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Questão FC373161

Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:

Tópicos Mesclados de Ciência de Dados

FCC · 2023

Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:

  1. os sistemas OLAP, que têm foco no nível operacional da organização, proporcionando alta velocidade na consulta, inserção, alteração e exclusão de dados. Os dados, voláteis, são armazenados em SGBDs relacionais e a sua atualização é feita no momento da transação.
  2. os Data Warehouses, que proporcionam alto desempenho para consulta de dados históricos. Os dados são obtidos de diversas fontes, passam por um processo de ETL e geralmente são armazenados em um modelo dimensional como Star e Snowflake.
  3. as ferramentas OLAP, que utilizam a técnica de argumentação ativa, isto é, ao invés de o gestor definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisá-los, as ferramentas OLAP pesquisam automaticamente a base de dados à procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando problemas que não tinham sido detectados pelo gestor.
  4. as análises de BI, que utilizam algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade da ocorrência de resultados futuros a partir de dados históricos armazenados em data lakes.
  5. as ferramentas de Data Mining, que combinam os melhores elementos de Data Lakes e de Data Warehouses, formando um sistema aberto e padronizado, capaz de estruturar os dados e os recursos de gerenciamento de dados, de forma a proporcionar ao gestor uma exploração detalhada dos dados em busca de informações para a tomada de decisão.
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Gabarito

B

Comentário do professor

Os Data Warehouses são repositórios projetados para consolidar e disponibilizar dados históricos com alto desempenho para consultas analíticas.

Dados de várias fontes são extraídos, transformados e carregados pelo processo ETL, que padroniza, limpa e integra informações antes do armazenamento.

No armazenamento predomina o modelo dimensional, organizado em tabelas fato (medidas numéricas) e dimensões (atributos descritivos), o que facilita agregações e consultas.

Os esquemas em Star são mais desnormalizados, otimizando velocidade de leitura; os em Snowflake normalizam dimensões para economizar espaço e melhorar governança.

Esse desenho favorece relatórios, cubos OLAP e análises de Business Intelligence sobre séries históricas, priorizando desempenho e consistência dos dados.

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