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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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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