O documento descreve as definições, objetivos, características e aplicações de Data Warehouse e Data Mining. Define Data Warehouse como uma coleção de dados integrados e não voláteis para apoiar a tomada de decisão e Data Mining como técnicas estatísticas e de inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados.
O documento discute o conceito de data warehouse, seu contexto histórico e funcionamento. Apresenta um estudo de caso da ANVISA, que implementou um data warehouse para apoiar a tomada de decisão, enfrentando desafios como diferenças nos dados e expectativas irrealistas dos executivos. O documento conclui destacando a importância dos data warehouses para sistemas de apoio à decisão.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
O documento discute o uso de data warehouse (DW) e data mining (DM) para apoiar a tomada de decisões empresariais. Ele explica que um DW armazena e organiza dados de várias fontes para análise, enquanto o DM busca padrões nesses dados. O documento também descreve arquiteturas comuns de DW, como estrela e floco de neve, e técnicas como fatos, dimensões e medidas. Por fim, apresenta um caso prático sobre um DW para uma distribuidora de filmes.
UCP - Projeto de Banco de Dados - Data WarehouseVinícius Amaral
Um data warehouse é um sistema que armazena dados históricos de uma empresa para apoiar a tomada de decisão. Ele integra dados de várias fontes em um único repositório para permitir consultas, relatórios e análises. Um data warehouse transforma dados de transações em formato OLTP para um formato OLAP para análise.
Apresentação que visa demonstrar resumidamente os conceitos básicos de um repositório de dados Data Warehouse. Assim explicando a estrutura e os resultados esperados de um Data Warehouse.
O documento discute data warehouse e data mining. Resume as principais ideias em:
1) Apresenta conceitos de data warehouse, incluindo definições, propriedades e fluxo de dados.
2) Discutem modelagem dimensional de dados, incluindo modelos estrela e flocos de neve.
3) Explicam data mining, incluindo conceitos, áreas de aplicação e técnicas como árvores de decisão e redes neurais.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
Data warehousing - Técnicas e procedimentosMarcos Pessoa
O documento discute sistemas de apoio à decisão (SAD) e data warehouses. SADs usam dados históricos armazenados em bancos de dados para fornecer informações úteis para tomada de decisões estratégicas. Data warehouses armazenam esses dados históricos de forma centralizada e especializada para análise, superando limitações de bancos de dados operacionais. O documento descreve características e arquitetura típicas de data warehouses.
O documento discute o conceito de data warehouse, seu contexto histórico e funcionamento. Apresenta um estudo de caso da ANVISA, que implementou um data warehouse para apoiar a tomada de decisão, enfrentando desafios como diferenças nos dados e expectativas irrealistas dos executivos. O documento conclui destacando a importância dos data warehouses para sistemas de apoio à decisão.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
O documento discute o uso de data warehouse (DW) e data mining (DM) para apoiar a tomada de decisões empresariais. Ele explica que um DW armazena e organiza dados de várias fontes para análise, enquanto o DM busca padrões nesses dados. O documento também descreve arquiteturas comuns de DW, como estrela e floco de neve, e técnicas como fatos, dimensões e medidas. Por fim, apresenta um caso prático sobre um DW para uma distribuidora de filmes.
UCP - Projeto de Banco de Dados - Data WarehouseVinícius Amaral
Um data warehouse é um sistema que armazena dados históricos de uma empresa para apoiar a tomada de decisão. Ele integra dados de várias fontes em um único repositório para permitir consultas, relatórios e análises. Um data warehouse transforma dados de transações em formato OLTP para um formato OLAP para análise.
Apresentação que visa demonstrar resumidamente os conceitos básicos de um repositório de dados Data Warehouse. Assim explicando a estrutura e os resultados esperados de um Data Warehouse.
O documento discute data warehouse e data mining. Resume as principais ideias em:
1) Apresenta conceitos de data warehouse, incluindo definições, propriedades e fluxo de dados.
2) Discutem modelagem dimensional de dados, incluindo modelos estrela e flocos de neve.
3) Explicam data mining, incluindo conceitos, áreas de aplicação e técnicas como árvores de decisão e redes neurais.
