Avaliação Geral _ MODELAGEM DE DADOS PARA BI E BIG DATA

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27/11/2022 23:14 Avaliação Geral : MODELAGEM DE DADOS PARA BI E BIG DATA
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Avaliação Geral
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MAIS RECENTE Tentativa 1 14 minutos 6 de 6
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Esta tentativa levou 14 minutos.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 1
Analise a afirmativa que define a etapa de desenvolvimento de
aplicações:
I. Nesta etapa, são desenhadas as estruturas lógicas do modelo
dimensional, com as definições de tabelas fatos e tabelas dimensão,
relacionamentos, indexação, atributos de tabelas e implantação de
regras. Deve-se considerar o uso do Sistema Gerenciador de Banco
de dados (SGBDR) relacional da instalação como depósito das
informações do armazém de dados.
II. Nesta etapa, a preocupação está voltada à definição dos processos
requeridos de transformação do modelo fonte para o modelo
dimensional.
III. Nesta etapa, será projetado o sistema aplicativo, objeto do trabalho.
O sistema deverá priorizar a interface web, facilitando o acesso aos
dados, via browser. Isso evita a necessidade de acesso. Os cuidados
normais com telas carregadas, excessos de informação.
É correto afirmar que:
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 Somente I está correta. 
 Somente II está correta. 
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 Somente a III está correta. Correto!Correto!
1.6 Desenvolvimento de Aplicações
Nesta etapa, será projetado o sistema aplicativo, objeto do
trabalho. O sistema deverá priorizar a interface web, facilitando
o acesso aos dados, via browser. Isso evita a necessidade de
acesso. Os cuidados normais com telas carregadas, excessos
de informação.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 2
Analise a afirmativa que define a etapa de projeto físico do banco de
dados:
I. Nesta etapa, são desenhadas as estruturas lógicas do modelo
dimensional, com as definições de tabelas fatos e tabelas dimensão,
relacionamentos, indexação, atributos de tabelas e implantação de
regras. Deve-se considerar o uso do Sistema Gerenciador de Banco
de dados (SGBDR) relacional da instalação como depósito das
informações do armazém de dados.
II. Nesta etapa, a preocupação está voltada à definição dos processos
requeridos de transformação do modelo fonte para o modelo
dimensional.
III. Nesta etapa, será projetado o sistema aplicativo, objeto do trabalho.
O sistema deverá priorizar a interface web, facilitando o acesso aos
dados, via browser. Isso evita a necessidade de acesso. Os cuidados
normais com telas carregadas, excessos de informação.
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É correto afirmar que:
 Somente I está correta. Correto!Correto!
 Somente II está correta. 
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 Somente a III está correta.. 
1.4 Projeto Físico do Banco de Dados
Nesta etapa, são desenhadas as estruturas lógicas do modelo
dimensional, com as definições de tabelas fatos e tabelas
dimensão, relacionamentos, indexação, atributos de tabelas e
implantação de regras. Deve-se considerar o uso do Sistema
Gerenciador de Banco de dados (SGBDR) relacional da
instalação como depósito das informações do armazém de
dados.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 3
Em um projeto de DW, quais alternativas representam os passos
passíveis de muitos problemas?
I. Planejamento; levantamento de necessidades; modelagem
dimensional; projeto físico de banco de dados; projeto de etc.
II. Desenvolvimento de aplicações; validação e teste; treinamento;
implantação.
É correto afirmar que:
 Somente I está correta. 
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 Somente II está correta. Correto!Correto!
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 A afirmativa I complementa a alternativa II. 
0,6 / 0,6 ptsPergunta 4
Analise a afirmativa que define a etapa de modelagem dimensional
I. Nesta primeira etapa, objetiva-se definir o escopo do projeto,
atentando-se para áreas críticas da empresa e às necessidades mais
permanentes de informações gerenciais.
II. Nesta etapa, serão identificados dois modelos: o modelo
dimensional, que representa os blocos conceituais de dados
necessários ao alcance dos objetivos do sistema de suporte à decisão,
onde é importante observar que os dados a serem modelados deverão
ser garimpados nos seus vários níveis de detalhes; e o modelo
relacionado com as fontes das informações, onde deverão ser
registrados os blocos conceituais de dados existentes, com suas
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respectivas descrições e formas atuais de armazenamento e de uso
nos sistemas.
III. Como fator crítico de sucesso, a modelagem de dados deverá
passar por observações nem sempre percebidas em um projeto de
Banco de Dados convencional, como, por exemplo, o dado
consolidado e/ou sumariado nas dimensões específicas, além do nível
de granularidade ou detalhe e o volume desses dados.
É correto afirmar que:
 Somente I está correta. 
 Somente II está correta. 
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 Somente a III está correta. Correto!Correto!
