Questão FC369732
Em relação à análise de dados em Business Intelligence, a distinção entre dados estruturados e não estruturados influencia significativamente a escolha das ferramentas e técnicas d
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
Em relação à análise de dados em Business Intelligence, a distinção entre dados estruturados e não estruturados influencia significativamente a escolha das ferramentas e técnicas de análise utilizadas. Assinale a opção que indica a principal diferença entre esses tipos de dados.
- Dados estruturados são armazenados em bancos de dados No SQL, enquanto dados não estruturados são armazenados em bancos de dados relacionais.
- Dados não estruturados são mais facilmente analisados por ferramentas de BI tradicionais, devido à sua organização predefinida.
- Dados estruturados são adequados para análises quantitativas e relatórios padronizados, enquanto dados não estruturados exigem técnicas mais avançadas para extrair insights.
- Dados estruturados são menos valiosos para a tomada de decisões de negócios, pois não permitem identificar padrões e tendências do mercado.
- Dados não estruturados, como posts em redes sociais e e-mails de clientes, não podem ser utilizados para gerar insights sobre o comportamento do consumidor.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Dados estruturados são organizados em tabelas com esquemas definidos (colunas e tipos). Isso facilita consultas via SQL, agregações, cálculos estatísticos e criação de dashboards padronizados; por isso são ideais para análises quantitativas e relatórios repetíveis.
Já dados não estruturados (texto livre, imagens, áudio, logs) não seguem um esquema fixo e exigem pré-processamento para virar insumo analítico. Processos de ETL, extração de características e indexação são necessários.
Para extrair insights de dados não estruturados usam‑se técnicas avançadas como NLP, extração de entidades, vetorização (embeddings), visão computacional e modelos de machine learning, em vez de simples consultas relacionais.
Portanto, a natureza dos dados orienta a escolha de ferramentas e métodos: estruturas bem definidas para relatórios padronizados; abordagens sofisticadas para insights em dados não estruturados.
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