Este documento fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
Data warehousing - Técnicas e procedimentosMarcos Pessoa
O documento discute sistemas de apoio à decisão (SAD) e data warehouses. SADs usam dados históricos armazenados em bancos de dados para fornecer informações úteis para tomada de decisões estratégicas. Data warehouses armazenam esses dados históricos de forma centralizada e especializada para análise, superando limitações de bancos de dados operacionais. O documento descreve características e arquitetura típicas de data warehouses.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
Um Data Warehouse é um banco de dados com dados históricos usados para análise e decisões executivas, enquanto um Data Mart fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas com dados focados em uma unidade de negócios específica. Os principais tipos de Data Warehouse incluem opções baseadas em servidor, virtuais e distribuídas.
Apresentação sobre Data warehouse e Data mining do curso de Gestão da Informação UFPR. Matéria Informática aplicada II (Business Intelligence).
Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta, Rafael Slonik
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
O documento descreve os conceitos e características principais de um data warehouse. Ele define um data warehouse como um conjunto de dados integrados, não voláteis e variáveis no tempo para apoiar a tomada de decisões gerenciais. O documento também discute os processos de OLTP e OLAP, os tipos de data warehouses, e as etapas para implementar um data warehouse com sucesso.
OLAP fornece às organizações uma forma flexível e rápida de acessar, visualizar e analisar dados corporativos. OLAP organiza informações em cubos multidimensionais para facilitar análises complexas. Os sistemas OLAP ajudam os executivos a tomar decisões estratégicas mais rapidamente com base em informações detalhadas e agregadas.
O documento descreve conceitos e estruturas de Business Intelligence. Define Data Warehouse como um banco de dados especial estruturado para facilitar análise de dados. Detalha que estruturas comuns são modelos multidimensionais Star Schema e Snowflake Schema, e que Data Marts são repositórios temáticos alimentados por Data Warehouse. Explica que modelos multidimensionais são compostos por tabelas Fato e Dimensão.
1) O documento discute sistemas de informação, incluindo SAD/OLAP. Apresenta conceitos de SAD e OLAP e suas características.
2) Inclui exemplos de modelos de SAD e suas vantagens e desvantagens.
3) Também explica conceitos-chave de OLAP como cubos, dimensões e medidas, e diferentes tipos de arquitetura OLAP.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
O documento discute o processamento analítico online (OLAP), descrevendo seu modelo de dados multidimensional e operações comuns em cubos OLAP. Apresenta três modelos de armazenamento - MOLAP, ROLAP e HOLAP - e aplicações de OLAP em finanças, vendas, marketing, recursos humanos e produção.
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta p...fabiolagrijo
40º CONGRESSO BRASILEIRO DE PATOLOGIA CLÍNICA
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta para tomada de decisão
Fabíola Azevedo Grijó
Curitiba - PR
21/09/2006
O documento discute o crescimento das Casas Bahia de uma única loja para uma rede nacional e as dificuldades em analisar os dados de vendas de todas as lojas. Isso levou à necessidade de criar um data warehouse para extrair, padronizar e consolidar dados de múltiplas fontes, permitindo análises sobre o desempenho de cada loja e do negócio como um todo.
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
O documento discute a descoberta de conhecimento em bases de dados e mineração de dados. Apresenta os conceitos, o processo de KDD, métodos de mineração de dados e exemplos de aplicações. Explica como a análise de grandes volumes de dados pode extrair padrões úteis para tomada de decisões em diversas áreas como marketing, bancos e saúde.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Existem duas abordagens principais para o desenvolvimento de data warehouses e data marts: a abordagem de Kimball e a abordagem de Inmon. Embora concordem que o desenvolvimento deve ser iterativo e focado nas necessidades dos utilizadores, diferem na modelagem dos dados e na implementação, com Kimball defendendo uma abordagem bottom-up centrada nos data marts e Inmon uma abordagem top-down centrada no data warehouse corporativo.
BI - Uso e Benefícios ( Business Intelligence )Marco Garcia
A apresentação discute os benefícios e usos de Business Intelligence (BI), incluindo como BI pode transformar dados em informações valiosas para tomada de decisão, os principais componentes de um sistema de BI como data warehouse e data marts, e como empresas podem começar a implementar BI.
O documento apresenta a experiência de Mauricio C. Purificação como analista de Business Intelligence na Cárdio Pulmonar da Bahia, descrevendo seu percurso acadêmico e pesquisas relacionadas a BI, analytics e data warehousing. Também resume os principais conceitos e etapas para desenvolvimento de soluções de BI nas organizações.
