SóProvas


ID
1001737
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MPOG
Ano
2013
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

A respeito de mineração e análise de dados para suporte à inteligência do negócio, julgue os itens a seguir.

Em proveito da inteligência do negócio (business intelligence), a tendência atual em relação ao uso dos datawarehouses é concentrar a descoberta de informação e do conhecimento nos dados históricos.

Alternativas
Comentários
  • Também não encontrei erro na questão.

  • Tomei até um susto nessa! alguém se habilita a explicar o erro?

  • Imagino que seja com relação ao termo " a tendência atual ". Dando um sentido que esta ação não era feita anteriormente. Outro fator é dizer 

  • Nesse tipo de sistema, a informação não é criada do nada: é necessário que existam extensas bases de dados temporais, que permitam verificar como os dados se comportam ao longo do tempo. Dizer que é uma tendência atual é dizer que isso não ocorria antes, o que é errado: faz parte do conceito. A afirmação me pareceria correta se tivesse um "cada vez mais" ou algo do gênero na afirmativa.

  • "(...) a tendência atual em relação ao uso dos datawarehouses é concentrar a descoberta de informação e do conhecimento nos dados históricos.": Errado! A tendência atual ao uso dos datawarehouses é fazer prospecção, tentar descobrir o futuro ou tendências, usando como base informações de dados históricos.

  • Thiago, mas descoberta de informação e do conhecimento nos dados históricos, não seria a mesma coisa de fazer prospecção, tentar descobrir o futuro ou tendências, usando como base informações de dados históricos? Para mim, o erro da questão ainda não está claro.

  • Cássio, a questão é que para descobrir tendências e fazer prospecção (tipicamente) você precisa de mais informações do que apenas dados históricos. Por exemplo, uma nova legislação ou novas tecnologias também seriam fatores determinantes no seu processo de descoberta de conhecimento. Depois vou dar uma olhada no Navathe se ele fala alguma coisa sobre isso e transcrevo aqui.
  • Também errei. De posse disso, tentei entender a questão e cheguei a conclusão abaixo que realmente a torna errada.
    A descoberta da informação seria feito no processo de ETL, antes da carga no DW. Já o conhecimento é fruto da análise que os dados do DW (considerando o fluxo dado -> informação -> conhecimento). Então nenhuma das duas etapas citadas na questão seriam concentradas no DW.

  • André Thiago, o erro da questão seja mesmo a confusão dos conceitos de ETL e do DW. "A descoberta da informação seria feito no processo de ETL" .

  • Galera, eu não iria por esse caminho. ETL não faz descoberta do informação, ele consolida os dados brutos no DW. A informação está presente no DW, mas são as ferramentas que descobrem a informação e a transformam em conhecimento:


    Inmon: "Os data warehouses proporcionam acesso aos dados para análise complexa, descoberta de conhecimento e tomada de decisão"

  • do mal essa

  • O erro também pode estar no: concentrar a descoberta de informação, uma vez que o DW não concentra descoberta de informações, mas apenas as informações que são carregadas através do ETL, ou seja, não é meio que um processo de descoberta e sim daquilo que se tem nas bases de dados já existentes.

    Outra questão do CESPE MPOG (2013) que foi dada como certo sobre a Transformação (ETL):

    Em ETL, frequentemente, é necessário limpar, ajustar e consolidar os dados antes de realizar sua carga. Nesse estágio de transformação, aplicam-se regras ou funções aos dados extraídos para ajustar os dados a serem carregados. A limpeza trata de vários tipos de erros, como, por exemplo, valores ilegais, ou que não obedeçam às regras de integridade da base, e erros de ortografia.


    Em nenhum momento o CESPE considera a fase de transformação como descoberta de informações, mas apenas limpeza e ajuste em dados conhecidos.

    Já o Data Mining é o responsável pelas descobertas de informações, no DW são apenas DADOS.
  • A verdade é que com o uso do DATAWAREHOUSE faz-se prospecção e tenta descobrir tendências para o futuro, usando como base informações de dados históricos.

  • Um DW organiza informações com base nos dados Históricos;

    DW é Organizado por Assunto; Integrado; Não volátil e Variante no tempo

    Quem descobre padrões ocultos é mineração de dados (descoberta da Informação).

    Conhecimento é gerado na cabeça humana;

    Mineração de dados pode ser feita em um DW ou não;

    Hachid Targino

  • "Quem vive de passado é museu". Linha tênue entre o Datawarehouse e o c0rno após o termino.

  • A finalidade do BI e do DW é utilizar os dados históricos para tentar descobrir o futuro e tendência dos negócios, para auxiliar os tomadores de decisão.

  • Considerar essa informação incorreta me parece bastante subjetivo ....

    Muitos justificaram que os DW são usados para descobrir o futuro / tendências para o negócio.

    Isso não pode ser considerado como "descoberta de informação" ?

    E o processo de mineração de dados não pode usado em conjunto com um Data Warehouse?

    Talvez a "tendência atual" seja considerar novas informações além dos dados históricos, como alguns já haviam comentado.

    Nesse sentido achei esta colocação, no artigo intitulado "7 características importantes para diferenciar BI, Data mining e Big Data", publicado em 2015, disponível em:

    https://www.aquare.la/7-caracteristicas-importantes-para-diferenciar-bi-data-mining-e-big-data/

    "O BI é fortemente dependente de dados estruturados que são os mais utilizados atualmente, porém a tendência é de crescimento em dados não estruturados."

  • Finalidade do BI e DW é UTILIZAR dos dados historicos para DESCOBRIR tendências do futuro.

    .

    Comentário do professor Hachid Targino.

  • complementando o tópico sobre tendências atuais do BI:

    https://www.rockapps.com.br/insights/o-futuro-do-business-intelligence-quais-serao-as-tendencias/