Acerca de DataMining e de DataWarehouse, julgue o item sub...

Data Warehouse e Data Mining estão interligados. Ou seja, ambos podem usufruir dos respectivos bancos de dados.

fosse direito teria 1000 comentarios kkkkkkkk

falou e disse, leonardo antunes. KKKKKKKKKK

isso serve de motivação

Informática está presente em alguns concursos, já direito está presente em praticamente todos os concursos.

lembrando que para a realizacão de data mining o uso de data warehouse não é obrigatório!

(C)

Outras da (Cespe / D.W )que ajudam a responder:

As aplicações de Business Intelligence, nas últimas décadas, se utilizam de dados multidimensionais, armazenados em Data Warehouse, para gerar visões de negócios baseados em análises(diagnósticas, descritivas e preditivas.(C)

Um data warehouse é um tipo de sistema de gerenciamento de dados projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de business intelligence (BI), especialmente a análise avançada. Os data warehouses destinam-se exclusivamente a realizar consultas e análises avançadas e geralmente contêm grandes quantidades de dados históricos. Os dados em um data warehouse geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de "log" de aplicativos e aplicativos de transações.(C)

Questão

Um DataWarehouse provê uma excelente base para a realização de DataMining, pois os algoritmos de DataMining demandam grandes quantidades de dados em nível detalhado; ✅ o DataMining tira vantagem de bases de dados que estejam integradas e limpas; ✅ e a infraestrutura necessária para a criação de um DataWarehouse atende às necessidades das operações de DataMining. ✅

• Um DataWarehouse provê uma excelente base para a realização de DataMining, pois os algoritmos de DataMining demandam grandes quantidades de dados em nível detalhado;

Um DataWarehouse (DW) fornece uma grande base de dados já que captura dados de diferentes fontes. Por isso, ele é útil para mineração. O DW provê essa base com um grade número de informações.

• o DataMining tira vantagem de bases de dados que estejam integradas e limpas;

A mineração precisa de dados limpos.

A limpeza melhora a qualidade dos dados, pois inconsistências são corrigidas e dados inválidos são eliminados.

• e a infraestrutura necessária para a criação de um DataWarehouse atende às necessidades das operações de DataMining.

A integração dos dados ocorre com a combinação de diferentes fontes de dados em uma única fonte de dados integrada. Isso também feito pelo DW.

Assim, um DW gera uma fonte de dados limpa e integrada que atende as necessidades dos algoritmos de mineração.

Gabarito certo. ✅

Só se atentem ao fato de que o Data Mining não tem seu uso restrito ao Data Warehouse.

Ano: 2012 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: PEFOCE Prova: CESPE - 2012 - PEFOCE - Perito Criminal - Análise de Sistemas

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto. (ERRADO)(Não é restrito ao DW)

Ano: 2008 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPEA Prova: CESPE - 2008 - IPEA - Analista de Sistemas - Suporte de Banco de Dados

O data mining é um processo utilizado para a extração de dados de grandes repositórios para tomada de decisão, mas sua limitação é não conseguir analisar dados de um data warehouse. (ERRADO)(Pode ser usado no DW)

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2011 - MEC - Administrador de Dados

A exploração, no sentido de utilizar as informações contidas em um datawarehouse, é conhecida como data mining. (CERTO) (NÃO RESTRINGIU O USO)

Isso aqui foi uma AULA.

Alternativa Correta: C - Certo

Para entender a veracidade da afirmação, é necessário compreender a relação entre Data Warehouse (DW) e Data Mining. O DW é um repositório centralizado de dados que foi preparado e organizado para facilitar análises e relatórios. Estes dados são usualmente limpos, integrados e transformados, de modo a estarem prontos para o processo de extração de conhecimento.

Por outro lado, o Data Mining é um conjunto de técnicas que buscam padrões, correlações, ou insights em grandes conjuntos de dados. Para tal, o Data Mining beneficia-se de dados que são consistentes e abrangentes, características presentes em um DW.

A afirmativa está correta por várias razões:

• O DW provê uma grande quantidade de dados históricos, o que é fundamental para a aplicação de algoritmos de Data Mining, que necessitam de um volume expressivo de informações para gerar resultados significativos.
• Os dados em um DW são integrados de várias fontes, o que permite uma visão unificada e ajuda a evitar problemas causados por inconsistências e dados fragmentados.
• A limpeza dos dados, processo usual na construção do DW, é essencial para a eficácia dos algoritmos de Data Mining, que poderiam ser levados a interpretações incorretas ou menos precisas se os dados contivessem muitos erros ou ruídos.
• A infraestrutura de um DW, que muitas vezes inclui ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load), sistemas de indexação e consulta, e potentes capacidades de armazenamento e recuperação, é também apropriada para o processamento intenso que o Data Mining exige.

Portanto, a sinergia entre Data Warehouse e Data Mining é evidente e fundamental, confirmando a alternativa como correta.