O documento discute como a 7-eleven perdeu capacidade de decisão sobre pedidos de fornecedores à medida que cresceu, levando a vendas perdidas e estoque excessivo. A empresa desenvolveu seu próprio sistema de informação e banco de dados para alcançar "inteligência de negócios" e retomar o controle das decisões.
O documento discute o conceito de data warehouse, sua arquitetura e diferenças em relação ao operational data store. Apresenta as abordagens top-down e bottom-up para a construção de um data warehouse e fatores importantes para o sucesso de um projeto de data warehouse.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
Um Data Warehouse é um banco de dados com dados históricos usados para análise e decisões executivas, enquanto um Data Mart fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas com dados focados em uma unidade de negócios específica. Os principais tipos de Data Warehouse incluem opções baseadas em servidor, virtuais e distribuídas.
Apresentação sobre Data warehouse e Data mining do curso de Gestão da Informação UFPR. Matéria Informática aplicada II (Business Intelligence).
Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta, Rafael Slonik
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
O documento descreve os conceitos e características principais de um data warehouse. Ele define um data warehouse como um conjunto de dados integrados, não voláteis e variáveis no tempo para apoiar a tomada de decisões gerenciais. O documento também discute os processos de OLTP e OLAP, os tipos de data warehouses, e as etapas para implementar um data warehouse com sucesso.
OLAP fornece às organizações uma forma flexível e rápida de acessar, visualizar e analisar dados corporativos. OLAP organiza informações em cubos multidimensionais para facilitar análises complexas. Os sistemas OLAP ajudam os executivos a tomar decisões estratégicas mais rapidamente com base em informações detalhadas e agregadas.
O documento descreve conceitos e estruturas de Business Intelligence. Define Data Warehouse como um banco de dados especial estruturado para facilitar análise de dados. Detalha que estruturas comuns são modelos multidimensionais Star Schema e Snowflake Schema, e que Data Marts são repositórios temáticos alimentados por Data Warehouse. Explica que modelos multidimensionais são compostos por tabelas Fato e Dimensão.
1) O documento discute sistemas de informação, incluindo SAD/OLAP. Apresenta conceitos de SAD e OLAP e suas características.
2) Inclui exemplos de modelos de SAD e suas vantagens e desvantagens.
3) Também explica conceitos-chave de OLAP como cubos, dimensões e medidas, e diferentes tipos de arquitetura OLAP.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
O documento discute o processamento analítico online (OLAP), descrevendo seu modelo de dados multidimensional e operações comuns em cubos OLAP. Apresenta três modelos de armazenamento - MOLAP, ROLAP e HOLAP - e aplicações de OLAP em finanças, vendas, marketing, recursos humanos e produção.
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta p...fabiolagrijo
40º CONGRESSO BRASILEIRO DE PATOLOGIA CLÍNICA
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta para tomada de decisão
Fabíola Azevedo Grijó
Curitiba - PR
21/09/2006
O documento discute o crescimento das Casas Bahia de uma única loja para uma rede nacional e as dificuldades em analisar os dados de vendas de todas as lojas. Isso levou à necessidade de criar um data warehouse para extrair, padronizar e consolidar dados de múltiplas fontes, permitindo análises sobre o desempenho de cada loja e do negócio como um todo.
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
O documento discute a descoberta de conhecimento em bases de dados e mineração de dados. Apresenta os conceitos, o processo de KDD, métodos de mineração de dados e exemplos de aplicações. Explica como a análise de grandes volumes de dados pode extrair padrões úteis para tomada de decisões em diversas áreas como marketing, bancos e saúde.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Existem duas abordagens principais para o desenvolvimento de data warehouses e data marts: a abordagem de Kimball e a abordagem de Inmon. Embora concordem que o desenvolvimento deve ser iterativo e focado nas necessidades dos utilizadores, diferem na modelagem dos dados e na implementação, com Kimball defendendo uma abordagem bottom-up centrada nos data marts e Inmon uma abordagem top-down centrada no data warehouse corporativo.
BI - Uso e Benefícios ( Business Intelligence )Marco Garcia
A apresentação discute os benefícios e usos de Business Intelligence (BI), incluindo como BI pode transformar dados em informações valiosas para tomada de decisão, os principais componentes de um sistema de BI como data warehouse e data marts, e como empresas podem começar a implementar BI.
O documento apresenta a experiência de Mauricio C. Purificação como analista de Business Intelligence na Cárdio Pulmonar da Bahia, descrevendo seu percurso acadêmico e pesquisas relacionadas a BI, analytics e data warehousing. Também resume os principais conceitos e etapas para desenvolvimento de soluções de BI nas organizações.
