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Segundo Machado (2013), a arquitetura de um ambiente de Data Warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismos de comunicação, processamento e apresentação da informação para o usuário final, conforme ilustrado a seguir.
De forma geral, além dos repositórios de dados, as ferramentas existentes podem ser divididas em dois grupo. O primeiro é o responsável pela extração dos dados de múltiplos sistemas operativos e fontes externas, assim como pela limpeza, transformação e integração dos dados; enquanto o segundo é o responsável pelas consultas orientadas para o usuário final. Tais ferramentas são, respectivamente:
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Observe as seguintes características da Governança de Dados de uma empresa:
- há uma antecipação tímida de erros relativos aos dados;
- algumas expectativas sobre dimensões de qualidade são articuladas, como precisão e consistência estrutural e semântica;
- há tentativas de se organizarem fontes únicas de dados;
- políticas iniciais sobre dados são delineadas;
- análises de causas raízes de erros são inicialmente identificadas;
- melhores práticas começam a ser adotadas por áreas separadas.
Segundo Barbieri (2011), o nível de maturidade da Governança de Dados dessa empresa é:
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Segundo Hurwitz et al.(2015), Big Data não é uma única tecnologia, mas uma combinação de tecnologias novas e antigas. Soluções Big Data permitem, entre outras, apoiar a tomada de decisão a partir do processamento de dados com características complexas. Segundo Rêgo (2013), os desafios de Big Data podem ser resumidos em cinco dimensões. São elas:
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Observe a seguinte figura que representa uma operação OLAP .
| Volume de Produção (em mulheres) | 2017 | ||||
| Trimestre 1 | Trimestre 2 | Trimestre 3 | Trimestre 4 | ||
| Região Sul | RJ | 78 | 67 | 22 | 56 |
| SP | 90 | 67 | 88 | 99 | |
| Volume de Produção (em milhares) | Trimestre 1 | |||
| Janeiro | Fevereiro | Março | ||
| Região Sul | RJ | 30 | 26 | 22 |
| SP | 28 | 30 | 32 | |
Segundo Machado (2013), a operação OLAP ilustrada acima, na qual o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhe da informação, é denominada
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A Gestão da Tecnologia da Informação pode ser definida como a administração de software, hardware, bancos de dados e também de pessoas de uma organização, com o foco na melhoria e otimização de processos e procedimentos, redução de custos e busca continua de soluções para a empresa em que o profissional atua. Para auxiliar as empresas na tomada de decisões podem ser utilizados sistemas de informação e estratégias de negócio. Associe a coluna da direita de acordo com o tipo de sistema de informação/estratégia de negócio apresentado na coluna da esquerda.
| (1) Enterprise Resource Planning | ( ) registram, processam e documentam cada fato novo na engrenagem corporativa, distribuindo a informação de maneira clara e segura, em tempo real. |
| (2) Data Warehouse | ( ) uma estratégia de negócio voltada ao entendimento e à antecipação das necessidades dos clientes atuais e potenciais de uma empresa. |
| (3) Data Mining | ( ) é um conjunto de sistemas que tem como objetivo agregar e estabelecer relações de informação entre todas as áreas de uma empresa, propiciando confiabilidade nos dados, em tempo real. |
| (4) Business Intelligence | ( ) um ambiente de suporte à decisão que alavanca dados armazenados em diferentes fontes e os organiza e entrega aos tomadores de decisões da empresa independente da plataforma que utilizam ou de sua qualificação técnica. |
| (5) Customer Relationship Management | ( ) procura descobrir padrões, tendências e correlações ocultas nos dados, que possam propiciar uma vantagem competitiva estratégica a uma empresa. |
Assinale a alternativa que contém a ordem CORRETA de associação, de cima para baixo.
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Data Warehouse (DW), ou Armazém de Dados, é uma coleção de dados integrados, orientados por assunto, não voláteis, que variam no tempo e que apoiam a tomada de decisão empresarial. Qual das alternativas a seguir apresenta uma afirmação falsa em relação ao Data Warehouse?
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As empresas começaram a explorar os dados que surgem on-line para tomar melhores decisões sobre suas atividades, como quais itens estocar e como buscar melhor os clientes, a fim de aumentar as vendas. Em relação ao Data Mining, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, o item a seguir.
Os dados que podem ser modelados, como atributos de dimensão e atributos de medida, são chamados dados tridimensionais.
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As empresas começaram a explorar os dados que surgem on-line para tomar melhores decisões sobre suas atividades, como quais itens estocar e como buscar melhor os clientes, a fim de aumentar as vendas. Em relação ao Data Mining, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, o item a seguir.
Os sistemas de apoio à decisão visam obter informações de alto nível a partir de informações detalhadas armazenadas nos sistemas de processamento de transação.
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As empresas começaram a explorar os dados que surgem on-line para tomar melhores decisões sobre suas atividades, como quais itens estocar e como buscar melhor os clientes, a fim de aumentar as vendas. Em relação ao Data Mining, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, o item a seguir.
O Data Mining suplementa diversos tipos de técnicas estatísticas com objetivos semelhantes, tais como sistemas de apoio à decisão; análise de dados OLAP e processamento analítico on-line.
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As empresas começaram a explorar os dados que surgem on-line para tomar melhores decisões sobre suas atividades, como quais itens estocar e como buscar melhor os clientes, a fim de aumentar as vendas. Em relação ao Data Mining, julgue, como VERDADEIRO ou FALSO, o item a seguir.
O Data Mining visa detectar vários tipos de padrões em grandes volumes de dados, resolvendo assim os problemas de organização dos dados de grandes empresas.
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