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O repositório de dados extraídos de vários bancos de dados, que serve como fonte de dados já tratados, trabalhados, transformados e catalogados, portanto, prontos para serem usados para o processamento analítico on-line ou em outras formas de análise empresarial é conhecido como:
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Analise o esquema seguinte e marque a alternativa correta que indica a regra de associação de compra cujas métricas de suporte e confiança indicam respectivamente os valores de 40% e 50%.
Considerando a teoria de mineração de dados e a tarefa de associação, a tabela abaixo ilustra algumas transações relacionadas a compras de supermercado. Os itens marcados com a letra „X" indicam a ocorrência de compra do produto a cada transação.
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É uma característica do OLAP, EXCETO:
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Com relação ao tema “Processamento OLAP e Datawarehouse”, analise as afirmativas a seguir.
I. As operações de Roll-Up em cubos OLAP permitem que o analista de negócios navegue entre dimensões hierárquicas, isto é de um nível mais geral para um nível mais específico.
II. As operações de Drill-Down são o inverso das operações de Roll-Up. O analista se move de um nível mais específico para níveis mais genéricos através de dimensões hierárquicas.
III. As operações de Pivot permitem que as dimensões de um cubo OLAP sejam reorganizadas, permitindo que os dados sejam apresentados da forma mais atraente possível.
Assinale:
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Com relação ao tema “Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais”, analise as afirmativas a seguir.
I. No esquema stardate, a tabela de fatos está vinculada a várias tabelas do tipo dimensões simples, slowly changing e role playing.
II. A tecnologia HOLAP permite que os dados de um datawarehouse sejam divididos entre o armazenamento relacional (tabelas de fatos e dimensões) e multidimensional (cubos de dados resumidos).
III. Uma dimensão degenerada é uma tabela que contém os metadados resultantes do processo de ETL utilizada na extração de dados do ambiente operacional.
Assinale:
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Com relação ao tema “Arquitetura e aplicações de data warehousing”, analise as afirmativas a seguir.
I. As quatro características principais dos datawarehouses são: orientação por assunto, não volatilidade, integração com outras fontes de dados e variação em relação ao tempo.
II. A normalização dos dados de um datawarehouse normalmente viola as FNBC.
III. Datawarehouses auxiliam diretores e gestores no processamento de transações do dia-a-dia da empresa e, por esse motivo, armazenam dados e metadados altamente normalizados e de baixa granularidade.
Assinale:
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Segundo Turban e Volonino (2013), as falhas em um Data Warehouse estão relacionadas a três dimensões: projeto, implementação e operação. É uma falha típica relacionada à operação:
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Qual o tipo de descoberta de conhecimento através de mineração de dados (do inglês “data mining”), em que se relaciona a presença de conjuntos de itens diversos, como por exemplo: “Quando uma mulher compra uma bolsa em uma loja, ela está propensa a comprar sapatos”?
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Na modelagem dimensional de dados para Data Warehouse, existem dois tipos de tabelas, representando os fatos contendo os dados granulares e os pontos de entrada específicos chamados de dimensões que descrevem os fatos. A modelagem dimensional facilita as consultas com operações OLAP (de Processamento Analítico On Line, em Inglês). A operação OLAP que permite relacionar fatos diferentes através de dimensões compartilhadas é denominada
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Assinale a opção correta relativa a Business Intelligence (BI).
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