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Analise as afirmativas abaixo:

  1. Quando os dados são carregados em um cubo OLAP, eles são armazenados e indexados empregando formatos e técnicas projetadas para dados dimensionais.
  2. Agregações de performance ou tabelas resumo ou de sumário (summary tables) pré-calculadas podem ser criadas e gerenciadas pelo motor (engine) do cubo OLAP.
  3. Um esquema em estrela em um banco de dados relacional não deve ser utilizado e não é uma boa fundação para a construção de cubos OLAP.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

 

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2733424 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN
Para integrar os dados de diversas fontes, Julia desenvolveu um ETL para executar ações sobre os dados como: extrair, limpar, agregar, transformar e carregar dados em um banco de dados destino visando apoiar análises históricas.
Para implementar as ações sobre os dados em um ETL, Julia utilizou:
 

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2733423 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN

Observe o modelo multidimensional de dados de um Data Warehouse a seguir.

Enunciado 2733423-1

O tipo de modelagem multidimensional empregada é:

 

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2733422 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN
Utilizando um Painel de Informações, Julia analisou a Taxa de Congestionamento de Processos Judiciais dos Estados do Brasil e depois selecionou o Estado do Rio Grande no Norte para analisar a taxa por cidade.
A operação OLAP realizada por Julia foi:
 

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2733420 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN
A analista Carla recebeu a tarefa de implementar uma solução algorítmica para classificar os processos arquivados no TJRN entre aqueles que foram ganhos e aqueles que foram perdidos. Na primeira abordagem, Carla se baseou no algoritmo de machine learning que, aplicado à classificação binária, divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma reta. Ao fim do algoritmo, a distância da reta para o dado mais próximo de cada região é a mesma e a maior possível.
Sendo assim, na primeira abordagem, Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning:
 

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2733418 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN
Os bancos de dados massivos possuem características que precisam ser consideradas no desenvolvimento de soluções para analisar os dados armazenados.
Nesse tipo de ambiente de bancos de dados, a capacidade de minimizar os ruídos dos dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas, identificar o que é irrelevante e redundante, e apoiar a limpeza dos dados, contribuindo para sua qualidade, corresponde à característica Big Data:
 

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2733236 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RN
A gestão do TJRN é apoiada por sistemas de informações digitais que estão em produção há mais de dez anos abrangendo diversos contextos, como gestão de pessoal, gestão orçamentária, pedidos de serviço, controle de viaturas etc. Para apoiar a tomada de decisão de alto nível do Tribunal, é necessário o desenvolvimento de um banco de dados analítico que seja orientado a assunto, não volátil e histórico, integrando dados estruturados dos diversos sistemas e contextos.
O banco de dados a ser desenvolvido é um Data:
 

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2732984 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDECAN
Orgão: SEFAZ-RR

Ferramentas que disparam suas requisições diretamente ao servidor de Banco de Dados multidimensional. Após o envio da requisição o usuário continua manipulando os dados diretamente no servidor, tendo um ganho no desempenho. Essas ferramentas são denominadas de

 

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2732983 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDECAN
Orgão: SEFAZ-RR

O termo OLAP refere-se a um conjunto de ferramentas voltadas para acesso e análise ad hoc de dados, com o objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte as decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. Uma das operações que deve estar presente em ferramentas OLAP é a drill Throught que ocorre

 

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2732982 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDECAN
Orgão: SEFAZ-RR

O tipo de metadado que é utilizado para permitir que um profissional gerencie melhor o ciclo de vida de determinadas informações como por exemplo, a data de criação, tipo de arquivo, utilidade, entre outros dados que podem ser essenciais em processos de análise de Big Data, é

 

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