Com relação à inteligência de negócios, julgue o item subsecutivo.

Árvores de decisão e regras de associação são exemplos de algoritmos de data mining.

Com relação à inteligência de negócios, julgue o item subsecutivo.

Data warehouse (DW) e data mart (DM) são componentes importantes em um ambiente de business intelligence, visto que eles representam repositórios de múltiplos bancos de dados operacionais da empresa. Um DM agrega informações de diversos DWs distribuídos pelos departamentos da empresa.

Considere

I. A fonte de dados de todos os cubos OLAP do Service Manager são os data marts do Operations Manager, enquanto o Configuration Manager fornece dados em Big Data e CSV, não sendo compatíveis com OLAP.

II. As informações de autenticação sobre a fonte de dados devem ser armazenadas no SSAS (SQL Server Analysis Services) para se estabelecer o nível correto de permissões.

III. Os cubos OLAP podem exibir e somar grandes volumes de dados, embora não forneçam aos usuários acesso pes- quisável a quaisquer pontos de dados, quando os dados precisam ser acumulados, decompostos e analisados, conforme a necessidade para tratar da maior variedade de questões relevantes à área de interesse do usuário.

Está correto APENAS o que se afirma em

Arquitetar e manter processos ETL é considerado por muitos uma das tarefas mais difíceis de um projeto de data warehouse. Muitos projetos deste tipo utilizam ferramentas para manter este processo. ......, por exemplo, provê recursos de ETL e tira vantagem das capacidades de banco de dados inerentes.

A lacuna acima é corretamente preenchida com Oracle

Data warehouses geralmente contém tabelas com grande número de informações e requerem técnicas para manejá-las e prover um bom desempenho de pesquisa. O Oracle 10g provê meios de particionamento de tabelas para se adequar a este modelo. Os tipos de particionamento (partitioning) disponíveis são: Range, Hash, Composite e

Sejam as seguintes afirmativas sobre Data Warehouses:

I - Uma tabela de dimensão contém metadados relativos a uma ou mais tabelas de fatos.

II - O esquema floco de neve consiste em uma hierarquia de tabelas de fatos que compartilham uma tabela dimensão.

III - Pivoteamento é uma técnica usada para sumarizar dados ao longo de uma dimensão.

IV - Drill-down é uma operação usada para prover uma visão desagregada dos dados.

Estão corretas APENAS as afirmativas

Acerca de sistemas de suporte à decisão, técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, assinale a opção correta.

OLAP é o conjunto de ferramentas que possibilita efetuar a exploração dos dados de um Data Warehouse. Essa exploração é feita por meio de operações, dentre elas, as descritas a seguir.

I. A funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise multidimensional dinâmica dos dados. Essas operações são utilizadas para navegar nas dimensões. Permitem uma forma de mudança das dimensões a serem visualizadas.

II. São operações para movimentar a visão dos dados ao longo dos níveis hierárquicos de uma dimensão. Uma delas ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade. A outra ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da Informação.

Os itens I e II referem-se, respectivamente, às operações:

Uma grande empresa do comércio varejista, que vende produtos através de um site na web, resolveu modificar sua política de envio de e-mails para seus clientes, com o objetivo de não perturbá-los com propaganda indesejada. Para isso, foi desenvolvida uma ferramenta de mineração de dados para classificar seus clientes de acordo a idade, o sexo, o local de residência e com as categorias de produtos que eles compram com maior frequência. Após essa classificação, o setor de marketing da empresa irá usar a ferramenta para analisar as compras de clientes com perfis similares com o objetivo de descobrir novos produtos que possam agradá-los.

Os tipos de conhecimento adquiridos pela empresa, decorrente da mineração de dados descrita acima, são conhecidos, respectivamente, como:

Um grupo de estudantes de economia de uma universidade resolveu analisar a evolução dos preços da cesta básica nas principais capitais brasileiras ao longo dos últimos 120 meses. O estudo está sendo feito com a ajuda de um software de OLAP, que organizou os dados em um cubo de três dimensões: capital, produto e mês.

Um dos participantes do grupo resolveu focar seu estudo na variação de preços nas capitais do nordeste do Brasil, entre os meses de janeiro de 2009 e dezembro de 2009, quando a atual crise econômica mundial começou a mostrar seus efeitos na economia brasileira. Para tal, ele executou uma operação sobre o cubo de dados original com o objetivo de gerar um cubo contendo apenas os dados que lhe interessam.

Que operação de OLAP foi executada por esse estudante?