O Gestor das salas de reunião e auditórios de um centro empresarial controla a utilização das instalações por meio de um sistema de informação. Para melhor gerir seus recursos, o gestor precisa responder às seguintes perguntas:

Que instalações são mais usadas?

Qual foi a utilização média das instalações em determinado período do dia?

Para responder essas perguntas, o seguinte modelo de dados foi elaborado:

Nesse modelo, a técnica de modelagem multidimensional empregada para analisar a utilização das instalações é a:

A respeito de Business Intelligence e sua aplicação em corporações, julgue o item a seguir.

Em um ambiente de Business Intelligence, o usuário pode deparar com diferentes requisitos de infraestrutura para atender às necessidades de cada uma das instâncias dos sistemas analíticos.

A respeito de Business Intelligence e sua aplicação em corporações, julgue o item a seguir.

A estabilidade da arquitetura de dados assegura a análise histórica dos dados operacionais armazenados nas bases de dados.

As ferramentas Online Analytical Processing − OLAP suportam análise de dados em um ambiente multidimensional no qual é possível estruturar logicamente os dados na forma de um cubo. Dentre os recursos disponíveis nessas ferramentas, há a operação

Acerca dos conceitos de banco de dados transacionais (OLTP) e analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

Na pivotagem, que é uma agregação de sistemas OLAP, utiliza-se uma tabulação cruzada bidimensional, como um pivô de duas dimensões.

No que se refere a bancos de dados transacionais (OLTP) e a banco de dados analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

Em ambientes corporativos, o uso de ambientes OLTP visa eliminar ao máximo a redundância de forma que a transação promova mudanças de estado o mais pontualmente possível, ao passo que o uso de ambientes OLAP objetiva prover uma visão dos dados orientados à análise com uma navegação rápida de dados agregados.

No que se refere a data warehouse, julgue o item que se segue.

Data warehouse é um banco de dados projetado para obter melhor desempenho na consulta e análise de dados, em vez de processamento de transações.

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.

Julgue o item seguinte, referente a data mining.

A predição em algoritmos de data mining objetiva modelar funções sobre valores para apresentar o comportamento futuro de determinados atributos.

Com relação aos passos do processo de projeto de bancos de dados e de modelagem de dados relacional e dimensional, julgue o item subsequente.
Na modelagem dimensional, implementada em sistemas de data warehouse, o esquema snowflake caracteriza-se por possuir diversas tabelas de fatos e de dimensões, sendo estas últimas organizadas hierarquicamente na terceira forma normal (3FN).