Conceitos de Business Intelligence e Cubos de Dados

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STBDCAS4DA_2201-2201-695403 2201-BANCO DE DADOS PARA TOMADA DE DECISÃO Quiz
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Usuário RAFAEL MOREIRA CHAVES
Curso 2201-BANCO DE DADOS PARA TOMADA DE DECISÃO
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Iniciado 26/05/22 22:46
Enviado 26/05/22 23:16
Data de vencimento 08/06/22 23:59
Status Completada
Resultado da tentativa 7 em 10 pontos  
Tempo decorrido 29 minutos
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
Resposta
Selecionada:
d.
Respostas: a.
b. 
c.
"O termo business intelligence (BI) foi primeiramente utilizado por Howard Dresner
do Gartner Group, em 1989, para descrever um conjunto de conceitos e métodos
para melhorar o processo de tomada de decisão das empresas, utilizando-se de
sistemas fundamentados em fatos e dimensões".
Fonte: BRAGHITTONI, R. Business intelligence: implementar do jeito certo e a custo zero. São Paulo: Editora Casa do
Código, 2017.
Outra forma de conceituar o BI é:
Um conceito empregado a ferramentas, tecnologias e metodologias,
que tem como objetivo fornecer informações gerenciais para apoiar
a tomada de decisão.
Um conjunto de tecnologias que dão suporte às decisões gerenciais
por meio de informações internas e externas às organizações.
Uma ferramenta poderosa para geração de gráficos.
Sala de Aula Tutoriais
0 em 1 pontos
RAFAEL MOREIRA CHAVES
37
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d.
e. 
Comentário
da
resposta:
Um sistema de informações executivas com grande impacto no
negócio.
Um conceito empregado a ferramentas, tecnologias e metodologias,
que tem como objetivo fornecer informações gerenciais para apoiar
a tomada de decisão.
Uma tecnologia asseada em data warehouse.
A alternativa correta é a A. Há várias possíveis definições para BI,
desde as relacionadas à estratégia de negócios até as relacionadas
a metodologia, conjunto de tecnologias, etc. Podemos pensar no BI
como um conjunto que engloba tudo isso, pois o BI é um conceito
empregado a ferramentas, tecnologias e metodologias, que tem
como objetivo fornecer informações estratégicas para apoiar a
tomada de decisão.
Pergunta 2
Resposta
Selecionada:
d.
Respostas: a.
b. 
c.
d.
e.
Comentário
da
resposta:
Os cubos de dados têm alguns nomes alternativos e costumam ser chamados de
banco de dados multidimensionais ou OLAP (processamento analítico on-line).
Selecione a alternativa correta sobre cubos:
O OLAP permite que as organizações tenham um método para
acessar, visualizar e analisar os dados corporativos com alta
flexibilidade e performance.
Um data warehouse pode ser considerado uma generalização
multidimensional de uma planilha bidimensional ou tridimensional.
Um cubo OLAP é uma matriz bidimensional de dados.
OLAP é uma abreviatura para conjunto de dados multidimensional,
visto que os dados podem ter um número arbitrário de dimensões.
O OLAP permite que as organizações tenham um método para
acessar, visualizar e analisar os dados corporativos com alta
flexibilidade e performance.
Cada célula do DW contém um número que representa alguma
medida do negócio, como vendas, lucros, despesas, orçamento e
previsão.
A alternativa correta é a letra D. OLAP é a capacidade de manipular e
de analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas,
1 em 1 pontos
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fornecendo um método de acessar, visualizar e analisar os dados
corporativos com alta flexibilidade e performance.
Pergunta 3
Resposta
Selecionada:
c. 
Respostas: a.
b. 
c. 
d. 
e.
Comentário
da
resposta:
Apesar de obedecer a uma estrutura cliente/servidor multiusuário, as ferramentas
OLAP podem ser implementadas de diversas formas e ter classificações variadas.
Podemos citar como principais arquiteturas OLAP as seguintes:
ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP e DOLAP.
ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP, DOLAP, SOLAP, JOLAP e
Mobile OLAP.
ROLAP, MOLAP, HOLAP e WOLAP.
ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP e DOLAP.
ROLAP, MOLAP e HOLAP.
OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, WOLAP, DOLAP, SOLAP e
JOLAP.
