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Considere a arquitetura geral de um sistema de BI- Business Intelligence mostrada na figura abaixo.

Nesta arquitetura

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Considere a figura abaixo que traz componentes de um sistema de BI-Business Intelligence.

Os elementos I, II, III e IV indicados na figura são, correta e respectivamente, associados com:

Os elementos I, II, III e IV indicados na figura são, correta e respectivamente, associados com:
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Os dados a serem armazenados em um Data Warehouse devem ser transformados e limpos antes de serem carregados.
Considere a situação em que várias listas de endereços, coletadas de várias origens, tenham endereços duplicados que precisam
ser eliminados durante a unificação dessas listas. Esta operação é denominada
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Em um processo de Data Mining em um banco de dados, foram considerados dois atributos de clientes de uma organização: diploma
(grau de instrução) e renda. Com base nestes atributos o Administrador de BD criou as regras:
Para toda pessoa P, P.diploma=doutor and P.renda > 275.000,00
P.crédito = excelente
Para toda pessoa P, P.diploma=bacharel or (P.renda > 75.000,00 and P.renda <120.000,00)
P.crédito = bom
Considerando as técnicas de Data Mining, é correto afirmar que as regras acima
Para toda pessoa P, P.diploma=doutor and P.renda > 275.000,00
P.crédito = excelente
Para toda pessoa P, P.diploma=bacharel or (P.renda > 75.000,00 and P.renda <120.000,00)
P.crédito = bom Considerando as técnicas de Data Mining, é correto afirmar que as regras acima
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Os termos Business Intelligence (BI) e Big Data confundem-se em certos aspectos. Uma conhecida abordagem para identificação dos pontos críticos de cada paradigma é conhecida como 3V, e destaca:
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- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosAgrupamentos Hierárquicos
- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosÁrvores de Decisão
- Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosK-Means
João trabalha no setor de BI da empresa e recebeu a tarefa de identificar agrupamentos de alunos de uma escola segundo seu desempenho acadêmico. A partir das notas obtidas, João deve formar grupos tal que integrantes de um grupo tenham desempenho similar, e que integrantes de grupos distintos sejam dissimilares. O algoritmo mais apropriado para essa tarefa é:
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Uma das formas de modelagem utilizada no desenvolvimento de data warehouses é a modelagem multidimensional. Nesse tipo de modelagem,
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O Serpro relatou assim uma parceria com o Tribunal de Contas da União - TCU:
“O funcionamento do Síntese, simplificadamente, se dará da seguinte forma: serão realizadas extrações de dados dos sistemas de informações mantidos por diversos órgãos públicos; esses dados sofrerão transformações para compatibilizar codificações e formatos, realizar classificações, agrupar registros e agregar valores; as informações modificadas alimentarão o repositório de dados modelado especificamente para consultas analíticas. O acesso ao repositório será realizado pelo usuário final por meio de ferramentas que possuem uma interface amigável para elaborar consultas ou relatórios. A apresentação das consultas pode ser em forma de matriz, gráfico, documento de editor de texto ou planilha eletrônica.”
O repositório de dados e as ferramentas, em destaque no texto, referem-se, respectivamente, a
“O funcionamento do Síntese, simplificadamente, se dará da seguinte forma: serão realizadas extrações de dados dos sistemas de informações mantidos por diversos órgãos públicos; esses dados sofrerão transformações para compatibilizar codificações e formatos, realizar classificações, agrupar registros e agregar valores; as informações modificadas alimentarão o repositório de dados modelado especificamente para consultas analíticas. O acesso ao repositório será realizado pelo usuário final por meio de ferramentas que possuem uma interface amigável para elaborar consultas ou relatórios. A apresentação das consultas pode ser em forma de matriz, gráfico, documento de editor de texto ou planilha eletrônica.”
O repositório de dados e as ferramentas, em destaque no texto, referem-se, respectivamente, a
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Quando o modelo de dados multidimensionais começa a ser definido, elementos básicos de representação precisam ter sido estabelecidos, de modo a se criar um padrão de modelagem. Considere um modelo em que as dimensões e fatos são representados em tabelas, podendo haver múltiplas dimensões e múltiplas tabelas de fatos.
Ao modelar cada tabela ...I... devem ser considerados os seguintes pontos:
- A chave primária é composta, sendo um elemento da chave para cada dimensão;
- Cada elemento chave para a dimensão deve ser representado e descrito na tabela ...II... correspondente (para efetuar a junção);
- A dimensão tempo é sempre representada como parte da chave primária.
Deve haver uma tabela ...III... para cada dimensão do modelo, contendo
- Uma chave artificial (ou gerada) genérica;
- Uma coluna de descrição genérica para a dimensão;
- Colunas que permitam ...IV... ;
- Um indicador nível que indica o nível da hierarquia a que se refere a linha da tabela.
As lacunas de a são corretas, e respectivamente, preenchidas com:
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Os dados de sistemas OLAP se baseiam nas informações contidas nos diversos softwares utilizados pela empresa (ERPs, planilhas, arquivos texto, arquivos XML etc.). Estes sistemas possuem uma camada onde estão os dados originais e outra camada onde estão os dados tratados (um gigantesco repositório de dados sobre assuntos diversos preparados para serem consultados por um sistema OLAP), que chamamos de
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