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Datawarehouse:
Segundo Laundon:
“É um banco de dados que armazena dados
correntes e históricos de potencial interesse para os tomadores de decisão de
toda empresa. Os dados originam-se de muitos sistemas operacionais centrais,
como sistemas de vendas, contas de clientes e manufatura, podendo incluir ainda
dados advindos de transações em sites. O Data Warehouse consolida e padroniza
as informações oriundas de diferentes bancos de dados operacionais, de modo que
elas possam ser usadas por toda a empresa para análise gerencial e tomada de
decisões”.
É um modelo
de dados denominado “multidimensional” que se aplica ao banco de dados.
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Lembrando que Data Mart é sub-conjunto de dados de um datawarehouse, ou seja, em uma visão bottom up os data marts estão em um nível mais acima que os datawarehouses.
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Big Data é um termo popular usado para descrever o crescimento, a disponibilidade e o uso exponencial de informações estruturadas e não estruturadas.
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Arquitetura de um Sistema OLAP
"Os dados de sistema OLAP se baseiam nas informações contidas nos diversos softwares utilizados pela empresa. Quando falo de diversos me refiro não apenas aos ERPs mas sim a tudo que a empresa usa em seu dia-a-dia e tem relevância única na gestão do negócio, como planilhas Excel, arquivos texto, XML, etc. (...)
Compreende-se então que um sistema OLAP possui uma camada onde estão os dados originais e uma outra camada onde estão os dados tratados, a que chamamos de Datawarehouse. O Datawarehouse (armazém de dados) pode ser entendido então como um gigantesco repositório de dados preparados para serem consultados por um sistema OLAP."
Fonte: https://technet.microsoft.com/pt-br/library/cc668463.aspx
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A questao aborda as fases do data mining. A "camada" onde estão os dados originais sao os bancos de cada sector, os quais enviam tudo para o datawarehouse depois da limpeza de dados (os bancos podem ser dinamicos, mas sao tb incompletos, redundantes, ruidosos). O Datawarehouse é onde estao os dados de todos os tipos de topicos, os quais passam por um processo de avaliação e visualização para análise dos padrões e tendencias dos dados, assim gerando conhecimento.
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Data Mart - um subconjunto de informações do DW que podem ser identificados por assuntos ou departamentos específicos.
OLAP - ferramentas com capacidade de análise em múltiplas perspectivas das informações armazenadas.
Data Mining - ferramentas com capacidade de descoberta de conhecimento relevante. Encontram correlações e padrões dentro dos dados armazenados.
ETL - processo de extração, tratamento e limpeza dos dados para inserção no DW.
CRM – Customer Relationship Management (ou Gestão do Relacionamento com o Cliente, em português) – é uma abordagem que coloca o cliente como principal foco dos processos de negócio, com o intuito de perceber e antecipar suas necessidades, para então atendê-los da melhor forma
ETL - Vem do inglês Extract Transform Load, ou seja, Extração Transformação Carga. O ETL visa trabalhar com toda a parte de extração de dados de fontes externas, transformação para atender às necessidades de negócios e carga dos dados dentro do Data Warehouse.
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Veja, a questão fala bastante de OLAP, mas a real cobrança é a respeito das características de um DW.
Após a extração dos dados de múltiplas fontes heterogêneas, como ERPs, planilhas, arquivos de texto e XML, dentre outras, há a integração dos dados tratados e limpos em um grande repositório de dados a respeito dos assuntos diversos de interesse da empresa, chamado data warehouse.
Esse banco de dados é voltado para análise, e, portanto, é passível de ser utilizado para a extração de informações através da utilização de diversas técnicas, incluindo OLAP, mineração de dados e a criação de dashboards e relatórios.
Gabarito: C
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OLAP está dentro do Data Warehouse. Gravem isso.