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ID 39023 Informática Básica Business Intelligence FGV 2018

No contexto das “fact tables”, no âmbito de bancos de dados “data warehouse”, analise as afirmativas a seguir.

I. Constituem o material primordial dos processos de computação e agregação das consultas.

II. Contêm referências às dimensões a elas associadas.

III. Podem conter registros de tempo (time stamps).

IV. Podem conter “degenerate dimensions”. Está correto o que se afirma em

A I, II e III, somente.
B I, II e IV, somente.
C I, III e IV, somente.
D II, III e IV, somente.
E I, II, III e IV.
ID 6696 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Os metadados têm fundamental importância na estrutura de data warehouses por propiciarem um uso mais eficiente daquele repositório de dados, já que

A alteram as tabelas de referência, provenientes do processo de extração de dados.
B balizam a política de recuperação lógica e física a ser adotada pelo administrador de dados.
C permitem que o usuário direcione a análise, pelo conhecimento da estrutura dos dados.
D propiciam a independência de dados, especificada pela arquitetura ANSI/SPARC.
E viabilizam a segurança discricionária de acesso às tabelas de dimensões do repositório.
ID 6686 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Na notação BPMN, uma swimlane

A representa um objeto de dados
B configura um conector de associação
C define escopo e responsável de cada processo
D identifica elementos de fluxo como gateways e eventos
E adiciona informações complementares que não afetam o fluxo
ID 6678 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Em relação ao uso de modelos de dados em data warehouses, Inmon

( 2005 ) declara que o modelo de dados por trás do modelo relacional é em um nível razoavelmente alto de abstração, enquanto o modelo de processo por trás do modelo multidimensional não é de nenhuma forma abstrato. Nesse contexto, o modelo

A multidimensional deve ser adotado também para as aplicações de processamento de transações da empresa, pela sua forma otimizada.
B multidimensional é altamente eficiente, podendo, por meio de um modelo único, servir a todas as comunidades de usuários dentro de uma empresa.
C relacional é adequado para o acesso de um usuário ou comunidade de usuários únicos, por causa de suas otimizações inerentes.
D relacional é altamente flexível, mas não tem o desempenho otimizado para nenhum usuário.
E relacional é mais adequado aos data marts, nos níveis de departamento ou subdepartamento, onde os dados têm escopo menor.
ID 6673 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

O mundo experimenta há vinte anos uma nova forma de realização de atividades comerciais, por conta do surgimento da internet e das tecnologias a ela envolvidas. Nesse contexto, os sistemas de negócios eletrônicos, ou e-business, revolucionaram as barreiras físicas naturais até então existentes, mudando a forma pela qual as organizações devem pensar seus negócios, e como os sistemas de informação devem apoiá-los. Nesse cenário, é possível classificar os sistemas de e-business em função do seu grau de digitalização. Assim, em uma empresa

A brick-and-mortar, o processo é digital, mas o produto e a entrega são físicas.
B click-and-brick, o processo, o produto e a entrega são digitais.
C click-and-mortar, o processo, o produto e a entrega são físicas.
D click-and-play, o processo, o produto e a entrega são digitais.
E pure-play, o processo, o produto e a entrega são digitais.
ID 6662 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas

A construir seus modelos de enquadramento, a partir de um conjunto de dados contínuos.
B poder ser implementada por algoritmos estáveis e de significativa eficácia, tais como C4.5, classificadores bayesianos ou K-Prototypes.
C ser um método de aprendizado de máquina não supervisionado, observando o teorema NFL – No Free Lunch.
D ter a sua eficácia avaliada por uma métrica denominada suporte, que indica quantas vezes um item de dado foi corretamente classificado.
E ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma função de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de dados X em uma classe y.
ID 6656 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

As ferramentas e técnicas de mineração de dados (data mining) têm por objetivo

A preparar dados para serem utilizados em um “data warehouse” (DW).
B permitir a navegação multidimensional em um DW.
C projetar, de forma eficiente, o registro de dados transacionais.
D buscar a classificação e o agrupamento (clusterização) de dados, bem como identificar padrões.
E otimizar o desempenho de um gerenciador de banco de dados.
ID 6654 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Na construção de data warehouses é possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, espera- -se melhorar a qualidade das análises a serem realizadas, a partir desse data warehouse. Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de preparação de dados nessa etapa?

A Avaliação estocástica dos metadados
B Discretização de atributos numéricos
C Imputação de valores ausentes
D Seleção de atributos relevantes
E Verificação de cálculos inválidos
ID 6649 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

Ao construir um modelo de dados para um data warehouse de sua empresa, um desenvolvedor viu-se às voltas com três tabelas relacionais: venda, cliente e vendedor. Ao fazer uma transformação para o modelo estrela, ele deve organizar:

A venda, como tabela fato; cliente e vendedor, como tabelas dimensão
B cliente e vendedor, como tabelas fato; venda, como tabela dimensão
C cliente, como tabela fato; venda e vendedor, como tabelas dimensão
D vendedor e venda, como tabelas fato; cliente, como tabela dimensão
E vendedor, como tabela fato; cliente e venda, como tabelas dimensão
ID 6645 Informática Básica Business Intelligence CESGRANRIO 2018

O drill-down (desmembramento) é uma operação que, em um cubo OLAP, permite visualizar

A apenas dados agregados.
B dados do cubo, mantendo uma das dimensões fixa.
C dados detalhados, até o menor nível de granularidade da tabela de fatos.
D dados detalhados, além do menor nível de granularidade da tabela de fatos.
E um subconjunto do cubo com mais de uma dimensão fixa.