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Questão FC441268

1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás? 2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao núm

Bancos de Dados Dimensionais

FCC · 2017

Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:


1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?
2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?
3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?
4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?
5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?


Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:


I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.
II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.


Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,

  1. OLAP e Data Mining.
  2. ETL e ROLAP.
  3. Data Mining e SAP R/1.
  4. OLTP e OLAP.
  5. MOLAP e OLTP.
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Gabarito

A

Comentário do professor

A alternativa correta é OLAP e Data Mining.

OLAP (Online Analytical Processing) trabalha com dados agregados em cubos multidimensionais, permitindo sumarizações, cortes por período e cálculos ricos. É ideal para comparar trimestres, calcular tendência e projetar valores no curto prazo. Por exemplo, a variação percentual entre períodos é obtida por \( \frac{N_{atual}-N_{anterior}}{N_{anterior}}\times100\).

Data Mining atua em nível detalhado para descobrir padrões ocultos. Técnicas de classificação e regressão podem prever quem tem maior probabilidade de fazer acordo; clustering e regras de associação identificam características comuns desses casos.

Portanto OLAP responde às questões 1, 2 e 3 com agregações e cálculos; Data Mining responde às questões 4 e 5 ao extrair previsões e perfis a partir dos dados brutos.

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