Questão 2209549

• Banca: COPESE - UFPI
• Órgão: UFPI
• Ano: 2014
• Provas: COPESE - UFPI - 2014 - UFPI - Administrador
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: DW - Data Warehouse; OLAP (On-line Analytical Processing)

Analise as afirmações abaixo:

I. O data warehouse é um banco de dados que registra dados correntes e históricos que podem ser de interesse para os tomadores de decisão da empresa, consolidando e padronizando as informações enviadas por toda a empresa;

II. O processamento analítico on-line (OLAP) permite uma análise multidimensional de dados, ou seja, os usuários podem ter diferentes ângulos de visão dos mesmos dados;

III. A Web está sendo muito utilizada pelas empresas para disponibilizar algumas informações do seu banco de dados interno a clientes e parceiros. Através do site da empresa, os clientes podem acessar o catálogo de produtos ou fazer um pedido e, a empresa, por sua vez, pode usar a Web para verificar a disponibilidade daquele produto no estoque de seu fornecedor;

IV. Toda empresa necessita de uma política de informação que irá estabelecer as regras sobre como os dados serão compartilhados, disseminados, adquiridos, padronizados, classificados e inventariados;

V. O data cleasing consiste em atividades para a descoberta de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados que não podem ser obtidos através do OLAP.

Marque a opção que apresenta a quantidade de itens com afirmações VERDADEIRAS sobre o banco de dados:

• A. 5
• B. 4
• C. 3
• D. 2
• E. 1

Gabarito: B

Comentários

• O data mining diferentemente do OLAP, fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros, se tornando uma importante ferramenta para tomada de decisão dos gestores.

  O data cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos, formatados inadequadamente ou redundantes.

  Quem faz o processo de descoberta de dados ocultos é o data mining e não o data cleansing.
  
  FONTE: https://goo.gl/RFcrXP

• GABARITO B

   

  I.II,III,IV. CORRETO

   

  V. ERRADO. Quem faz o processo de descoberta de dados ocultos é o data mining e não o data cleansing.

   

  Data Mining fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros, se tornando uma importante ferramenta para tomada de decisão dos gestores.

   

  O Data Cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos, formatados inadequadamente ou redundantes.

   

  Fonte: https://goo.gl/RFcrXP

• Item I passivo de anulação.

  O foco do DW é dados históricos. Dados correntes é para sistemas OLTP.