A tecnologia OLAP (Online Analytical Processing) provê suporte a banco de dados multidimensionais, usado em soluções de apoio à decisão e Business Intelligence (BI), como o Microsoft SQL Server Analytical Services (SSAS), que fornece os dados analíticos para relatórios de negócios e aplicativos cliente, tais como Excel e relatórios do Reporting Services.

Com relação às diferentes características e ferramentas próprias da OLAP, analise as assertivas a seguir.

I. Na modelagem usada para representar dados multidimensionais, o diagrama do esquema estrela tem em seu centro uma tabela fato vinculada a várias tabelas dimensões, dispostas radialmente. A tabela fato armazena dados descritivos, enquanto as tabelas dimensões armazenam dados numéricos.

II. Dentre as operações suportadas no OLAP, estão os operadores de cubos de dados: slice, que seleciona um subconjunto de dimensões; dice, que seleciona um subconjunto do cubo original; e drill-down, que retorna detalhes de uma dimensão.

III. Uma instância do Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) é executada em bancos de dados tabulares, bancos de dados multidimensionais, ou em ambos.

IV. O processo de mineração de dados (datamining) permite descobrir padrões implícitos nos dados armazenados em datawarehouse, com o objetivo de usar tais padrões para vantagens competitivas em negócios.

Estão CORRETAS apenas as assertivas:

Os dados para suporte à decisão são conceitualmente diferentes dos dados usados nos bancos de dados para processamento de transações. Esses últimos, também conhecidos como banco de dados operacionais, trabalham com dados pormenorizados, próprios para tratar questões como rastrear pedidos, resolver reclamações de cliente, atender às necessidades dos funcionários, etc. Em contraposição, os bancos para suporte à decisão, são estruturados a partir da transformação dos dados dos bancos operacionais, com o objetivo de facilitar a integralização dos diferentes processos de negócios, mantendo o desempenho de acesso.

Um modelo de dados Multidimensional é muito adequado à representação de dados e às operações próprias ao processamento de suporte à decisão. Com relação aos recursos e técnicas característica a dados multidimensionais, assinale a afirmativa CORRETA.

Um banco de dados de Big Data deve possuir pelo menos três aspectos, os chamados 3Vs do Big Data, que são:

Assinale a alternativa que apresenta a operação OLAP que permite ao usuário aumentar o nível de detalhe da informação para ver mais detalhes. Com essa operação a granularidade da informação é diminuída.

Assinale a alternativa que provê um sistema de serialização de dados que possua um formato de dados binário e compacto e que conta com um container para armazenar dados persistentes, em ambientes de big data Apache Hadoop.

No contexto do Apache Hadoop, ‘Hive’ refere-se à(ao):

Analise as afirmativas abaixo no contexto de modelagem preditiva.

1. As técnicas de armazenamento em cluster não requerem que o número de clusters seja fornecido antes do treinamento. Se o número for muito pequeno, o modelo pode perder semelhanças importantes nos dados de entrada. E se o número for muito grande, ele pode perder diferenças importantes.

2. Árvores de decisão, redes neurais e modelos de regressão empregam aprendizado supervisionado para criar a função de mapeamento entre um conjunto de campos de dados de entrada e uma variável de destino.

3. Backpropagation é um algoritmo que permite que um erro seja propagado de volta à rede neural, e que seja utilizado para ajustar os pesos das sinapses que ligam os nós da rede.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Assinale a alternativa que contém as principais fases do processo de Data Minning CRISP-DM.

Assinale a alternativa que contém somente tipos de servidores OLAP:

Analise as afirmativas abaixo com relação ao assunto Análise de Agrupamento (Clustering).

1. Análise de agrupamento (Clustering) é o nome dado para o grupo de técnicas cujo propósito consiste em separar objetos em grupos, baseando-se nas características que estes objetos possuem. O conceito básico consiste em colocar em um mesmo grupo objetos que sejam similares de acordo com algum critério pré-determinado.

2. O agrupamento hierárquico avança sucessivamente, tanto juntando pequenos grupos em maiores, quanto dividindo grandes grupos em menores. O método de agrupamento difere na regra pela qual dois pequenos grupos são unidos ou na forma como um grande é dividido.

3. No método de Encadeamento Completo (Vizinho mais próximo), utiliza-se a distância entre os dois itens mais próximos (vizinhos) como a distância entre dois grupos. Essa regra aglomera itens para formar grupos e os aglomerados resultantes tendem a representar longas “cadeias”.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.