um ambiente computacional, diferentes tipos e formatos
de dados, como fotos, vídeos e geolocalização.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para
caracterizar, por exemplo, hábitos de consumo de clientes: suas preferências são identificadas e em seguida associadas a outros
potenciais produtos de seu interesse.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
Na mineração de dados preditiva, ocorre a geração de um conhecimento obtido de experiências anteriores para ser aplicado em situações futuras.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
A descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD (knowledge-discovery), é a etapa principal do processo de mineração de
dados.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
A fase de implantação do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo
construído para atingir os objetivos do negócio.
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
Na primeira fase do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining), há o entendimento dos dados para que se analise
a qualidade destes.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
Enquanto os depósitos de dados e seus subconjuntos data
marts são bancos estáticos, ou seja, não mais sofrem mudanças
depois de agrupados, formatados e armazenados seus dados em
um repositório, os bancos de dados típicos mudam
constantemente, sendo dinâmicos por natureza.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
O data warehouse empresarial, ou EDW (enterprise data
warehouse), é uma das aplicações do data warehouse que
permite a integração em larga escala de dados oriundos de
diversas fontes em formato padronizado, para subsidiar a
inteligência de negócios.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
A construção de um data mart antecede a criação de um data
warehouse.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
Nas operações do OLAP, o drill-down aumenta o nível de
detalhamento, ao passo que o drill-up diminui o nível de
granularidade das dimensões em um data warehouse.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
ETL (extract transform load) é uma ferramenta utilizada para
extrair informações e realizar análise multidimensional no data
warehouse.
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
As limitações dos bancos de dados relacionais que utilizam
modelo entidade-relacionamento podem ser superadas por
meio do uso de ferramentas OLAP (online analytical
processing).
A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
No modelo relacional de bancos de dados, os elementos ficam
armazenados em tabelas bidimensionais simples, contendo
linhas (registros) e colunas (campos), e os elementos de um
arquivo do banco podem relacionar-se com diversos elementos
de outros arquivos.
No mapeamento de fontes de dados, o processo modelo expandido implica a modificação do modelo normalizado, com, por exemplo, a adição de estruturas de apoio a novos requisitos, a inclusão de índices e a otimização do desempenho por meio de eventual desnormalização de estruturas.
Na modelagem de bancos de dados multidimensionais pela abordagem floco de neve, verificam-se expressamente a normalização dos dados e, consequentemente, a minimização da redundância de dados.
Em data mining, enquanto a classificação identifica possíveis agrupamentos dentro de uma massa de dados sem grupos predefinidos, a aglomeração reconhece modelos que identificam o grupo a que um item pertence e os relaciona por meio do exame de itens já categorizados.
Entre as preocupações relacionadas à precisão de processos ETL em data warehouse, destaca-se a necessidade de incluir um sistema de alertas sobre eventuais problemas, como, por exemplo, APIs expiradas e erros de conectores.
Os sistemas de suporte à decisão (DSS, do inglês decision support system) são programados para substituir os tomadores de decisão das organizações e podem ser usados rotineiramente em tarefas de tomada de decisão comuns, devendo ser evitados para tarefas de decisões pontuais de alto nível relacionadas às estratégias de negócios.
A inteligência de negócios lida com as atividades operacionais cotidianas da organização, sendo as suas duas principais ferramentas de implementação o processamento de transações e a integridade transacional com atualização das bases de dados operacionais.
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