A2- ANÁLISE DE DADOS E BIG DATA

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28/03/2023, 14:05 USJT DL
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As decisões que tomamos como cidadãos, consumidores ou agentes de negócios implicam que
os dados e as informações devem estar disponibilizados para uso imediato ou posterior, resultado
do armazenamento em dispositivos não voláteis. O gerenciamento dessas informações nesses
dispositivos é realizado pelo sistema gerenciador de banco de dados relacional (SGBDs ou do
acrônimo em inglês DBMS – Database Management Systems). Os bancos de dados e seus siste-
mas gerenciadores são tipos de software que estão disponíveis como banco de dados pessoal ou
empresarial conectados a poderosas soluções de mercado para fins diversos até soluções estra-
tégicas, em geral utilizados por organizações de todo o tipo e por profissionais.
 
Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. É possível que, além de dados, os computadores processem informações por meio de mo-
delos matemáticos e seus algoritmos computacionais. As máquinas recebem informações
dos usuários e realizam o processamento necessário.
PORQUE
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições falsas.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
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Leia o excerto a seguir:
 
“A privacidade digital é uma recente demanda da sociedade. Assim como a privacidade física, no
lar ou em conversas reservadas, é um valor essencial, também a privacidade digital se tornou um
desejo da sociedade moderna. A privacidade já é uma garantia constitucional reafirmada em me-
canismos legais de proteção, com destaque para o Marco Civil da Internet (Lei n. 12.965/2014) e
a Lei do Consumidor (Lei n. 8.078/1990). Entretanto, é importante notar que a privacidade se dis-
tingue de proteção de dados, e que mesmo um dado público deve ser protegido. É nesse con-
texto que, em 2018, foi criada a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (a LGPD, Lei n.
13.709/2018), [...].”
GARCIA L R t l L i G l d P t ã d D d (LGPD) G i d i l t ã Sã P l Edit Bl h 2020 14 Di í
indivíduo a quem está relacionado a responsabilidade das devidas tomadas das decisões com dados
tratados.
indivíduo que promove um canal entre o controlador e titulares dos dados.
indivíduo a quem estão relacionados os dados pessoais que devem ser tratados.
indivíduo que efetua a manipulação e o processamento dos dados pessoais em nome do controlador.
instituição que tem como competência manter, implementar e fiscalizar a atuação da lei.
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Data warehouse é um armazenamento de dados desenhado com o objetivo de agrupar e acumu-
lar grandes volumes de dados importantes derivados de diversas fontes, com fins de fornecer um
ambiente rico para a realização de análises complexas de Business Intelligence (BI). Isso permite
que as empresas obtenham informações estratégicas sobre seus negócios em diferentes setores,
como marketing, administração, recursos humanos, bancos etc. Assim conseguem aprimorar as
decisões que precisam ser tomadas sobre os negócios.
SINGH, H. S. Data Warehouse: conceitos, tecnologias, implementação e gerenciamento. São Paulo: Makron Books, 2001.
VIDA E d S t l D t h P t Al G A 2021 (Di í l Mi h bibli t )
a integração, a reorganização e a consolidação de grandes volumes de dados em muitos sistemas.
a definição dos tipos de dados estruturados e transacionais que serão carregados pela ferramenta
ETL.
a execução do ETL, despejando os dados em um local chamado área de preparação ou intermediária
(staging area).
a carga direta da base de dados para que facilite a realização de análises de negócios.
a remodelagem dos dados relevantes dos sistemas de origem em informações úteis para serem
armazenadas no Data Warehouse.
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Leia o excerto a seguir:
“O particionamento de dados é a forma de fragmentar ou particionar em diferentes meios físicos.
A forma de armazenamento de dados utilizando sistemas distribuídos é um formato comumente
utilizado quando se trata de Big Data. O particionamento permite que tabelas e índices de um
banco de dados sejam subdivididos em partes menores individuais. Cada parte do projeto é cha-
mada de partição. Uma partição tem o seu próprio nome e pode ter suas próprias características
de armazenamento”.
PEREIRA, M. J. et al. Framework de Big Data. Porto Alegre: SAGAH, 2019. p. 17.
 