A alternativa correta é a letra D. Os tipos de arquiteturas OLAP mais
utilizados são ROLAP, MOLAP e HOLAP, permitindo armazenamento
em cubos dimensionais, alto desempenho e alta escalabilidade
quando utilizados no seu formato híbrido.
Pergunta 4
Resposta
Selecionada:
d.
Respostas: a.
b.
c.
Clustering é uma técnica que agrupa pontos de dados com características
semelhantes. Em relação a ela, é verdadeiro o que se afirma em:
Os algoritmos utilizados para a clusterização têm regras e modelos
matemáticos semelhantes que calculam esses agrupamentos.
É útil agrupar dados quando se deseja explorá-los para identificar
padrões e analisar um subconjunto desses dados, se necessário.
Esse tipo de organização dificulta a identificação de estruturas
subjacentes nos dados.
Para implementação dos clusters, dada sua complexidade, existe
um pequeno conjunto de algoritmos desenvolvidos.
0 em 1 pontos
0 em 1 pontos
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d.
e.
Comentário
da
resposta:
Os algoritmos utilizados para a clusterização têm regras e modelos
matemáticos semelhantes que calculam esses agrupamentos.
O clustering é uma técnica que ajuda na segmentação de clientes
para fins de marketing em processamentos OLTP.
A alternativa correta é a letra A. Clustering é uma técnica que agrupa
pontos de dados com características semelhantes. Esses
agrupamentos são úteis para explorar dados, identificar padrões e
analisar um subconjunto de dados. Organizar dados em clusters
ajuda a identificar estruturas subjacentes nos dados e permite a
aplicação em várias situações de negócio.
Pergunta 5
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
A modelagem dimensional é utilizada para a sumarização e a reestruturação dos
dados, de modo que sejam geradas visões que suportem a análise dos valores
desses dados, e também como alternativa ao modelo entidade-relacionamento. Ela
é composta pelos seguintes elementos:
Fatos, dimensões e medidas.
Fatos, dimensões e indicadores.
Fatos, dimensões e esquemas.
Cubos e transações.
Front-end, back-end e DW.
Fatos, dimensões e medidas.
A alternativa correta é a E. A modelagem dimensional é formada por
três elementos básicos: fatos, dimensões e medidas. A entidade
central é chamada de fato, responsável por apresentar uma
evolução dos negócios diários da empresa; e o conjunto de entidades
menores são chamadas de dimensão e ficam em torno da entidade
central, sendo utilizadas de forma combinada, como se fossem
variáveis de análise do fato. Os atributos numéricos que
representam um fato são chamados demedidas.
Pergunta 6
A segurança apresentada no OLAP é hierárquica. Ela se origina no cubo e vai ao
nível celular do cubo, de forma que se pode definir diferentes tipos de autorizações
de cubo. Existem três tipos de segurança possíveis:
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
No cubo, na dimensão e na célula.
No cubo, na dimensão e no fato.
Na célula, na dimensão e no fato.
No data warehouse, no cubo e na célula.
No banco de dados, no cubo e na célula.
No cubo, na dimensão e na célula.
A alternativa correta é a letra E. Ao projetar um modelo
multidimensional, deve-se pensar no nível de segurança desejável
para os componentes do cubo. Da mesma com forma que ocorre
nos bancos de dados transacionais, nas ferramentas OLAP também
é possível estabelecer diferentes níveis de segurança: no cubo, na
dimensão e na célula. Além dessas três opções, podem ser criados
cubos virtuais customizados, de acordo com as permissões de
acesso desejadas.
Pergunta 7
Resposta
Selecionada:
a.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Existem quatro tipos de operações analíticas principais utilizadas na análise de
dados no OLAP, que chamamos de funções analíticas: roll-up, drill-down, slice and
dice e pivot. Sobre elas, é verdadeiro o que se afirma em:
As operações OLAP podem ser utilizadas combinadas, ou seja,
realizar um slice and dice ao mesmo tempo, junto com operações de
drill down ou de roll up.
As operações OLAP podem ser utilizadas combinadas, ou seja,
realizar um slice and dice ao mesmo tempo, junto com operações de
drill down ou de roll up.
Também conhecido como consolidação ou agregação, o drill down
realiza agregação dos dados em um cubo, aumentando o nível de
granularidade, o que reduz o detalhamento da informação.
