A tecnologia de datawarehousing tem se tornado uma importante ferramenta para implementação do conceito de inteligência empresarial (business inteligence), proporcionando uma integração dos dados empresariais para a realização de análises gerenciais e estratégicas.

Considere o sistema de datawarehouse para responder às questões de nos 60 e 61. Definições do sistema datawarehouse:

• tempo (hierarquia dada por semana, mês e ano)

• item (hierarquia dada por produto, família de produtos, marca)

• local (hierarquia dada por loja, cidade, estado, região)

Uma consulta forma um cubo de dados que consiste nos dados de vendas anuais de duas famílias de produtos de uma região. Com base nesse cubo de dados, se pretende obter outro que tenha os dados de vendas mensais de apenas uma das famílias de produto por estado da região original.

Considere o sistema de datawarehouse para responder às questões de nos 60 e 61. Definições do sistema datawarehouse:

• tempo (hierarquia dada por semana, mês e ano)

• item (hierarquia dada por produto, família de produtos, marca)

• local (hierarquia dada por loja, cidade, estado, região)

Sejam as seguintes consultas OLAP pedidas pelo cliente:

I - Vendas semestrais de dois tipos de produtos específicos por região

II - Vendas diárias de uma marca em uma cidade

III - Vendas mensais por família de produtos por bairro

IV - Vendas trimestais por família de produtos de ... Ver mais

No contexto de data warehouse seguintes,

I. OLTP é responsável pela análise dos dados para a geração de conhecimento. Por essa razão, é utilizado principalmente por gestores para orientar a tomada de decisão.

II. Mineração de dados (data mining) é uma das principais etapas do processo de descoberta de conhecimento, que pode ser executado por um data warehouse. Porém, os algoritmos de data mining não são capazes de processar grandes volumes de dados.

III. Em um processo de data warehouse, cada dimensão representa um ponto de vista que pode guiar a fase de análise dos dados e descoberta de conhecimento. Em um data warehouse, é possível definir um número qualquer de dimensões.

Analisando as seguintes afirmativas sobre data warehousing,

I. A principal limitação dos data warehouses consiste no fato de não poder definir mais de quatro dimensões.

II. Após o esforço inicial para a implantação de um data warehouse, a sua administração é considerada uma tarefa extremamente simples.

III. Uma das principais características de um data warehouse é o fato de ele ter uma visão conceitual multidimensional.

IV. Datamart é o nome dado a um conjunto de dados do data warehouse, customizados para atender a necessidades de análises específicas de uma área ou processo do negócio da empresa.

verifica-se que estão corretas

Qual das opções a seguir não é resultado de uma mineração de dados?

No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.

As informações, relacionadas às atividades de uma empresa, armazenadas de forma consolidada em bancos de dados, e um conjunto de programas que extraem e fornecem esses dados aos seus usuários constituem um sistema chamado Data Warehouse. Dentre as ferramentas utilizadas para extrair informações de um Data Warehouse, incluem-se as ferramentas

No âmbito dos DWs e OLAP, o processo onde se faz a junção dos dados e transforma-se as colunas em linhas e as linhas em colunas, gerando dados cruzados, é chamado de

O processo de ETL em uma Data Warehouse possui várias fases. Em uma destas fases é efetuada a