Com base no excerto apresentado, avalie as afirmações a seguir:
I. Do ponto de vista de um especialista de banco de dados, um objeto fragmentado dispõe de
várias divisões que conseguem ser administradas coletivamente ou individualmente.
II. Por meio do particionamento, uma tabela fragmentada pode ser acessada por uma ferra-
I, III e IV, apenas.
I e II, apenas.
II, III e IV, apenas.
II e III, apenas.
I e IV, apenas.
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Leia o excerto a seguir:
 
“Com o advento da Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things), cada vez mais dispositi-
vos inteligentes permanecem conectados a qualquer hora e em qualquer lugar. Pela necessidade
de se comunicarem entre si e com a internet em geral, e pelas inúmeras variações e conexões
entre eles, a complexidade dessas estruturas é cada vez mais intrincada, o que exige o design de
arquiteturas bem planejadas, robustas e, até onde for possível, simples.”
MASCHIETTO, L. G. et al. Arquitetura e Infraestrutura de IoT. SAGAH: Grupo A, 2021. p. 58. Disponível em: Minha Biblioteca. Acesso
17 f 2023
facilitam o desenvolvimento de aplicações para permitir integração entre sistemas ligados e
distribuídos.
transformam blocos de dados em caracteres e valores compreensíveis pela máquina para o
processamento.
exercem o papel de controle dos dispositivos, e não de coleta de dados, realizam as mudanças
pertinentes ao ambiente do sistema e criam estímulos.
funcionam, basicamente, convertendo um fenômeno físico em um sinal elétrico que pode ser
interpretado. 
permitem a troca de mensagens, transmissão de dados (transporte) e comunicação entre máquinas.
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A configuração de uma sentença SQL equivale a três comandos básicos: select, from e where. O
comando select equivale ao procedimento de álgebra relacional e é usado para listar campos pre-
tendidos na resposta de uma query. O comando from equivale ao cálculo da projeção da álgebra
relacional, e o comando select relaciona as relações geradas pela expressão relacional. O co-
mando where representa o atributo de seleção da álgebra relacional, que considera umaproprie-
dade compreendendo campos das relações que são visualizadas no comando from. 
Determina quais colunas serão incluídas no conjunto-resultado da consulta.
Utilizada para agrupar linhas por meio de valores comuns de colunas.
Filtra os grupos especificados por condicionais relacionais e comandos específicos.
Retorna às colunas de identificação primária de uma tabela da base de dados local.
Identifica as tabelas de onde serão retirados os dados e como as tabelas deverão ser juntadas.
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Leia o excerto a seguir.
 
“Com o alto volume de dados de hoje em dia, as técnicas de aquisição de dados do ambiente
cliente/servidor devem coordenar as operações de teste, filtragem, rotinas de limpeza, transfor-
mação e técnicas para carregar os dados, além de fazer a cooperação com a tecnologia de rede
para popular o data warehouse e armazenamento de dados operacionais (ODS).”
 
“É muito importante que os dados de origem, depois de retirados das mais variadas fontes, sejam
limpos, extraídos, transformados e integrados adequadamente, para que a consulta (que é o mais
importante) do data warehouse não seja prejudicada. [...] Dessa forma, temos um conjunto com-
pleto de operações ETL que deve se combinar em um sistema integrado e coeso ”
efetuar a extração, a transformação e a carga para dados locais, relacionais e estruturados.
carregar os dados diretamente no sistema e bases de dados de destino.
realizar a extração, a transformação e a carga em uma grande quantidade de dados.
efetuar a implementação com pouca ou nenhuma habilidade específica.
realizar a extração, carregamento e transformação na ordem dos eventos.
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Leia o excerto a seguir.
 
