Indique certo ou errado para cada afirmativa sobre a diferença entre OLTP e OLAP no contexto de Business Intelligence: OLTP é usado para análise de dados históricos, enquanto OLAP é usado para transações em tempo real. Resposta 1 Questão 4 Escolher... OLTP e OLAP são técnicas diferentes de modelagem de dados, sem relação direta com Business Intelligence. Resposta 2 Questão 4 Escolher... OLTP e OLAP são termos intercambiáveis que se referem ao mesmo conceito de armazenamento e análise de dados. Resposta 3 Questão 4 Escolher... OLTP lida com transações que ocorrem simultaneamente, enquanto OLAP é voltado para análise de dados estratégicos e tomada de decisões. Resposta 4 Questão 4 Escolher...

Com seus conhecimentos sobre OLAP e OLTP, assinale a opção que não corresponde ao modelo OLTP. Questão 7Resposta a. O modelo OLTP deve manter a organização correta do banco de dados para a otimização de consultas e uso adequado das abordagens possíveis ao modelo. b. OLTP é um modelo de banco de dados projetado para dar suporte a transações em tempo real. É voltado para aplicações que necessitam de processamento de transações individuais, como sistemas de vendas. c. O OLTP geralmente é baseado em um banco de dados relacional, onde os dados são organizados em tabelas com relações definidas entre elas por meio de chaves primárias e chaves estrangeiras. d. OLTP é um modelo de banco relacional não sendo úitil em transações rotineiras, como transações bancárias, sendo mais focado na eficiência e velocidade das operações complexas e dinamicas.

Considere a situação relatada:Você é um consultor de uma empresa global líder no setor de varejo que está buscando aprimorar suas operações e estratégias de mercado. Recentemente, a empresa decidiu implementar um sistema avançado de Business Intelligence (BI) para melhorar sua capacidade de coletar, analisar e agir com base em dados, visando manter sua competitividade e promover a inovação. O sistema de BI que a empresa está planejando implementar é baseado em tecnologias de computação em nuvem e big data. Ele será responsável por coletar dados de várias fontes, incluindo vendas, logística e feedback do cliente, e utilizar algoritmos de machine learning para prever tendências de mercado e comportamentos de consumo. Essas previsões serão então utilizadas para recomendar ajustes em tempo real nas estratégias de produção e marketing da empresa.No entanto, antes de prosseguir com a implementação do sistema de BI baseado em computação em nuvem, a empresa está revisando as possíveis consequências dessa decisão.Fonte: a Autora.A partir de sua leitura, sobre uma das principais consequências da computação em nuvem para a empresa, assinale a alternativa correta:AlternativasAlternativa 1:Redução da equipe de TI.Alternativa 2:Redução de custos com infraestrutura de TI.Alternativa 3:Diminuição da capacidade de análise de dados.Alternativa 4:Aumento da dependência de conexões físicas de rede.Alternativa 5:Comprometimento da segurança dos dados empresariais.

Compare and contrast OLTP and Data Warehousing

Data Warehouse é “um banco de dados relacional projetado para consulta e análise, em vez de processamento de transações”. Está inserido dentro de um ambiente de processos de extração (extract), transporte (carga/load) e transformação (transform) – ETL – das informações, além de um mecanismo de processamento analítico online (OLAP), entre outras ferramentas que possam agregar informações diversas para auxiliar na tomada de decisão. Algumas características são:I. Baixo nível de granularidadeII. Grande quantidade de dados históricosIII. Tecnologia otimizada para armazenamento e gerência de grandes quantidades de dadosIV. Tecnologia otimizada para acesso de consultas rápidasV. Cada área departamental possui suas características específicasDas alternativas, quais características se referem ao Data Warehouse?I, II e IIII, IV e VIV e VApenas IIIIII, IV e V

O Business Intelligence é um recurso essencial para acessar,compartilhar e consolidar dados clínicos. Considere que a rede fictícia da figura a seguir foi projetada de acordo com o modelo de maturidade CMMI (Capability Maturity Model Integration — Integração do Modelo de Maturidade Capacitiva), que foi criado com o objetivo de consolidar requisitos clínicos e apresentar alta confiabilidade e velocidade de acesso aos dados para uma rede de hospitais de um Estado. Essa solução traria inúmeros benefícios no âmbito da saúde, pois resultados, exames e pesquisas seriam disponibilizados para os setores envolvidos.