Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.

Um data warehouse é um repositório de informações de uma fonte única, armazenadas sob diversos esquemas, em um só local, e que fornecem dados consolidados.

Acerca de fundamentos de administração de dados, fundamentos de banco de dados e conceitos envolvidos em data warehouse, julgue os itens seguintes.

Na construção de um data warehouse, o processo extract, transform and load (ETL), normalmente, é o menos crítico e o mais rápido. Esse processo envolve a extração dos dados, na sua transformação, e, eventualmente, influencia na limpeza desses dados.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

Os modelos de dados usados no data warehouse são frequentemente constituídos por modelos dimensionais, em que um mesmo dado pode ser fisicamente gravado mais de uma vez. Entre as razões de esses modelos serem utilizados, destaca-se o aumento do desempenho em consultas a grandes volumes de dados associados a realizações de uma dimensão do modelo.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

O processo de extração, transformação e carga (ETL) ilustrado permite extrair dados de diversas fontes de dados e migrá-los para o data warehouse, mantendo sua estrutura e normalização originais.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

A exploração de dados com OLAP requer a extração da informação original para um data warehouse, conforme ilustrado na figura, e não pode ser realizada diretamente em bases de dados relacionais.

Assinale a opção correta acerca de elementos básicos de datawarehouse (presentation area, staging area, data source e data access) e de extract transformation load (ETL).

Assinale a alternativa que melhor descreve o processo de ETL.

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

Por meio de um data mart, que é um subconjunto do data warehouse, é possível criar uma visão personalizada dos dados.

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

O Data Mining possibilita descobrir padrões úteis de diferentes formas. Uma delas é por meio de classificação, utilizando-se o algoritmo ID3 que recebe como entrada um conjunto de tuplas para treinamento chamado exemplos e um atributo objetivo, que permite criar árvores de decisão.

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

Um Data Mart pode ser considerado, na visão bottom-up, uma reunião de vários Data Mining, desde que estes sejam desenvolvidos em modelos multidimensionais (MDM).