As fontes de dados não estruturados incluem

No CRISP-DM, a fase que se caracteriza pelas tarefas de limpar, construir, integrar e formatar os dados é a de

O big data, inicialmente caracterizado por três Vs, em 2001, atualmente inclui mais dois Vs. Um dos Vs que caracteriza o big data é

Julgue o item a seguir, quanto a conceitos de dado, informação, inteligência e business intelligence (BI).

A inteligência é a informação que é expressa na forma de números, letras ou símbolos, os quais são os insumos dos gráficos.

Quanto a dados estruturados e não estruturados, julgue o item subsecutivo.

A mineração de dados oferece previsões instantâneas, mas requer uma base de dados dedicada e separada.

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

DW representa um sistema que fornece armazenamento para dados que serão usados para análise, possibilitando embasar e agilizar tomadas de decisões.

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

O processo de BI se baseia na transformação de dados em informações, depois em decisões e, por fim, em ações.

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

Tecnologias como o IBM Watson tornam possível a geração de valor a partir de coleções de informações relativas a operações da organização, seus clientes, procedimentos internos e interações com funcionários.

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é usada para o processamento de dados durante o processo de ETL.

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

Modelagem multidimensional de banco de dados é uma técnica usada para o auxílio às consultas do data warehouse, nas mais diferentes perspectivas. A visão multidimensional permite o uso mais intuitivo para o processamento analítico pelas ferramentas OLAP (on-line analytical processing).