O Big Data pode ser caracterizado por seu volume, em que são gerados petabytes de dados a
cada dia; estima-se que esse volume dobre a cada 18 meses. Também pode ser caracterizado
por variedade também, pois esses dados vêm de sistemas estruturados (hoje são a minoria) e
não estruturados (a imensa maioria) gerados por e-mail, mídias sociais (Facebook, Twitter,
YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo powerpoint, imagens instantâ-
neas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeos etc. 
TAURION, C. Big Data. Rio de Janeiro: Brasport, 2019
planilhas eletrônicas.
sistemas transacionais.
sistemas de apoio à decisão.
sistemas de informações operacionais.
data warehouse.
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Em virtude do crescimento dos sistemas para a internet, foi necessária a implementação de solu-
ções inovadoras para atender ao crescente volume de dados a ser analisado e armazenado. Li-
deradas por grandes empresas, essas inovações levaram à criação de uma série de bancos de
dados dos mais diversos tipos e com variadas características, os quais, hoje, são conhecidos
como bancos de dados não relacionais (NoSQL).
SILVA, L. F C. et al. Banco de dados não relacional. SAGAH: Grupo A, 2021. (Disponível na Minha Biblioteca). 
 
Com base no texto apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. O desafio de armazenar e processar grandes volumes de dados com formatos diversos levou
ao surgimento de bancos de dados NoSQL. Para conseguir atender a essas demandas, foi ne-
cessário abrir mão de características existentes em bancos de dados relacionais, a fim de dar lu-
gar a outras características mais flexíveis.
PORQUE
II Os databases NOSQL são aplicados na administração de dados semiestruturados no exame
As asserções I e II são proposições falsas.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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Leia o trecho a seguir.
Os cubos de dados ingerem e são ingeridos por uma arquitetura Big Data. A estrutura de múlti-
plas dimensões de um cubo de dados simplifica a busca de informações para a definição de rela-
tórios e gráficos sumarizados e, também, de forma extensiva, de acordo com os recursos da apli-
cação de leitura do cubo. Dentro de uma estrutura de múltiplas dimensões, é plausível efetuar
uma análise mais detalhada das informações por meio do cruzamento de dimensões e métricas. 
 
Com base no excerto apresentado, avalie as afirmações a seguir:
I. Após a criação dos cubos de dados, eles podem fornecer uma consulta direta das bases
relacionais e transacionais para as tomadas de decisões.
II. Após a definição dos Data marts, os utilizadores, a partir de ferramentas computacionais
específicas de visualização de informações, podem minuciar as informações.
III. Após a definição dos Data marts os utilizadores podem obter, de forma direta, as informa-
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II e IV, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
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Na atualidade, o fluxo de informações está ocorrendo de forma intensa. A grande quantidade de
informação está sendo armazenada em nuvens de dados (cloud computing) e em tecnologias do
tipo Big Data Analytics. Podemos perceber que as tecnologias estão se transformando, conver-
gindo, contudo, os negócios também se transformam e convergem.
 
Com base no excerto apresentado, avalie as afirmações a seguir.
I. A modificação nos negócios que transmuta e converge é chamada pelos especialistas de
negócios de modelos de negócios digitais, cujo objetivo é atender às demandas digitais,
como compras on-line por meio de aplicativos e sites, leilões digitais, bibliotecas virtuais
etc.
II. As empresas devem criar novos modelos de negócios, desenvolver inovações com a ajuda
da tecnologia de rede de computadores e das tecnologias de armazenamento em nuvem e
dos Big Data Analytics, senão os processos estarão obsoletos ou destruídos ao longo do
tempo.
III. Os Planejamentos de Recursos Empresariais — Enterprise Resource Planning (ERPs) são
III e IV, apenas.
I e II, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I e III, apenas.
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 Leia o trecho a seguir.
 
