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Um data warehouse típico tem apenas três componentes principais: um banco de dados central, ferramentas ETL(extração, transformação, carregamento) e hardware.

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A mineração de dados, também conhecida como Data Mining, envolve a análise minuciosa de grandes conjuntos de dados em busca de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais. Esse processo visa a identificar relações sistemáticas entre diferentes variáveis, revelando assim novos conjuntos de dados significativos.

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Data mining abrange uma diversidade de técnicas e ferramentas que, com o auxílio de algoritmos de aprendizado ou classificação, baseados em redes neurais e princípios estatísticos, têm a habilidade de explorar conjuntos de dados. Tais técnicas podem identificar ou facilitar a observação de padrões nos dados, contribuindo para a descoberta de novas informações.

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O Sistema de apoio à decisão (SAD) consolida informações de diversos bancos de dados internos e externos, permitindo a análise de questões e a tomada de decisões.

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Um DSS (Sistema de Suporte à Decisão) tem a mesma função que Business Inteligence.

Considere hipoteticamente que uma empresa de varejo on-line enfrenta declínio nas vendas em sua plataforma de e-commerce. A equipe de marketing precisa identificar as causas e tomar medidas para reverter a situação. Ela possui diversas informações relevantes, tais como histórico de compras, tíquete médio, sazonalidade, comportamento do usuário no site, dados de campanhas e informações demográficas dos clientes. No entanto, tais dados estão armazenados em diferentes sistemas e formatos, passando por bancos SQL, planilhas eletrônicas e conjuntos exportados em formatos cujos arquivos são mais leves, como txt e csv. Para integrar essas diferentes fontes, construir painéis a partir de perguntas previamente estabelecidas sobre o declínio de vendas e analisar os dados visualmente, a equipe utilizará ferramentas de

A equipe de infraestrutura de uma empresa de pesquisa científica precisa processar grandes volumes de dados para realizar simulações complexas. Qual tipo de arquitetura de computação é mais adequado para atender às suas necessidades: computação em cluster ou computação em grid?

Uma empresa está modernizando sua infraestrutura de TI e implementando um sistema de AAA para consolidar seus dados corporativos. A equipe de infraestrutura está aprendendo sobre os conceitos de Data Warehouse, OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining para melhor entender como essas tecnologias podem ajudar na análise de dados e na tomada de decisões estratégicas.

Qual das seguintes alternativas descreve CORRETAMENTE a principal função de um Data Warehouse, OLAP e Data Mining no contexto de análise de dados corporativos?

Uma empresa de varejo online deseja utilizar a análise preditiva para otimizar suas campanhas de marketing e aumentar as vendas. A empresa possui um histórico de compras dos clientes, incluindo informações sobre produtos adquiridos, valor das compras, data das compras, canal de venda e outros atributos relevantes.

Qual das seguintes técnicas de análise preditiva seria mais adequada para identificar clientes com maior probabilidade de realizar novas compras, e direcionar as campanhas de marketing de forma mais eficiente, considerando o cenário descrito?