Julgue os itens a seguir, referentes à DataWarehouse.
Ferramentas ETL são utilizadas na extração, transformação e remoção de dados.
Com relação ao tema “Arquitetura e aplicações de data warehousing”, analise as afirmativas a seguir.
I. As quatro características principais dos datawarehouses são: orientação por assunto, não volatilidade, integração com outras fontes de dados e variação em relação ao tempo.
II. A normalização dos dados de um datawarehouse normalmente viola as FNBC.
III. Datawarehouses auxiliam diretores e gestores no processamento de transações do dia‐a‐dia da empresa e, por esse motivo, armazenam dados e metadados altamente normalizados e de baixa granularidade.
Assinale:
Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.
Os dados armazenados em um datawarehouse devem ser normatizados.
Acerca de sistemas de suporte à decisão, técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, assinale a opção correta.
Em relação às soluções existentes para o problema de tomada de decisão nas organizações, julgue os itens a seguir.
Datawarehouse pode ser definida como uma coleção integrada de bases de dados orientadas ao assunto e projetada para prover informações visando a tomada de decisão em organizações.
Sejam as seguintes afirmativas sobre Data Warehouses:
I - Uma tabela de dimensão contém metadados relativos a uma ou mais tabelas de fatos. II - O esquema floco de neve consiste em uma hierarquia de tabelas de fatos que compartilham uma tabela dimensão. III - Pivoteamento é uma técnica usada para sumarizar dados ao longo de uma dimensão. IV - Drill-down é uma operação usada para prover uma visão desagregada dos dados. Estão corretas APENAS as afirmativasO Data Warehouse (DW) é um tipo especial de banco de dados que proporciona uma sólida e concisa integração dos dados de uma empresa para a realização de análises gerenciais estratégicas de seus principais processos de negócio. O DW é um depósito de dados
Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à decisão.
Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.
Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.
Data mining utiliza diversos tipos de padrões e técnicas para descobrir o conhecimento em base de dados. Eles são provenientes, automaticamente, do banco de dados e não há interação manual na descoberta de novos tipos de padrões.
Julgue os itens subsequentes, a respeito de sistemas de suporte à decisão.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.
