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Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para caracterizar, por exemplo, hábitos de consumo de clientes: suas preferências são identificadas e em seguida associadas a outros potenciais produtos de seu interesse.
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A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.
Enquanto os depósitos de dados e seus subconjuntos data marts são bancos estáticos, ou seja, não mais sofrem mudanças depois de agrupados, formatados e armazenados seus dados em um repositório, os bancos de dados típicos mudam constantemente, sendo dinâmicos por natureza.
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Com relação aos conceitos de análise de dados e informações, julgue o item a seguir.
As três normas fundamentais que compõem o conceito de dados abertos são: disponibilidade e acesso; reúso e distribuição; e participação universal.
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Entre as preocupações relacionadas à precisão de processos ETL em data warehouse, destaca-se a necessidade de incluir um sistema de alertas sobre eventuais problemas, como, por exemplo, APIs expiradas e erros de conectores.
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Na modelagem de bancos de dados multidimensionais pela abordagem floco de neve, verificam-se expressamente a normalização dos dados e, consequentemente, a minimização da redundância de dados.
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No mapeamento de fontes de dados, o processo modelo expandido implica a modificação do modelo normalizado, com, por exemplo, a adição de estruturas de apoio a novos requisitos, a inclusão de índices e a otimização do desempenho por meio de eventual desnormalização de estruturas.
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A inteligência de negócios lida com as atividades operacionais cotidianas da organização, sendo as suas duas principais ferramentas de implementação o processamento de transações e a integridade transacional com atualização das bases de dados operacionais.
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Os sistemas de suporte à decisão (DSS, do inglês decision support system) são programados para substituir os tomadores de decisão das organizações e podem ser usados rotineiramente em tarefas de tomada de decisão comuns, devendo ser evitados para tarefas de decisões pontuais de alto nível relacionadas às estratégias de negócios.
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Em data mining, enquanto a classificação identifica possíveis agrupamentos dentro de uma massa de dados sem grupos predefinidos, a aglomeração reconhece modelos que identificam o grupo a que um item pertence e os relaciona por meio do exame de itens já categorizados.
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Na criação de um data warehouse, uma das técnicas a serem utilizadas é a chamada Matriz de Barramento do Data Warehouse, cujas linhas e colunas representam, respectivamente,
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