Questão de Banco de Dados — BI (Business Intelligence) — FCC 2015
Banco de Dados›BI (Business Intelligence)
Código
fc026778
Banca
FCC
Órgão
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Ano
2015
Nível
Médio
Cargo
Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação
Uma plataforma de Business Intelligence envolve o DW − Data Warehouse e diversos componentes, dentre os quais, encontram-seI. um subconjunto de informações do DW que podem ser identificados por assuntos ou departamentos específicos.II. ferramentas com capacidade de análise em múltiplas perspectivas das informações armazenadas.III. ferramentas com capacidade de descoberta de conhecimento relevante. Encontram correlações e padrões dentro dos dados armazenados.IV. processo de extração, tratamento e limpeza dos dados para inserção no DW.Os componentes de I a IV são, correta e respectivamente,
AStaging Area − Data Mining − OLAP − ETL.
BData Mart − OLAP − Data Mining − ETL.
COLTP − Drill Through − Drill Across − Staging Area.
DCubo de dados − Data Mining − OLTP − Operações Drill.
EStaging Area − OLAP − Data Mining − Operações Drill.
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GabaritoB — Data Mart − OLAP − Data Mining − ETL.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Business Intelligence
Gabarito: letra B. A descrição I refere-se a um subconjunto departamental do DW (Data Mart); a II, a ferramentas de análise multidimensional (OLAP); a III, a descoberta de padrões (Data Mining); e a IV, ao processo de extração, transformação e carga (ETL). A alternativa B é a única que apresenta exatamente essa sequência.
A banca cobra o conhecimento dos componentes típicos de uma plataforma de BI. Cada descrição corresponde a um elemento consagrado na literatura:
I: "subconjunto de informações do DW que podem ser identificados por assuntos ou departamentos específicos" → Data Mart. O Data Mart é um subconjunto lógico do Data Warehouse, voltado a uma área de negócio (finanças, marketing, etc.).
II: "ferramentas com capacidade de análise em múltiplas perspectivas" → OLAP (Online Analytical Processing). As ferramentas OLAP permitem visualizar dados sob várias dimensões (drill-down, slice, dice, etc.).
III: "ferramentas com capacidade de descoberta de conhecimento relevante... correlacões e padrões" → Data Mining. É o processo de identificar padrões, associações e correlações ocultas nos dados.
IV: "processo de extração, tratamento e limpeza dos dados para inserção no DW" → ETL (Extract, Transform, Load). É o pipeline que alimenta o DW.
Análise das alternativas
Componente
Descrição (I a IV)
Função Principal
Data Mart
I. Subconjunto de informações do DW por assunto/departamento
III. Descoberta de conhecimento, correlações e padrões
Identificação de padrões ocultos
ETL
IV. Extração, tratamento e limpeza dos dados para o DW
Pipeline de preparação e carga de dados
Alternativa A — ❌ Incorreta
Troca a ordem: coloca Staging Area (que é uma área intermediária de preparação, não um subconjunto departamental) no lugar do Data Mart, e inverte OLAP e Data Mining.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Sequência exata: Data Mart (I), OLAP (II), Data Mining (III), ETL (IV).
Alternativa C — ❌ Incorreta
Mistura conceitos de OLTP (sistemas transacionais) e operações OLAP (Drill Through, Drill Across), além de usar Staging Area no lugar de ETL.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Cubo de dados é um conceito OLAP, não um subconjunto departamental; OLTP não é ferramenta de descoberta de padrões; Operações Drill não correspondem ao processo ETL.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Staging Area não é subconjunto departamental; Operações Drill não é processo de extração/tratamento.
PEGA ESSA DICA!
Para memorizar a sequência, lembre-se da ordem lógica: primeiro os dados são preparados e carregados (ETL), depois armazenados no DW, de onde são extraídos subconjuntos departamentais (Data Mart). As análises multidimensionais (OLAP) e de descoberta (Data Mining) atuam sobre esses dados. Na prova, identifique o termo-chave de cada descrição: "subconjunto" → Data Mart, "múltiplas perspectivas" → OLAP, "padrões" → Data Mining, "extração, tratamento e limpeza" → ETL.