Questão FC369952
O Comitê Olímpico Brasileiro está implantando uma nova infraestrutura de banco de dados em memória para otimizar a análise de desempenho dos atletas. A utilização de técnicas de In
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2024
O Comitê Olímpico Brasileiro está implantando uma nova infraestrutura de banco de dados em memória para otimizar a análise de desempenho dos atletas. A utilização de técnicas de Inteligência Artificial (IA) tem permitido prever resultados, identificar padrões de desempenho e detectar anomalias em tempo real, proporcionando aos treinadores dados rápidos e precisos para tomada de decisões estratégicas. Com a combinação de IA e bancos de dados em memória, o Comitê espera melhorar a eficiência na análise de grandes volumes de dados e fornecer insights personalizados para cada atleta, otimizando o treinamento e a performance nas competições. Diante desse cenário, sobre o impacto da IA aplicada a bancos de dados em memória, assinale a opção incorreta.
- A IA pode ser usada para identificar padrões e anomalias nos dados em tempo real, permitindo ações proativas pelos treinadores.
- Modelos de aprendizado de máquina podem ser treinados e executados diretamente na memória, acelerando a análise preditiva do desempenho dos atletas.
- A IA pode automatizar a criação de consultas SQL complexas, facilitando o acesso aos dados para usuários não técnicos, como treinadores e gestores.
- Bancos de dados em memória eliminam a necessidade de técnicas de otimização de consultas SQL, tornando a IA a única forma de melhorar o desempenho.
- A combinação de IA e bancos de dados em memória permite a criação de sistemas de recomendação em tempo real, personalizados para cada atleta.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A afirmação diz que bancos de dados em memória eliminam a necessidade de otimização de consultas, deixando a IA como única forma de ganho de desempenho. Isso é incorreto.
Embora a memória reduza a latência de I/O, permanece essencial otimizar planos de execução, escolher índices, usar particionamento, materializar resultados e reescrever consultas para reduzir custo computacional e uso de memória. Técnicas como hash join, ordenação externa, vetorização e estatísticas de dados continuam determinantes.
A IA pode automatizar e melhorar ajustes (ex.: recomendações de índices, tunning), mas não substitui os princípios determinísticos de otimização e engenharia do SGBD; ambos são complementares para máxima performance.
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