829519 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANEEL

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Analista Administrativo - Área 3
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Em um mundo globalizado, as empresas precisam saber

mais sobre seus clientes, mercados, tecnologias e processos e obter

essas informações antes dos concorrentes. Para quem precisa tomar

decisões, ter informações em mãos é uma poderosa ferramenta. Em

vista disso, as empresas começaram a extrair dados dos seus

sistemas operacionais e a armazená-los, separados dos dados

operacionais.

M. R Fortulan e E.V. Gonçalves Filho. Uma proposta de aplicação de business intelligence no chão-de-fábrica. In: Gest. Prod., São Carlos, v. 12, n.º 1, Abril/2005 (com adaptações).

A respeito dos sistemas de suporte à decisão, técnicas de
modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais,
julgue os próximos itens.

As medições métricas do negócio, armazenadas nas tabelas de fatos, podem ser aditivas, não aditivas ou semiaditivas.

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829518 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANEEL

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Analista Administrativo - Área 3
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Em um mundo globalizado, as empresas precisam saber

mais sobre seus clientes, mercados, tecnologias e processos e obter

essas informações antes dos concorrentes. Para quem precisa tomar

decisões, ter informações em mãos é uma poderosa ferramenta. Em

vista disso, as empresas começaram a extrair dados dos seus

sistemas operacionais e a armazená-los, separados dos dados

operacionais.

M. R Fortulan e E.V. Gonçalves Filho. Uma proposta de aplicação de business intelligence no chão-de-fábrica. In: Gest. Prod., São Carlos, v. 12, n.º 1, Abril/2005 (com adaptações).

A respeito dos sistemas de suporte à decisão, técnicas de
modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais,
julgue os próximos itens.

Ao se utilizar statistics trees para codificar os fatos sobre os dados que são necessários para responder às consultas no cubo de dados, é necessário o uso direto de arrays multidimensionais.

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811407 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRF-4

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Analista Judiciário - TI
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Data Mining

Sobre data mining, é correto afirmar:

A

É o processo de descoberta de novas correlações, padrões e tendências entre as informações de uma empresa, por meio da análise de grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados usando técnicas de reconhecimento de padrões, estatísticas e matemáticas.

B

Não requer interação com analistas humanos, pois os algoritmos utilizados conseguem determinar de forma completa e eficiente o valor dos padrões encontrados.

C

Na mineração de dados, encontrar padrões requer que os dados brutos sejam sistematicamente "simplificados", de forma a desconsiderar aquilo que é genérico e privilegiar aquilo que é específico.

D

É um grande banco de dados voltado para dar suporte necessário nas decisões de usuários finais, geralmente gerentes e analistas de negócios.

E

O processo de descobrimento realizado pelo data mining só pode ser utilizado a partir de um data warehouse, onde os dados já estão sem erros, sem duplicidade, são consistentes e habilitam descobertas abrangentes e precisas.

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767842 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-9

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Técnico Judiciário - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Quando o usuário passa da análise da dimensão tempo e passa a analisar a dimensão região, por exemplo, ele está executando a operação OLAP

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625580 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FEPESE
Orgão: SEFAZ-SC

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Assinale a alternativa correta a respeito de Data Warehouse (DW) e modelagem multidimensional.

A

Um esquema multidimensional, composto por fatos e dimensões, não pode ser modelado em um banco de dados relacional.

B

Uma dimensão definida em uma modelagem multidimensional deve estar associada a um único fato.

C

Operações OLAP podem ser executadas tanto para fins analíticos quanto para fins de atualização de dados.

D

O volume de dados de um DW geralmente é superior ao volume de dados de um BD transacional.

E

Um Data Mart é um componente de um DW que não possui dados históricos.

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612469 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SERPRO

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Analista de TI
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Data Mining

Julgue os itens subsequentes, com base nos conceitos de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação.

A mineração de dados (dataminingj é uma atividade de processamento analítico não trivial, que, por isso, deve ser realizada por especialistas em ferramentas de desenvolvimento de software e em repositórios de dados históricos orientados a assunto (datawarehouse).

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612454 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SERPRO

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Analista - Suporte Técnico
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

A respeito de tecnologias utilizadas em redes de comunicação,julgue os itens de 67 a 78.

Os data marts possuem a mesma estrutura dos data warehouse, O que os diferencia é o tipo da rede em que cada um é utilizado.

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549589 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-8

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Analista Judiciário - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Como melhor relação custo/benefício, em um DW é mais aconselhável

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499791 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CETAP
Orgão: DETRAN-RR

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Analista de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Sobre Sistemas de Apoio à Decisão, leia os enunciados seguintes e marque a alternativa CORRETA:

I- O termo Business Inteligence (BI) nada mais é que uma série de conceitos e metodologias para auxiliar na tomada de decisões estratégicas nas empresas através principalmente de geração de relatórios gerenciais analíticos;

II- Um Data Warehouse é um banco de dados multidimensional grande, de escopo organizacional (ou seja, abrange toda a empresa) e reúne dados de todos os departamentos de forma a permitir a busca rápida de informações para auxiliar a tomada de decisões estratégicas;

III- Um Data Mart é um banco de dados multidimensional de escopo departamental, ou seja, abrange apenas um determinado departamento;

IV- Data Mining (Mineração de dados) é o termo usado para definir uma série de procedimentos, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart;

V- Nos Sistemas de Apoio à Decisão é comum desnormalizar os dados para atingir uma melhor performance nos Data Mart e Data Warehouse.

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469698 Ano: 2010
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRE-BA

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Técnico Judiciário - TI/Desenvolvimento de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

A respeito de modelagem dimensional, julgue os itens
subsequentes.

Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, o OLAP permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de um datamart, de forma customizada e interativa.