Grátis: Os Data Warehouses têm sido amplamente utilizados para armazenamento de dados em larga escala, principalmente quando oriundos de diversas fontes. O... – Questões Respondidas

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Os Data Warehouses têm sido amplamente utilizados para armazenamento de dados em larga escala, principalmente quando oriundos de diversas fontes. O conceito de Data Warehouse permeia o meio acadêmico desde os anos 80, sendo um dos principais elementos na análise de dados. O conceito de Data Warehouse tem a paternidade dividida entre Ralph Kimball e Bill Imnon.
Sobre o conceito de Data Warehouse selecione a alternativa correta:
A) Não há diferença entre um Data Warehouse e um banco de dados transacional.
B) Um Data Warehouse pode ser compreendido como um banco de dados com ênfase em análise, alimentado por diversas fontes.
C) Um Data Warehouse pode ser compreendido como um banco de dados com ênfase em transação, alimentado por diversas fontes.
D) Um Data Warehouse é um banco de dados NoSQL.

Praticando Para Aprender

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Análise de Dados Usando Dashboards

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Uniasselvi

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Ed

há 9 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre o conceito de Data Warehouse: A) Não há diferença entre um Data Warehouse e um banco de dados transacional. - Esta afirmação é falsa, pois um Data Warehouse é projetado para análise e relatórios, enquanto um banco de dados transacional é otimizado para operações de leitura e gravação. B) Um Data Warehouse pode ser compreendido como um banco de dados com ênfase em análise, alimentado por diversas fontes. - Esta afirmação é verdadeira. Um Data Warehouse é, de fato, um sistema que armazena dados de várias fontes com foco na análise e na tomada de decisões. C) Um Data Warehouse pode ser compreendido como um banco de dados com ênfase em transação, alimentado por diversas fontes. - Esta afirmação é falsa, pois um Data Warehouse não é otimizado para transações, mas sim para análise. D) Um Data Warehouse é um banco de dados NoSQL. - Esta afirmação é falsa, pois Data Warehouses tradicionalmente utilizam bancos de dados relacionais, embora existam soluções NoSQL que podem ser usadas em contextos de análise. Portanto, a alternativa correta é: B) Um Data Warehouse pode ser compreendido como um banco de dados com ênfase em análise, alimentado por diversas fontes.

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As tecnologias em cloud têm dominado a rotina de todos nós. Tais plataformas que antes serviam apenas para armazenar arquivos na internet, permitem o armazenamento de dados e principalmente um conjunto de recursos para analisá-los.
Selecione a alternativa correta que contenha as ferramentas de cloud computing que permitem a criação de dashboards.
A) IBM Cognos Analytics, Amazon QuickSight, Google Data Studio.
B) Pentaho Data Integration, Tableau, Power Bi, ETL.
C) Pentaho Business, Tableau, Power Bi, Qlik.
D) Pentaho Business, Pentaho Data Integration e PostgreSQL.

O Pentaho é um software patenteado nos EUA: os fundadores da empresa queriam desenvolver um pacote Java que pudesse ser usado para construir qualquer solução de BI. Eles queriam isso porque achavam que nenhuma ferramenta era flexível e poderosa o bastante para atender a qualquer necessidade, de qualquer empresa. Eles acreditavam que devia haver uma maneira melhor de montar soluções de BI, e que seria possível fundar uma empresa sobre essa "maneira melhor". E foi o que eles fizeram.
Sobre os componentes Pehtaho, selecione a alternativa CORRETA sobre o SPOON:
A) O Spoon é a interface gráfica do Pentaho Data Integration, que facilita na concepção de rotinas e lógica ETL.
B) O Spoon pode executar uma transformação a partir de qualquer uma destas origens.
C) Um Spoon é uma sequência operações. Ao contrário de uma transformação, que opera sobre as linhas de dados em paralelo, um spoon realiza operações completas, uma por uma.
D) O Spoon é o programa que executa transformações.

JSON (JavaScript object Notation) é uma forma de armazenamento e transmissão de dados em formato de texto. Sua forma simples e compacta de estruturar informações tem ganho espaço em aplicações em que o formato XML reinava até então como em aplicações web, por exemplo. A Google é uma das empresas que se destaca na utilização de JSON, tendo inclusive desenvolvido a biblioteca Gson, inicialmente para fins internos, que tem como finalidade a conversão de objetos Java em JSON.
Selecione a alternativa CORRETA sobre o tipo de dados de um documento JSON.
A) Dados estruturados.
B) Dados do tipo NoSQL.
C) Dados não estruturados.
D) Dados semiestruturados.

