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Acerca de data warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e data mining, julgue o item que se segue.
Situação hipotética: Após o período de inscrição para o vestibular de determinada universidade pública, foram reunidas informações acerca do perfil dos candidatos, cursos inscritos e concorrências. Ademais, que, por meio das soluções de BI e DW que integram outros sistemas, foram realizadas análises para a detecção de relacionamentos sistemáticos entre as informações registradas. Assertiva: Nessa situação, tais análises podem ser consideradas como data mining, pois agregam valor às decisões do MEC e sugerem tendências, como, por exemplo, o aumento no número de escolas privadas e a escolha de determinado curso superior.
Situação hipotética: Após o período de inscrição para o vestibular de determinada universidade pública, foram reunidas informações acerca do perfil dos candidatos, cursos inscritos e concorrências. Ademais, que, por meio das soluções de BI e DW que integram outros sistemas, foram realizadas análises para a detecção de relacionamentos sistemáticos entre as informações registradas. Assertiva: Nessa situação, tais análises podem ser consideradas como data mining, pois agregam valor às decisões do MEC e sugerem tendências, como, por exemplo, o aumento no número de escolas privadas e a escolha de determinado curso superior.
Acerca de data warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e data mining, julgue o item que se segue.
O desenvolvimento de um sistema por meio de extrações e integrações de diversas bases de dados, bem como a consolidação de informações de arquivos de texto externos e internos, são características relacionadas a uma solução de BI/DW.
O desenvolvimento de um sistema por meio de extrações e integrações de diversas bases de dados, bem como a consolidação de informações de arquivos de texto externos e internos, são características relacionadas a uma solução de BI/DW.
Fonte: Ralph Kimball (com adaptações).
Considerando o modelo apresentado nessa figura, julgue o item subsecutivo, acerca de modelagem de dados.
Mesmo que ao modelo apresentado seja incluída uma tabela de categorias de produtos, relacionada diretamente à tabela de produtos, ele não poderá ser considerado um modelo snow flake.
Fonte: Ralph Kimball (com adaptações).
Considerando o modelo apresentado nessa figura, julgue o item subsecutivo, acerca de modelagem de dados.
O modelo apresentado é do tipo estrela e nele todas as dimensões relacionam-se diretamente com a tabela fato. Suas principais características são a redução do número de joins, a baixa manutenção e a repetição de informações nas tabelas de dimensão.
Julgue o seguinte item, com relação à modelagem de dados dimensional.
Durante a implementação de um modelo dimensional, as tabelas com grandes quantidades de dados devem estar normalizadas, uma vez que o ganho de espaço justifica o ganho de desempenho nas consultas à tabela.
Durante a implementação de um modelo dimensional, as tabelas com grandes quantidades de dados devem estar normalizadas, uma vez que o ganho de espaço justifica o ganho de desempenho nas consultas à tabela.
