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Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI ( Business Intelligence ). A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).

A Certo
B Errado

O analista Flávio precisa analisar diversos dados contábeis do MPU sob diferentes perspectivas ao longo do tempo para fundamentar suas perícias. Para isso, ele recorreu ao ambiente analítico do MPU, a fim de utilizar uma ferramenta que permita realizar operações de roll-up, drilldown, slice, dice e pivot. Para apoiar suas perícias, Flávio deve usar uma ferramenta:

A ETL;
B OLAP;
C SciPy;
D Postgres;
E Data Lake.

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI ( business intelligence ). Em bancos de dados multidimensionais, a relação entre dados é sempre representada em estrutura tabular bidimensional, sem suporte a modelos de dados hierárquicos ou de rede.

A Certo
B Errado

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI ( business intelligence ). O OLAP ( online analytical processing ) é utilizado principalmente para transações de alta velocidade e alto volume de dados operacionais.

A Certo
B Errado

Acerca de bancos de dados, julgue os seguintes itens. A técnica de agregação em bancos de dados multidimensionais permite pré-computar somatórios e médias, o que otimiza o tempo de resposta nas consultas analíticas.

A Certo
B Errado

Uma das formas de se criar um modelo floco de neve (snowflake) clássico de um modelo dimensional é apresentada corretamente em qual das alternativas a seguir?

A Remove-se atributos de baixa cardinalidade de uma tabela de dimensão e coloca-se esses atributos em uma tabela de dimensão secundária, conectada por uma chave de floco de neve.
B Acrescenta-se todas as chaves primárias como chave estrangeira em uma única tabela central. Após isso, conecta-se as tabelas secundárias a outras tabelas, terciárias. Isso dá a formação do floco de neve.
C Remove-se as formas normais, sendo elas 1FN, 2FN e 3FN. Após isso, coloca-se todos os dados em uma tabela única que passará por uma validação ETL (Extração, Transformação e Carga).
D Fragmenta-se o modelo relacional em diversas dimensões das quais se retira as chaves primárias e estrangeiras, uma vez que os dados pertencentes ao modelo serão sumarizados.
E Gera-se dimensões degeneradas ou descaracterizadas pelas tabelas transacionais. Apesar da perda de dados, isso se faz relevante para a análise em diferentes dimensões.