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Questão FC441266

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séri

Bancos de Dados Dimensionais

FCC · 2017

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas do tipo I não tem a capacidade de realizar inferências indutivas, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, que são uma característica nativa de sistemas do tipo II. Sistemas do tipo I fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Sistemas do tipo II, por outro lado, podem ajudar a detectar tendências, encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em bancos de dados. Os sistemas do tipo II podem encontrar informações ocultas nos dados disponíveis, mas é o gestor quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para a organização.


Os sistemas do tipo I e II são, correta e respectivamente,

  1. Data Warehouse e Data Mining.
  2. Banco de Dados Multidimensional e Banco de Dados Relacional.
  3. Data Mining e Data Warehouse.
  4. OLAP e Data Mining.
  5. OLAP e Data Warehouse.
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Gabarito

D

Comentário do professor

Os sistemas do tipo I correspondem ao OLAP. Caracterizam-se por uma visão multidimensional dos dados, com suporte a hierarquias, agregações e análises históricas. São indicados para indexação, alocação de custos, análise de séries temporais e cenários what-if, fornecendo relatórios e cubos analíticos que facilitam a exploração e síntese da informação. OLAP não realiza inferência indutiva; foca em organizar e sumarizar dados para suporte à decisão.

Os sistemas do tipo II correspondem ao Data Mining. Utilizam técnicas capazes de realizar inferência indutiva, descobrir padrões, tendências e relações ocultas nos dados, e gerar modelos preditivos. Data Mining encontra conhecimento que nem sempre é aparente em consultas multidimensionais, ajudando a identificar oportunidades e riscos.

Em conjunto, OLAP estrutura e apresenta os dados, enquanto Data Mining extrai conhecimento valioso que o gestor deve interpretar e valorar para a organização.

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