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Datamining: Define uma série de procedimento, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar os dados de um Data Warehouse ou Data Mart à procura de padrões e tendências a respeito dos dados armazenados. A análise de dados exploratória ("Data Mining") é o processo de descobrimento de vários modelos, sumários e valores derivados a partir de um dado conjunto de dados. Há várias técnicas para se realiar esse processo, tais como métodos estatísticos, análise de cluster, árvore de decisão, redes neurais e regras de associação. Etapa de um processo conhecido como extração de conhecimento em bases de dados ou Knowledge-Discovery in Databases (KDD). Quando os dados são do tipo não-estruturados ou textos, chamamos de Text Data Mining ou simplesmente Text Mining, ou ainda Knowledge Discovery from Text (KDT).
Data warehouse: ou armazém de dados é um banco de dados com dados históricos usados para análise e decisões das mais exóticas perguntas realizadas por executivos. Os dados contidos nos data warehouse são sumarizados, periódicos e descritivos. Com a manipulação desses dados os executivos podem tomar decisões baseadas em fatos e não em intuições e especulações. Os data warehouses são projetados para processamento on-line analítico (OLAP, On-line Analytical Processing) ao invés do processamento transacional on-line (OLTP, On-line Transactional Processing). Ferramentas OLAP para pesquisa inteligente de dados são chamadas de data mining. Delimitando a abrangência dos dados a uma área de negócio da empresa o data warehouse passa a se denominar data mart. É possível implementar um data warehouse com vários data marts distribuídos.
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Datamining e OLAP são ferramentas para recuperar informações de um data warehouse. O data mining vai muito além da simples consulta a um banco de dados, no sentido de que permite aos usuários explorar e inferir informação útil a partir dos dados, descobrindo relacionamentos escondidos no banco de dados.
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Acredito que o gabarito esteja equivocado. Não há celeuma alguma quanto a interatividade permitida pelo análise OLAP, onde é possível fazer várias operações acerca do cubo de dados. Agora não há que se falar de ausência de interatividade no Data Mining. Pode até ser menos interativo do que a análise OLAP, mas inferir que não é interativo seria desconsiderar, por exemplo, que um analista pode gerar hipóteses a serem testadas numa ferramenta de DataMining, ou seja, o analista usa o conhecimento para realimentar o procedimento de Data Mining. Gabarito redondamente equivocado.
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O segredo é o termo "busca".
"não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis,"
A busca se dá por meio de técnicas ou algorítimos como redes neurais, arvóre de decisão, etc. que é diferente de analisar e inferir hipóteses.
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Todas as demais questõs de Data Miming do Cespe estão baseadas no livro do Navathe, exceto esta.
Veja que destoa completamente do conceito do mesmo livro:
Navathe 6ª Edição:
A maioria das ferramentas (de Data Mining) é executada em uma ambiente de interface gráfica com o usuário. Alguns incluem tecnicas de visualização sofisticadas capazes de manipular dados interativamente. Há também os que fazem parte da ferramente OLAP.
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Pelo que to percebendo, estudar banco de dados pra Cespe é enfiar a cara no livro de Navathe ;)
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"Um datamining emprega tecnologias baseadas em inteligência artitficial. ... Assim, finalmente, podemos definir dataming como a extração automática de dados sobre padrões, tendências, associações, mudanças e anomalias previamente não identificadas"
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"OLAP constitui a sigla de On-Line Analytical Processing ou simplesmente Processamento Analítico Online. OLAP é uma tecnologia ou ferramenta que permite ao usuário extrair informações de um data warehouse ou de data mart de forma customizada, simples e interativa. Desse modo, diferentemente do datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis, as ferramentas OLAP se tornam um grande aliado dos tomadores de decisão."
Fonte: Sistemas Integrados de Gestão – ERP (CICERO CAIÇARA JUNIOR), pág. 175
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busca por informação é diferente de busca por conhecimento. Informação é bruta e nas inferencias sobre elas é que consiste o conhecimento. Logo por esse lado a questão está correta visto que o data mining tras a informação de forma automatica (por software de logaritimos). Outro ponto é que a questão usa o termo "usuario", o qual se entende como usuario final; cliente, esse realmente não interage na busca por informações, e sim o programador ou projetista do SGBD que cria e modifica o software. Logo questão mtoo escorregadia e foda tem q se atentar a esses dois termos "informação" e "usuario" no sentido estrito usado em TI, mas esta correta!!!
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CERTO
Trata da capacidade de analisar grandes volumes de informações nas mais diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse (DW). O OLAP também faz referência às ferramentas analíticas utilizadas no BI para a visualização das informações gerenciais e dá suporte para as funções de análises do negócio organizacional.
As limitações dos bancos de dados relacionais que utilizam modelo entidade-relacionamento podem ser superadas por meio do uso de ferramentas OLAP (online analytical processing).
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"Diferentemente de datamining, que não possibilita a interação do usuário na busca por informações úteis" . E o aprendizado de máquina supervisionado como fica?
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WTF!? e o aprendizado supervisionado? eeeeita