1.3 Modelagem Dimensional
Como fator crítico de sucesso, a modelagem de dados deverá
passar por observações nem sempre percebidas em um projeto
de Banco de Dados convencional, como, por exemplo, o dado
consolidado e/ou sumariado nas dimensões específicas, além
do nível de granularidade ou detalhe e o volume desses dados.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 5
Na Bus Matrix, as colunas correspondem a:
I Dimensões.
II Data Mart.
III Fatos.
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É VERDADEIRO o que se afirma em
 I, apenas. Correto!Correto!
 II, apenas. 
 I, II e III. 
 I e III, apenas. 
 III, apenas. 
As linhas da matriz correspondem a Data Mart (DM) e as
colunas, a dimensões adequadas.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 6
Realizar a operação drill-down significa navegar na hierarquia da
dimensão de:
I Cima para baixo.
II Baixo para cima.
III Cima para mais acima.
É VERDADEIRO o que se afirma em
 I, apenas. Correto!Correto!
 II, apenas. 
 I e II, apenas. 
 II e III, apenas. 
 III, apenas. 
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O entendimento de drill-down está diretamente ligado ao fato de
sairmos de um grau mais alto da hierarquia e buscarmos
informações mais detalhadas, ou seja, em graus menores.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 7
Segundo Kimball (1998), mais importante para o desenvolvimento de
um Data Warehouse (DW) é:
I Bus matrix.
II Modelagem dimensional.
III Tabelas de fatos, dimensões e imprevistos.
É VERDADEIRO o que se afirma em
 I, apenas. Correto!Correto!
 II, apenas. 
 I, II e III. 
 I e III, apenas. 
 III, apenas. 
Segundo Kimball (1998), bus matrix é o artefato de análise mais
importante do desenvolvimento de DW. É uma ferramenta
híbrida que serve para desenho técnico, administração de
projeto e como maneira de comunicação organizacional.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 8
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Analise as seguintes afirmativas sobre o profissional cientista de
dados:
I.É responsável por atender as demandas das áreas de negócio ou
planejamento da empresa. Está mais ligada às áreas de negócios,
devendo ter o conhecimento das ferramentas de consulta e acesso
aos dados, como noções de estatística.
II. É responsável por desenvolver os processos de captura,
transformação e carga de dados. O perfil do profissional tende a exigir
conhecimentos de programação e das ferramentas utilizadas nãos
processos. Além disso, desenvolve novas rotinas e processos
relacionados as necessidades de negócio.
Pode-se dizer que:
 Somente I está correta. Correto!Correto!
 Somente II está correta. 
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 A alternativa I justifica a alternativa II. 
O Cientista ou Analista de Dados é responsável por atender as
demandas das áreas de negócio ou planejamento da empresa.
Está mais ligada as áreas de negócios devendo ter o
conhecimento das ferramentas de consulta e acesso aos
dados, como noções de estatística.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 9
Analise as seguintes afirmativas sobre a definição de big data
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I. É um conceito desenvolvido para unir e interpretar informações,
prevendo tendências e ajudando na tomada de decisões estratégicas.
II. A definição é simples: trata-se de grandes volumes de dados
armazenados, velocidade e variedade.
Pode-se dizer que:
 Somente I está correta. 
 Somente II está correta. 
 I e II estão corretas. Correto!Correto!
 I e II estão erradas. 
 A afirmativa I complementa a alternativa II. 
1. Definição de Big Data
É um conceito desenvolvido para unir e interpretar informações,
prevendo tendências e ajudando na tomada de decisões
estratégicas. Por exemplo: se analisarmos determinadas
publicações, ou buscas de um determinado tema, mudanças
climáticas e alguns tipos de compras, pode-se determinar
ondas de doenças. É estatística em favor da prevenção, da
produtividade, dos negócios.
Dados soltos são informações inúteis. É preciso saber como e
para que serão usados. É transformar o irrelevante em
relevante. A definição é simples: trata-se de grandes volumes
de dados armazenados, velocidade e variedade.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 10
Qual é o objetivo da análise preditiva?
27/11/2022 23:14 Avaliação Geral : MODELAGEM DE DADOS PARA BI E BIG DATA
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I. Fornecer a estatística descritiva e dos relatórios sobre o que
aconteceu.
II. Fornecer uma melhor avaliação sobre o que vai acontecer no futuro.
O resultado final é a simplificação da tomada de decisão e a geração
de novos insights que levem a melhores ações.
Pode-se dizer que:
 Somente I está correta. 
 Somente II está correta. Correto!Correto!
 I e II estão corretas. 
 I e II estão erradas. 
 A alternativa I complementa a alternativa II. 
A análise preditiva é o uso de dados, algoritmos estatísticos e
técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de
resultados futuros com base em dados históricos.
O objetivo é ir além da estatística descritiva e dos relatórios
sobre o que aconteceu para fornecer uma melhor avaliação
sobre o que vai acontecer no futuro. O resultado final é a
simplificação da tomada de decisão e a geração de novos
insights que levem a melhores ações.
Pontuação do teste: 6 de 6