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OLAP (Online Analytical Processing) é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.
Data Mining - a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados para auxiliar a tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas.
fonte: wikipedia.com
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Por que não é a letra a?
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"OLAP é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas de OLAP não têm a capacidade de realizar inferências indutivas além das análises preditivas limitadas a esses fatores."
http://www.bigdatabusiness.com.br/veja-como-a-mineracao-de-dados-pode-deixa-lo-a-frente-dos-concorrentes/
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Isabella, o OLAP é justamente a ferramenta de análise que trabalha em cima da data warehouse. A data warehouse por si só não é uma ferramenta de análise.
http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html
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Gabarito D
Errei, marquei a alternativa A devido a questão falar "visão multidimencional de dados", logo lembrei do MOLAP e ja exclui a letra D, porem e consideravel que MOLAP faz parte da OLAP, questões assim necessita de muita atenção...
Go Go!
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linda questão! você pode usar ela para estudar e escrever no resumo do seu caderno
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Nesse tipo de questão devemos identificar palavras chave para saber quais conceitos estão sendo tratados. Veja que, ao se referir aos sistemas do tipo I, o examinador fala de visão multidimensional e suporte a hierarquias, indicando que está se referindo a OLAP. Se não fossem esses termos, poderíamos pensar tratar-se de um DW ou qualquer sistema de BI.
Já no tipo II, se faz referência a padrões e relações que estão ocultos nos dados, além de fazer uma breve referência ao aprendizado indutivo. Esses fatores nos levam a concluir que os sistemas do tipo II dizem respeito à mineração de dados.
Gabarito: D
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“OLAP é a sigla para On-Line Analytical Processing. Refere-se a análises rápidas de dados multidimensionais compartilhados. OLAP e mineração de dados são coisas diferentes, porém complementares.
OLAP é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas de OLAP não têm a capacidade de realizar inferências indutivas além das análises preditivas limitadas a esses fatores.
A inferência indutiva, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, é uma característica nativa de data mining. Talvez você já tenha visto referências a esse conceito, como “aprendizado de máquina”.
Sistemas de OLAP fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte total a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Minerar dados, por outro lado, normalmente não conta com os conceitos de dimensões e hierarquias.
Data mining pode ajudar a detectar tendências como “propensão de uma pessoa a comprar” e “propensão de um cliente a interromper a assinatura do serviço” (o infame “churn“). Os sistemas OLAP podem, então, agregar e indexar estas probabilidades.”
Curiosidade: O que seria uma análise “what-if”? Na análise do tipo What If, o usuário final introduz mudanças nas variáveis ou nas relações entre varáveis e observa as mudanças resultantes nos valores de outras variáveis. Ou seja, trata de como uma mudança de uma variável afeta outras Ex: O que ocorre se reduzirmos a propaganda
em 10%?
FONTE: ESTRATÉGIA CONCURSOS
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Gab.: letra D
OLAP (Processamento Analítico Online) é um termo utilizado para descrever a análise de dados complexos a partir do data warehouse (NAVATHE, 2006).