AULA 10 INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL (1)

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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
10a aula
		
	 
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	Exercício: CCT0775_EX_A10_201407350897_V1 
	30/04/2018 12:22:12 (Finalizada)
	Aluno(a): EMERSON DE OLIVEIRA E SILVA
	2018.1 EAD
	Disciplina: CCT0775 - INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL 
	201407350897
	 
	Ref.: 201408528429
		
	
	 1a Questão
	
	
	
	
	Considere, por hipótese, que o Tribunal Regional do Trabalho da 20a Região tenha optado pela implementação de um DW (Data Warehouse) que inicia com a extração, transformação e integração dos dados para vários DMs (Data Marts) antes que seja definida uma infraestrutura corporativa para o DW. Esta implementação
		
	
	tem como objetivo a construção de um sistema OLAP incremental a partir de DMs independentes
	
	é conhecida como top down.
	
	permite um retorno de investimento apenas em longo prazo, ou seja, um slower pay back
	 
	tem como vantagem a criação de legamarts ou DMs legados que facilitam e agilizam futuras integrações
	 
	não garante padronização dos metadados, podendo criar inconsistências de dados entre os DMs
	
Explicação:
O aluno deve se basear nos conceitos expostos nas web aulas.
	
	 
	Ref.: 201408469247
		
	
	 2a Questão
	
	
	
	
	A ferramenta informacional que reflete as normas e especificações de processo de cada unidade de negócio dentro de uma organização está representada na alternativa:
		
	
	Data Flow
	 
	Data Mart
	
	Data Warehouse
	
	Data Mining
	
	Data Binding
	
Explicação:
O aluno deve se basear nos conceitos expostos nas web aulas.
	
	 
	Ref.: 201407502131
		
	
	 3a Questão
	
	
	
	
	No contexto de Data Warehouses, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETL):
		
	
	produz, ao seu término, uma série de tabelas (chamadas fatos) que se caracterizam por possuírem dados normalizados até a 3ª forma normal
	
	leva em consideração o modelo conceitual de dados das fontes de dados, que é geralmente expresso como modelo entidade-relacionamento.
	
	considera somente os dados provenientes de sistemas OLTP como válidos para o processo e, caso exista a necessidade de consideração de dados externos, estes devem ser importados para os sistemas legados
	 
	apresenta, como algumas de suas tarefas, filtragem, integração, conversão, condensação e derivação dos dados de entrada, que podem ser originários de diversas fontes, inclusive externas aos sistemas OLTP da organização
	
	revela-se como uma das etapas importantes do processo de criação do data warehouse, já que sua função é obter automaticamente os conhecimentos necessários para a padronização dos dados em modelos multidimensionais
	
	 
	Ref.: 201408144925
		
	
	 4a Questão
	
	
	
	
	Um processo importante que ocorre em relação à formação de um data warehouse é a obtenção dos dados de uma ou mais bases de dados da origem. Deve ser rigoroso para evitar a deformação e/ou a perda dos dados quando passados da fonte original para o destino. Trata- se de:
		
	
	DATA MART
	 
	ETL
	
	MOLAP
	
	MINING
	
	STAR
	
	 
	Ref.: 201407502126
		
	
	 5a Questão
	
	
	
	
	O processo responsável por capturar os dados nos bancos de dados de origem e transformar estes dados de acordo com as necessidades de utilização pelo negócio é chamado de:
		
	 
	ETL
	
	BI
	
	Modelagem Dimensional
	
	Data Mart
	
	Levantamento de Necessidades
	
	 
	Ref.: 201407502122
		
	
	 6a Questão
	
	
	
	
	1)     Em relação às afirmações abaixo quanto ao Data Warehouse, indique quais as que são Fato (F)  e quais as que são Mito (M).
(     ) Toda a documentação está disponível;
(     ) Há uma complexidade e diversidade de sistemas e de culturas;
(     ) Não há controle dos processos do negócio;
(     ) Fontes de dados externas.
(     ) A transformação é uma pequena parte do projeto
		
	
	F, F, M, M, F
	 
	M, F, F, F, M
	
	F, F, M, M, M
	
	M, F, F, M, F
	
	M, F, M, M, F
	
	 
	Ref.: 201408144918
		
	
	 7a Questão
	
	
	
	
	No que se refere a arquiteturas e aplicações de data warehousing, ETL, Olap e data mining, assinale a opção correta.
		
	
	Um sistema ETL, que faz parte do processo de construção de um data warehouse, por ser voltado para a tomada de decisões, utiliza unicamente a DSL (decision support language), não suportando a SQL (structured query language).
	
	Em uma modelagem multidimensional do tipo snow flake, as métricas ficam inseridas nas dimensões.
	
	Data mining é um conjunto de técnicas e ferramentas que permitem obter valores futuros a partir de dados passados processados estaticamente. Data mining substitui o data warehouse em relação à tomada de decisão, pois ambos possuem os mesmos recursos.
	 
	As ferramentas Olap agregam recursos de armazenamento, gerenciamento e pesquisa de dados, os quais são primordialmente voltados para a tomada de decisões e BI (business intelligence).
	
	Em comparação com o ambiente transacional, o ambiente de data warehouse, devido à carga de dados com o ETL, deve estar mais voltado para inserção e atualização de dados do que para consultas.
	
	 
	Ref.: 201407502120
		
	
	 8a Questão
	
	
	
	
	Qual das alternativas abaixo apresenta uma das vantagens da Implementação Top Down?
		
	
	a demora do projeto e a falta de retorno podem aumentar as expectativas dos usuários.
	
	durante a construção dos Data Marts incrementais, é necessário que se mantenha um rígido controle do negócio como um todo
	
	a construção dos Data Marts é altamente direcionada, permitindo um rápido desenvolvimento
	 
	todos os negócios da empresa estão concentrados no Data Warehouse
	
	é a garantia da consistência dos dados, pois o modelo de dados para os Data Marts é único