“A Application Programming Interface (API; ou Interface de Programação de Aplicações, em por-
tuguês) é utilizada para integrar sistemas, garantindo a segurança dos dados e permitindo que
eles possam ser tratados nos dois ambientes — público e privado — utilizando linguagens de
programação diferentes. Portanto, a API facilita o intercâmbio entre o acesso dos dados em uma
plataforma e outra, por isso, é aplicada na nuvem, principalmente na nuvemhíbrida, formada por
dois ambientes com características distintas”.
SILVA, Fernanda R. et al. Cloud Computing. SAGAH: Grupo A, 2020. Disponível em: Minha Biblioteca. Acesso em: 13 fev. 2023.
 
Com base no texto apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. Os bancos de dados não relacionais, de chave-valor, utilizam funcionalidades APIs (Interfaces
de programação de aplicações, em português), desenvolvidas para facilitar a busca de informa-
ções entre dois sistemas diferentes.
PORQUE
II Em uma API os usuários não necessariamente precisam saber como é o funcionamento dos
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
 As asserções I e II são proposições falsas.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
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Leia o trecho a seguir.
 
“É uma série de ferramentas analíticas que trabalha com os dados em banco de dados, encon-
trando padrões e insights que ajudam gerentes e funcionários a tomar as melhores decisões,
aprimorando o desempenho organizacional. E que a partir das bases de dados transacionais
(operacionais) monitoram as transações no dia a dia dos negócios e, com suas informações, ali-
mentam outra base “não transacional” denominada "data warehouse" ou “armazém de dados”. 
LAUDON, K.; LAUDON, J. Sistemas de Informações Gerenciais. 9. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010, p.157.
Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. O conhecimento tácito é derivado de diversas fontes de informações e, quando explicitadas
e comparadas, permitem que seja apresentado um cenário de fenômenos e evoluções de
uma situação.
PORQUE
II. É possível encontrar inteligência em uma base de dados de forma explícita por meio de
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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Os ativos de informação são quaisquer propriedades materiais e imateriais de relevância para a
empresa, como equipamentos, impressos, instrumentos, aplicativos, dispositivos eletrônicos e
mecânicos, colaboradores e conhecimento. Os principais ativos de informação de uma organiza-
ção podem ser de natureza do tipo conjunto de dados, documentos diversos na forma de papel,
aplicativos, máquinas etc. Os conjuntos de dados que possuem sentido de relevância são ativos
necessários para as organizações, já que são o suporte para o processo decisório organizacio-
nal, seja no nível operacional, tático ou estratégico.
Sistema de Gestão Integrado Empresarial.
Business Intelligence.
Sistemas de informações gerenciais.
Sistema de Gestão de Relacionamento com Clientes (CRM).
Planilhas eletrônicas de dados.
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Leia o trecho a seguir.
 
“O Power BI (Business Intelligence) pertence a Microsoft e é um serviço sobre análises de negó-
cios, cujo objetivo é trabalhar com diversos tipos de situações. O Power BI tem uma interface
muito simples e cria relatórios com dados agrupados de forma rápida, trabalha também com o
conceito Dashboard, com diversos tipos de indicadores, composto por tabela, matrizes, gráficos,
mapas e símbolos, entre outros.”
FERREIRA, Maria C. Power BI® 2019: aprenda de forma rápida. São Paulo: Saraiva, 2020. Disponível em: Minha Biblioteca. Acesso
12 f 2023 8
uma janela principal do Power BI, sendo composta pelas guias: Arquivo, Página Inicial, Inserir,
Modelagem, Exibição e Ajuda.
um painel que apresenta relatórios com suas devidas progressões presentes na aplicação Power BI e
os exibe com visualizações gráficas e indicadores.
um painel modelo no qual é apresentada a ligação entre as tabelas ou relacionamentos, de forma
gráfica, na qual as tabelas se conectam por meio de linhas.
d) um painel relacionado à segmentação de dados que realiza a formatação condicional de
informações como atributos e métricas.
uma janela da aplicação que realiza o tratamento e a filtragem de dados por meio de um suplemento
específico do Excel.
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