DISCURSIVA COM QUESTÕES OPCIONAIS E

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16/11/2017 AVA UNIVIRTUS
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Disciplina(s):
Tópicos Avançados em Gestão da Tecnologia da Informação
Data de início: 05/06/2017 18:24
Prazo máximo entrega: 05/06/2017 19:24
Data de entrega: 05/06/2017 18:43
Atenção. Este gabarito é para uso exclusivo do aluno e não deve ser publicado ou compartilhado em redes
sociais ou grupo de mensagens.
O seu compartilhamento infringe as políticas do Centro Universitário UNINTER e poderá implicar sanções
disciplinares, com possibilidade de desligamento do quadro de alunos do Centro Universitário, bem como
responder ações judiciais no âmbito cível e criminal.
Questão 1/4 - Tópicos Avançados em Gestão da Tecnologia da Informação
Qual é a diferença entre tabela Fato e tabela Dimensão?
Nota: 25.0
Fatos são uma coleção de itens de dados, composta de dados de medidas e de contexto. Tabela Fato seria a
tabela dominante de um esquema de modelagem do tipo estrela. Nela são guardadas as medidas numéricas
mais importantes do processo de negócio. Dimensões são os elementos que participam de um fato. São as
possíveis formas de visualizar os dados. Tabela Dimensão seriam as tabelas ligadas à tabela dominante,
Estas tabelas são compostas basicamente por colunas que contêm elementos textuais que descrevem o
negócio e uma chave primária que irá compor a chave composta de sua tabela fato.
 
Rota de Aprendizagem, Tópicos Especiais GTI, Aula 04, Pag. 5-8.
Resposta:
Chave primária da tabela fato: É uma combinação das chaves primárias da tabela dimenção As tabelas
dimensão são assossiadas a tabela de fatos através das chaves estrangeiras, criando restrições de integridade
referencial entre a tabela a tabela fato e tabela dimenção
Questão 2/4 - Tópicos Avançados em Gestão da Tecnologia da Informação
Dentro desse conceito podemos avaliar 5 quesitos principais para a implantação de um Big Data. Quais são
eles?
Nota: 25.0
Volume:Conforme apresentado anteriormente, volume é a dimensão mais comum nos conceitos de Big
Data, visto que o fenômeno “vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez
maiores de dados são criados pela sociedade” (TAURION, 2012). Segundo Tankard (2012), é um desafio
gerar e armazenar esse grande volume de dados com as ferramentas tradicionais. Os desafios técnicos
também são levantados por Nielsen (2009), assim como os sociais, visto que deve haver uma mudança para
“um mundo em que grandes volumes de conjuntos de dados são rotineiramente publicados”.
Variedade: Existem diversos panoramas com novas formas de obter os dados. Callebaut (2012) ressalta a
crescente complexidade do Big Data em virtude da grande quantidade de fontes e de tipos de informações
que são geradas, por exemplo, hábitos sociais. A existência de dados estruturados e não estruturados pode
ser levada em conta para exemplificar diferentes tipos de dados. Os dados estruturados são os utilizados
frequentemente nos sistemas das organizações, como bancos de dados, arquivos sequenciais e com relação
de importância: os dados semiestruturados são heterogêneos, ou seja, ora estão dispostos em um padrão, ora
estão em outro, dificultando a sua manipulação; há também os dados não estruturados que são os conteúdos
digitais de diversas mídias como vídeos, imagens, áudios, conteúdo de e-mails, entre outros .
16/11/2017 AVA UNIVIRTUS
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Velocidade: A ameaça de um concorrente coletar e analisar dados de consumidores antes que a sua empresa
e a exigência de que a tomada de decisão seja próxima do mercado, que é mais ágil e dinâmico a cada dia
que passa são fatores que ressaltam a importância da dimensão velocidade. Mídias sociais e micro blogs
auxiliam na propagação mais rápida de informações, sejam elas da organização ou dos próprios
consumidores. É importante saber trabalhar com a velocidade, pois pode ser um limitador da análise,
podendo inclusive inviabilizar uma operação, caso um software não receba cargas em tempo real, quando a
velocidade dos dados.
Valor: O Big Data só faz sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta,
armazenamento e processamento. A qualidade de dados exige “exatidão, integridade, consistência e
relevância”, e ainda ressalta-se a dependência da qualidade de informação percebida pelo usuário nas suas
necessidades. Alguns autores consideram o “valor agregado” e a “interpretabilidade” como duas das
dimensões da Qualidade da Informação, e as descrições dessas dimensões apresentadas pelos autores são,
respectivamente: o quanto o uso dos dados beneficia a organização e proporciona vantagem competitiva e o
quanto o dado é apresentado de forma adequada (linguagem, símbolo e unidade) e as definições são claras.
Veracidade: É importante ressaltar a importância da qualidade dos dados para a análise adequada do Big
Data, visto que dados de alta qualidade são pré-requisito para auxiliar as organizações a adequarem-se às
mudanças necessárias com a tomada de decisões. É necessário ter certeza que os dados fazem sentido e são
autênticos. Informações verdadeiras têm relação com informações exatas, íntegras, consistentes e relevantes
- características da qualidade da informação -, podendo, então, ser utilizadas pelos gestores ou responsáveis
para responder aos desafios estratégicos e operacionais.
 
Rota de Aprendizagem, Tópicos Especiais GTI, Aula 06, Pag. 6-8.
Resposta:
Volume, variedade, velocidade, valor e veracidade
Questão 3/4 - Tópicos Avançados em Gestão da Tecnologia da Informação
Como será o porte da infraestrutura de um BIG DATA?
Nota: 25.0
O porte da infraestrutura de hardware irá depender do tipo de banco de dados utilizado. Para lidar com
grande volume de dados gerados é apropriado o uso de banco de dados multidimensionais que exigem um
hardware mais parrudo para suportá-lo.
Rota de Aprendizagem, Tópicos Especiais GTI, Aula 06, Pag. 3.
Resposta:
Depende do tipo de banco de dados utilizado. Para lidar com um grande volume de dados gerados, é
apropriado o uso de bando de dados multidimensionais que exigem um hardware mais potente para suportar.
Para empresas de menor porte, uma solução seria o sql server, da microsoft, que atende perfeitamente as
necessidades.
Questão 4/4 - Tópicos Avançados em Gestão da Tecnologia da Informação
Dentro de uma análise dimensional, podemos propor uma análise usando 4 dimensões. Quais seriam elas?
Nota: 12.5
ONDE:
QUANDO:
QUEM:
O QUÊ:
Exemplo:
 
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ONDE foi realizada a compra?
QUANDO foi realizada a compra?
QUEM realizou a compra?
O QUE foi comprado?
Rota de Aprendizagem, Tópicos Especiais GTI, Aula 05, Pag. 9.
Resposta:
medida, localização, produto, tempo