Considerando o código mostrado na figura apresentada, julgue o próximo item.

A figura que se segue é obtida mediante aplicação do seguinte código R:

ggplot(data=graf,mapping=aes(factor(z)))+
geom_bar(aes(fill=factor(z)))+
scale_fill_manual(“legenda”, values= c(“a” =
“black”, “b” = “gray”))+
xlab(“z”)+
ylab(“contagem”)

O alto volume de dados produzidos pela humanidade nos levou ao fenômeno do Big Data; assim, é cada vez mais comum investimentos em data warehouse, KDD (Knowledge Discovery in Databases) e BI (Business Intelligence). Diante do exposto, analise as afirmativas a seguir.

I. Data Warehouse: diferentemente de bancos transacionais é projetado para armazenamento de grandes volumes de dados voltados para apoio à tomada de decisão; assim, enfatiza a capacidade de recuperação de informação e o armazenamento não volátil.

II. ETL (Extract, Transform, Load): é um algoritmo de mineração de dados para clusterização (agrupamentos) que extrai dados de fontes e cria subgrupos de dados baseados no reconhecimento de padrões.

III. BI (Business Intelligence): não é uma tecnologia em si; trata-se de um processo empresarial que denota a capacidade da empresa de coletar dados, transformá-los em informação (BI) e tomar decisões de maneira rápida e eficiente; para isso, são utilizadas várias ferramentas, tecnologias e técnicas computacionais.

Está correto o que se afirma apenas em

A imagem representa a arquitetura geral de um data warehouse:

Assinale a alternativa correspondente.

Um armazém de dados contém um subconjunto de informações obtidas de um repositório de dados, para atender às necessidades de uma unidade de negócios em uma empresa.

De acordo com os princípios de dados abertos, um dado disponível deve ser reutilizado, independentemente de estar disponível em formato aberto ou legível por máquina.

O objetivo da alta disponibilidade HDFS (Hadoop Distributed File System) é reduzir o tempo de ciclo necessário para trazer de volta um novo namenode primário após a falha do primário existente.

Em um sistema OLAP, pivoteamento é a operação de mudar as dimensões utilizadas em uma tabulação cruzada em um cubo de dados multidimensional.

Sistemas NOSQL com fundamento em documentos possuem um modelo de dados simples embasado no acesso rápido pela palavra; os resultados estão relacionados à informação e podem ser encontrados percorrendo-se os textos usando-se expressões regulares.

O processo de preparação da base de dados consiste em excluir as informações faltantes dos problemas a serem resolvidos e dos algoritmos utilizados.