No processo de realizar análises nos dados armazenados em um banco de dados relacional, o perito Charles está implementando diversas consultas SQL. Ele precisa acessar o resultado dessas consultas diversas vezes, como se fosse uma tabela, em um ciclo de refinamento analítico contínuo. Em um banco de dados relacional, para criar uma tabela virtual que represente o resultado de uma consulta SQL, Charles deve implementar um(a):

O analista de Business Intelligence Luiz está desenvolvendo uma solução aplicando técnicas de mineração de dados na base de dados de processos judiciais do MPU para descobrir padrões que mostrem resultados como o exemplificado a seguir.

Roubo, Antecedentes Criminais, RJ, 2024} → {Pena > 5 anos}
[Suporte = 50%, Confiança = 80%]

Para descobrir esse tipo de padrão, com antecedente e consequente, Luiz deve minerar:

A analista de Business Intelligence Lúcia está elaborando o modelo multidimensional do Data Mart Processos Judiciais (DMProcJ). Durante sua análise, ela observou que o número do processo judicial (num_processo) não é uma métrica, mas sim um atributo importante, pois representa o menor grão do DMProcJ e pode ser usado para navegar até o sistema transacional de origem para analisar outras informações de um processo específico.

Para modelar o atributo num_processo, Lúcia deve implementar um(a):

O diretor operacional João, do setor de digitalização de processos, escala diariamente vários funcionários de diversos setores para compor a força-tarefa da transformação digital do MPU. Para dar visibilidade ao andamento do trabalho, João solicitou ao analista de BI Nilo a elaboração de um Dashboard para responder a seguinte pergunta analítica:

• Qual é a quantidade de pessoal alocado por dia em um determinado período por setor?

Para isso, Nilo deve modelar um fato:

A visualização de dados nos Sistemas de Informação apoia diversas análises de dados. Observe o seguinte gráfico pizza gerado por um código Python, utilizando a biblioteca matplotlib.pyplot.


No Python, com a biblioteca matplotlib.pyplot, para destacar fatias da pizza, afastando-as do centro, deve-se usar o parâmetro:

As operações em vetores e matrizes é uma importante tarefa no desenvolvimento de Sistemas de Informação, especialmente os que manipulam dados. Observe o seguinte código Python.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
y = arr.copy()
arr[0] = 4
x = arr.view()
print(arr, x, y)
print(x.base, y.base, arr.shape)

O resultado da execução do código apresentado é:

A gestora de dados Maria observou que diversos sistemas do MPU utilizam cadastros com as mesmas entidades, como: PROMOTOR, JUIZ, ESTADO, FUNCIONÁRIO. Além disso, Maria observou que cada sistema implementa suas próprias tabelas de cadastro. Diante disso, Maria decidiu implantar a governança de dados corporativa no MPU, iniciando pela gestão dos dados críticos que são compartilhados pelos sistemas de informação, visando a assegurar um uso consistente com a versão mais precisa, oportuna e relevante das entidades essenciais do MPU, e a reduzir os riscos de redundância de dados.

De acordo com o DAMA/DMBOK 2ª edição, Maria deve começar pela Área de Conhecimento:

O analista João está analisando os dados de diversas fontes, carregando-os em um banco de dados relacional. Durante as cargas, diversas tabelas foram criadas, e agora João precisa fazer uma limpeza no seu banco de dados. Para remover uma tabela do banco de dados, João deve utilizar o comando:

Observe o resultado da execução dos seguintes comandos do MongoDB Shell.

> use MPU2025
> switched to db MPU2025
> db.getCollectionNames();
< [ 'Processos' ]
> db["Processos"].find();
< {
    _id: '676850ada9ec96543d3001c2',
    processo_numero: '0001',
    situacao: 'Ativo',
    partes: {
      autor: ['Maria'],
      reu: [
        'Pedro',
        'Ivo'
      ]
    }
  },
  {
    _id: '67685117a9ec96543d3001c5',
    processo_numero: '0002',
    partes: {
      autor: ['Maria'],
      reu: ['Joana']
    }
  },

Para listar apenas os processos que possuem dois réus, deve-se executar o comando:

O gestor de qualidade do MPU solicitou à analista de Business Intelligence Maria um Dashboard para monitorar o desempenho da tramitação dos processos ao longo do tempo.

O programador Pedro havia implementado o banco de dados MongoProc, no MongoDB, para armazenar os dados do sistema de tramitação de processos judiciais. Então, Maria solicitou a ele a consulta ao MongoProc para alimentar as tabelas: fato_proc (quantidade), dim_data, dim_estado. Pedro respondeu que não poderia fornecer apenas uma consulta, pois seria necessário transformar os dados NoSQL em relacional. Para implementar a solução, Maria poderá utilizar apenas as ferramentas disponíveis no MPU: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Flyway, Pentaho, QlikView e MicroStrategy.

Para transformar os dados NoSQL visando a alimentar as tabelas e construir o Dashboard, Maria deve: