Acerca de bases de dados multidimensionais, julgue o item seguinte.

O modelo em estrela de um banco de dados multidimensional tem como objetivo representar e manipular dados complexos, visando tornar aqueles dados mais representativos em semântica e construções de modelagens por meio de nós e suas ligações.

Julgue o item a seguir, a respeito de data mining e OLAP.

Em sistemas OLAP no MOLAP, os dados são armazenados em um formato que aceita dados multimídia, não havendo necessidade de se usar formato específico.

A respeito de business intelligence, julgue o próximo item.

Situação hipotética: Um órgão público pretende fazer uma análise de big data com o objetivo de realizar mineração em grandes conjuntos de dados corporativos para localizar ou encontrar padrões ocultos, o que exigirá uma grande quantidade de processamento. Assertiva: Nesse caso, há necessidade de contratação de um SaaS (software como serviço), que acrescentará uma camada adicional de integração com frameworks de desenvolvimento de aplicativos, recursos de middleware e funções como bancos de dados.

A respeito de business intelligence, julgue o próximo item.

Business intelligence pode ser definido como um processo inteligente de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoração de dados que, depois de processados, geram informações para o suporte e para a tomada de decisões no ambiente de negócios.

Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue o item subsequente.

Uma ferramenta de ETL deve ser capaz de extrair dados de fontes heterogêneas, copiá-los para uma área de transição, onde possam ser convertidos conforme o padrão estabelecido, e, ainda, realizar limpeza e correção nesses dados, de acordo com regras preestabelecidas.

Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue o item subsequente.

Na modelagem multidimensional utilizada em data warehouses para se prover melhor desempenho, a tabela fato central deve relacionar-se às suas dimensões por meio da chave primária oriunda da fonte de dados original. O valor dessa chave deve ser idêntico ao da fonte, para que tenha valor semântico e garanta que o histórico das transações seja mantido.

Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue o item subsequente.

O modelo snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias; em termos de eficiência na obtenção de informações, seu desempenho é melhor que o do modelo estrela, o qual, apesar de possuir um único fato, possui tamanho maior que o do snowflake, considerando-se a desnormalização das tabelas de dimensões.

Analise as afirmativas a seguir referentes à Mineração de Dados.

I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais necessidades variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será utilizado.

II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de Dados um caso particular, podem ser considerados operadores definidos a partir de pré-condições e efeitos.

III. Diversos modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados na implementação de métodos de Mineração de Dados.

Assinale a alternativa CORRETA.