O processo de extração de informações de bases de dados é conhecido como descoberta de conhecimento em banco de fados, em inglês Knowledge Discovery in Databases (KDD). Segundo Fayyad, tal processo é constituído pelas etapas na seguinte ordem:

Os sistemas de gerenciamento de banco de dados utilizam qual estratégia para controlar o acesso aos dados armazenados?

Considere uma pequena amostra das compras realizadas em um supermercado descritas na tabela abaixo. Cada transação representa uma compra. A coluna ID da tabela abaixo contém os identificadores de uma transação e a coluna Itens contém os produtos do supermercado que foram comprados na transação.

Marque a alternativa correta sobre Data warehousing.

Assinale a alternativa que associa corretamente as afirmações a seguir com as operações realizadas sobre um cubo OLAP.

I – Resume os dados ao longo de uma dimensão, como o cálculo de totais de uma hierarquia.

II – Permite ao usuário navegar entre níveis de dados resumidos para níveis mais detalhados.

III – Processo em que um critério é avaliado entre os dados ou membros de uma dimensão para restringir o conjunto de dados recuperados.

IV – Produz um subcubo a partir da seleção de valores específicos de múltiplas dimensões.

V – Permite a seleção de um subconjunto de um cubo multidimensional através da escolha de um único valor para uma de suas dimensões a fim de criar um novo cubo com uma dimensão a menos.

Os dados estão disponíveis por valor ou intervalo.

Sobre as operações online analytical processing (OLAP), é correto afirmar que:

Considere uma pequena amostra das compras realizadas em um supermercado descritas na tabela abaixo. Cada transação representa uma compra. A coluna ID da tabela abaixo contém os identificadores de uma transação e a coluna Itens contém os produtos do supermercado que foram comprados na transação.

Assinale a alternativa que apresenta somente afirmações corretas sobre data warehousing e OLAP.

I. O desempenho de consultas em um modelo de dados multidimensional é menos eficiente que em bancos de dados relacionais tradicionais.

II. Data warehouses dão mais ênfase a dados históricos, desde que seu principal propósito seja suportar séries de tempo e análise de tendências.

III. Comparados com bancos de dados transacionais, data warehouses são voláteis.

IV. A informação em data warehouse é de granularidade relativamente grossa e a política de atualização é cuidadosamente escolhida, geralmente incremental.

V. O projeto de data warehousing deve aceitar consultas ocasionais (ad-hoc), acessando dados com qualquer combinação significativa de valores para os atributos nas tabelas de dimensão ou fatos.