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I - Uma das diferenças entre bancos de dados relacionais e multidimensionais diz respeito ao compromisso entre performance e escalabilidade: bancos de dados relacionais proporcionam consultas mais rápidas, enquanto bancos de dados multidimensionais lidam melhor com grandes quantidades de informações armazenadas.
II - ROLAP se refere a um tipo de solução OLAP que utiliza um bancos de dados relacional.
III - Quando um projeto inicia por datamarts departamentais especializados que mais tarde se consolidam em um data warehouse institucional, existe uma chance maior de surgirem problemas de inconsistência de metadados do que quando um data warehouse institucional dá origem a datamarts departamentais.
IV - Para melhoria de performance, as tabelas em data warehouses, em geral, estão nas formas normais mais altas (considerando que 5 FN é mais alta que 1 FN).
Estão corretas APENAS as afirmativas
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I - Os usuários finais do data warehouse, em geral, não possuem acesso à Data Staging Area.
II - Drill in, drill out, roll over e roll on são típicas operações disponibilizadas pelas ferramentas de consultas OLAP para navegar pela hierarquia de uma dimensão.
III - As rotinas de ETL muitas vezes originam solicitações de mudanças e melhorias nos sistemas OLTP e outras fontes de dados que alimentam o data warehouse, pois têm o potencial de revelar inconsistências entre os diversos sistemas corporativos.
IV- Um data warehouse, em geral, deve ser projetado para fazer junções entre fatos e dimensões através de chaves naturais, evitando chaves substitutas (surrogate keys), pois estas apenas contribuiriam para aumentar o tamanho e a complexidade do esquema sem nenhum benefício para o usuário final.
Estão corretas APENAS as afirmações
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SERPRO
No que concerne a tópicos avançados, julgue os itens subseqüentes.
Software de inteligência empresarial, como mineração de dados, CRM e datawharehouse, por exemplo, aplicam métodos de inteligência artificial e robótica avançados para a representação e extração da informação em grandes bases de dados.
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Analise a citação abaixo.
“Um conjunto integrado de dados extraídos de bancos de dados operacionais, históricos, externos e selecionados, editados e padronizados para recuperação e análise, para fornecer inteligência empresarial na tomada de decisões gerenciais.”
A citação integra os conceitos do Business Intelligence, sendo conhecida por:
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OLAP complementa o termo OLTP – Online Transaction Processing, encontrado na teoria de bancos de dados e é uma ferramenta de Business Intelligent utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando ao objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Essas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões, e formam a estrutura do cubo. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de se criar um módulo que servisse para modificar a posição de uma informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que necessário. Convencionou-se denominar esse módulo de:
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE-BA
O ACL (audit command language) é uma ferramenta de análise de dados utilizada, quando aplicável, como software de auditoria para extração de informações de arquivos em meios magnéticos para geração de relatórios de exceções.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE-BA
Software generalista de auditoria de tecnologia da informação envolve o uso de software aplicativo em ambiente batch, que pode processar, além de simulação paralela, uma variedade de funções de auditoria nos formatos que o auditor desejar.
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Com respeito à mineração de dados, assinale a opção correta, após avaliar as seguintes afirmações:
I. A mineração de dados pode ser usada em conjunto com um datawarehouse, para auxiliar tomada de decisão.
II. A mineração de dados permite a descoberta de regras de associação entre hierarquias.
III. A mineração de dados compreende todo o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados.
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Um depósito de dados organizado por assunto, não-volátil, integrado e variável em função do tempo, utilizado para apoiar decisões de gerenciamento, é denominado
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