O Pentaho Data Integration é o componente da suíte Pentaho usado para criar processos ETL que alimentam o banco de dados, o Pentaho é a suite mais madura da ferramenta e já possui mais de 10 anos de existência. Sua principal vantagem é a fácil integração a diferentes programas. Por ter código aberto, pode ser customizado de acordo com as necessidades de cada usuário. Para ficar ainda melhor, a aquisição ou licenciamento da sua versão Community é grátis, o que faz deste software uma das soluções mais viáveis do mercado, aliando baixo custo e bons resultados.
Sobre a suite pentaho selecione a alternativa CORRETA com componentes do Pentaho:
A) Google, IBM e Azure.
B) Hadoop e Spark.
C) Cloudera e Hortonworks.
D) Spoon, Jobs, Pan, Kitchen.

Durante a criação de Dashboards, mesmo existindo ferramentas muito poderosas para gerar dashboards, quando se conhece o cenário de dados pode-se chegar à conclusão que nenhuma atende à sua necessidade. Para isto, pode criar um dashboard utilizando alguma ou várias bibliotecas gráficas já existentes.
Selecione a alternativa correta que contenha bibliotecas web que podem auxiliar a criação de dashboards.
A) IBM Cognos Analytics, Amazon QuickSight, Google Data Studio.
B) Pentaho Data Integration, Tableau, Power Bi, ETL.
C) Chart.js, P5.js, Total.js.
D) Pentaho Business, Tableau, Power Bi, Qlik.

O Data Warehouse (DW) se trata da mais importante tecnologia existente no desenvolvimento de soluções de Business Intelligence (BI). Ela é a base para o armazenamento das informações necessárias para a utilização por gestores e analistas na tomada de decisão. O DW possui estrutura e características que suportam análise de grandes volumes de dados.
Em um Data Warehouse a modelagem multidimensional se torna muito importante. Assinale a alternativa CORRETA sobre modelagem multidimensional.
A) A modelagem multidimensional tem como objetivo melhorar a integridade, sendo mais eficiente do que o emprego das formas normais.
B) A modelagem multidimensional tem como objetivo otimizar as transações em banco de dados.
C) A modelagem multidimensional tem como objetivo diminuir o espaço em disco ao máximo.
D) A modelagem multidimensional é uma técnica de modelagem de bancos de dados que se destina a apoiar as consultas realizadas pelo usuário final em um Data Warehouse.

De acordo com o especialista, estima-se que o número de aparelhos ligados à internet, em 2017, atinja os 8,4 mil milhões, o que representa um crescimento de 31% em relação a 2016, número que poderá chegar aos 20 mil milhões em 2020.
Selecione a alternativa CORRETA sobre o tipo de dados de um sistema gerenciador de bancos de dados relacionais.
A) Dados semiestruturados.
B) Dados não estruturados.
C) Dados estruturados.
D) Dados do tipo NoSQL.

Quando tratamos de análise de dados, é muito difícil que o termo business intelligence não apareça, afinal, faz parte do coração da análise de informações.
No que se refere ao business intelligence, assinale a alternativa correta:
A) Business Intelligence é uma metodologia pela qual se estabelecem ferramentas para obter, organizar, analisar e prover acesso às informações necessárias aos tomadores de decisão das empresas para analisarem os fenômenos acerca de seus negócios.
B) Business Intelligence compõe a etapa de ETL de um Data Warehouse, sendo uma importante ferramenta para isso.
C) Business Intelligence, ou Inteligência de Negócio, é uma ferramenta que tem origem na administração de empresas a partir de análise SWOT.
D) Business Intelligence é uma ferramenta, um software utilizado para que gestores tomem decisões baseado em tomada de decisão.

Modelagem dimensional é uma das técnicas e conhecimentos mais utilizadas e mais importantes para modelar o Data Warehouse. Até para utilizar ferramentas, na parte de modelar os metadados ou cubos OLAP, você vai precisar entender de modelagem dimensional, a não ser que você utilize outro tipo de arquitetura de modelo de dados. Existem dois tipos de metodologias de modelagem de dados usadas no Data Warehouse, a Snowflake e a Star Schema, que é a mais utilizada.
Selecione a alternativa CORRETA que contenha os principais componentes do modelo multidimensional.
A) Corpus data e data lake.
B) Tabelas de fato, as tabelas com dimensões e as métricas.
C) SGBD e SQL.
D) Data Warehouse e Data Marts.

O mundo em que vivemos está a mudar de forma drástica e constante. Novas tecnologias como a Inteligência Artificial (IA), a Internet das Coisas (IoT), ou a análise de dados, estão a transformar a forma como as organizações gerem os seus negócios, o modo como se relacionam com os seus clientes e gerem o aumento dos seus níveis de produtividade para gerar lucro.
Assinale a alternativa CORRETA que contenha o outro nome para o Analista de Dados:
A) Analista de Data Centers.
B) Analista de Sistemas.
C) Analista de Data Lake.
D) Analista de Business Intelligence.