Questões de Banco de Dados - Data Mining para Concurso

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os repositórios específicos de dados às suas características.

Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.

Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes. 


A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é: 

Mineração de dados (Data Mining) pode ser definido como o processo de analisar bases de dados de grande porte, a fim de descobrir informações por meio de consultas. Tendo em vista as fases do processo de KDD (Knowlegde Discovery in Databases, descoberta de conhecimento nos bancos de dados) utilizado em Data Mining, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Mineração de dados: fase responsável pela escolha dos algoritmos a serem aplicados para a descoberta de informações. Essa escolha depende fundamentalmente dos objetivos do processo de KDD.
( ) Preparação dos dados: nessa fase, os dados necessários para a solução de um problema são selecionados na base de dados. Essa etapa inicia-se a partir do agrupamento organizado de uma grande quantidade de dados de uma ou mais bases de dados, selecionando somente aqueles que são relevantes.
( ) Limpeza dos dados: essa fase consome grande parte do esforço necessário para todo o processo devido à dificuldade de integrar bases de dados heterogêneas.
( ) Interpretação: ao final do processo, o sistema de mineração de dados gera um relatório das descobertas, que passa então a ser interpretado por analistas de mineração. Somente após essa interpretação obtém-se o conhecimento.
A sequência está correta em

Sobre os tópicos relacionados à tecnologia e informação com suas respectivas categorias de armazenamento e análise de dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.

( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em

A árvore de decisão é uma técnica utilizada em mineração de dados cuja abordagem para a criação de regras para utilização nos próximos eventos é a