O slice and dice é uma operação utilizada para rotacionar os eixos
de um determinado cubo, provendo uma visão alternativa de dados.
O drill down é uma operação utilizada para realizar a navegação por
meio dos dados na visualização de um cubo. .
1 em 1 pontos
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Comentário
da
resposta:
O slice and dice realiza agregação dos dados em um cubo,
aumentando o nível de granularidade, o que reduz o detalhamento
da informação
A alternativa correta é a letra A. É comum utilizar operações
combinadas em um cubo OLAP para dar mais flexibilidade nas
visões das consultas para os usuários.
Pergunta 8
Resposta
Selecionada:
a.
Respostas: a.
b.
c.
d. 
e.
Comentário
da
resposta:
Para selecionar uma arquitetura de BI, a abordagem de implementação escolhida é
uma decisão que pode causar dramáticos impactos quanto ao sucesso de um
projeto.
Muitas variáveis afetam a escolha da implementação e a arquitetura, Sharda, Dellen
e Turban (2019) citam dez fatores que podem afetar a seleção de uma arquitetura.
Estão entre eles:
Compatibilidade com sistemas já existentes, restrições de recursos e
exigências informativas por parte da alta gerência.
Compatibilidade com sistemas já existentes, restrições de recursos e
exigências informativas por parte da alta gerência.
Visão estratégica do data warehouse depois da implementação.
Compatibilidade com sistemas já existentes e perfil do usuário
externo.
Ferramentas disponíveis no mercado.
Não existem fatores específicos para a escolha de uma arquitetura
porque todas são iguais.
A alternativa correta é a A. O tipo de arquitetura escolhida depende
da decisão gerencial para o projeto e baseia-se em fatores
relacionados à infraestrutura disponível, ao ambiente de negócios,
ao escopo desejado do projeto, bem como aos recursos
disponibilizados e ao investimento projetado.
Fonte: SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business intelligence, analytics, and data science: a
managerial perspective. Pearson, 2018.
Pergunta 9
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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Resposta
Selecionada:
d.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e. 
Comentário
da
resposta:
O esquema estrela foi proposto por Ralph Kimball para ser um modelo altamente
redundante, no qual todas as descrições seriam repetidas em cada dimensão. Pode
ser considerado uma forma elementar de um modelo dimensional, no qual os dados
são organizados em fatos e dimensões. Assim, é correto afirmar que esse esquema:
Ele cria um banco de dados desnormalizado, que pode fornecer
respostas a consultas rapidamente, reduzindo a complexidade dos
metadados para desenvolvedores e usuários finais.
Tem uma ou mais tabelas dimensão que não se conectam
diretamente à tabela fato.
É projetado para consultas flexíveis em dimensões e
relacionamentos mais complexos.
É composta por duas ou mais tabelas fato que compartilham uma
ou mais dimensões.
Ele cria um banco de dados desnormalizado, que pode fornecer
respostas a consultas rapidamente, reduzindo a complexidade dos
metadados para desenvolvedores e usuários finais.
Também é conhecido como multiestrela.
A alternativa correta é a D. Como as tabelas no esquema estrela são
desnormalizadas, são geradas várias duplicidades no banco de
dados, o que também garante confiabilidade nas consultas e
aumenta a velocidade do banco por não ter que lidar com dados
normalizados.
Fonte: SINGH, H. Interactive data warehousing. 1. ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2001.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
Com o objetivo de averiguar os resultados de sua empresa, um executivo acessa o
servidor OLAP. Ele faz uma consulta e visualiza o rendimento das suas fábricas, por
ano, região e produto. A fim de tomar uma decisão, julgou necessário mudar o
enfoque e alterou a estrutura da análise, observando o mesmo rendimento médio
anual por produto e por estado da federação. Que operações OLAP ele usou?
Roll up e slicing.
Drill across e dicing.
Pivoting e drill down.
Roll down e drill through.
1 em 1 pontos
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Quinta-feira, 26 de Maio de 2022 23h16min28s BRT
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
Roll up e slicing.
Slicing e dicing.
A alternativa correta é a letra D. Como visto, é comum as operações
OLAP serem combinadas, ou seja, realizar um slice e um dice ao
mesmo tempo junto com operações de drill down ou de roll up. Isso
permite outras visualizações de dados, com perspectivas diferentes.
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