O documento discute como a 7-eleven perdeu capacidade de decisão sobre pedidos de fornecedores à medida que cresceu, levando a vendas perdidas e estoque excessivo. A empresa desenvolveu seu próprio sistema de informação e banco de dados para alcançar "inteligência de negócios" e retomar o controle das decisões.
O documento discute o conceito de data warehouse, sua arquitetura e diferenças em relação ao operational data store. Apresenta as abordagens top-down e bottom-up para a construção de um data warehouse e fatores importantes para o sucesso de um projeto de data warehouse.
Introdução aos conceitos de Business IntelligenceEmerson Henrique
Este documento introduz os principais conceitos de Business Intelligence (BI), incluindo: (1) O que é BI e como envolve dados armazenados em data warehouses e data marts; (2) Características e propósitos de data warehouses e data marts; (3) Abordagens top-down e bottom-up para implementar data warehouses.
1) O documento discute data warehouses, OLAP e arquiteturas de análise de dados.
2) Apresenta tipos de data warehouses como orientado por tema, integrado, variável tempo e não volátil.
3) Discutem arquiteturas OLAP como relacional, multidimensional e híbrida.
1) O documento introduz conceitos sobre Business Intelligence, Data Warehouse, modelagem dimensional e técnicas para construção de um modelo dimensional.
2) É discutido o que é um Data Warehouse, suas características, objetivos e como ele se diferencia de sistemas transacionais.
3) São apresentadas as diferenças entre Data Warehouse e Data Mart.
auxilia o usuário na formulação de consultas complexas, sugerindo caminhos
possíveis de análise.
Drill-down e Roll-up: permite a navegação entre níveis de agregação dos dados,
permitindo a visualização de detalhes ou visão geral.
Rotacionar: permite girar os eixos de uma visualização para melhor compreensão dos
dados.
Filtragem: permite selecionar ou excluir dados de acordo com critérios específicos.
Gráficos: permitem visualizar os dados de forma gráfica, facilitando a
O documento discute as boas práticas para manutenção de Data Warehouses (DW), incluindo a importância de planejar a manutenção desde o início do projeto, os tipos de manutenção (corretiva, adaptativa, perfectiva, preventiva), e as atividades chave da gerência de configuração como identificar itens de configuração, controlar mudanças, comunicar mudanças e garantir a qualidade da configuração.
Este documento discute a mineração de dados e OLAP como métodos para analisar grandes quantidades de dados armazenados em data warehouses corporativos. Ele explica que a mineração de dados é usada para encontrar padrões nos dados e gerar novas informações, enquanto o OLAP permite consultas multidimensionais rápidas. Embora ambos os métodos tratem dados multidimensionalmente, a mineração de dados usa algoritmos estatísticos explicativos enquanto o OLAP usa funções descritivas. O documento conclui que o método adequ
O documento discute Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) e Sistemas de Apoio ao Executivo (SAE). SADs fornecem acesso a modelos e dados para apoiar decisões semi-estruturadas ou não estruturadas, enquanto SAEs integram informações de várias fontes para fornecer resultados de forma simples e amigável aos executivos. Ambos usam bancos de dados, mas SAEs focam mais em apresentar informações estratégicas de alto nível para tomada rápida de decisões.
1) A pessoa não consegue enxergar as informações que precisa e se sente limitada.
2) Ela quer entender os motivos pelos quais a meta de faturamento não foi atingida no mês para aprender.
3) As possíveis causas incluem desempenho de apenas um vendedor, eventos externos ou novo concorrente.
Esta camada é responsável por reunir, refinar e agregar dados dos sistemas de produção para fornecer informações corretas e de fácil compreensão para tomada de decisões. A segunda camada armazena as informações em um data warehouse. A terceira camada disponibiliza as informações por meio de relatórios e consultas para análise.
Ecosistema de data warehouse com ferramentas microsoftDennes Torres
O documento discute os componentes de um ecossistema de data warehouse com ferramentas Microsoft, incluindo o uso de SQL Server para extração, transformação e carga de dados em um data warehouse, a criação de modelos multidimensionais e tabulares no Analysis Services e ferramentas de self-service BI como Power BI e PowerPivot para análise.
DataOps, Data Mesh e Data Fabric. Melhores práticas para seu projeto de arqui...Eduardo Hahn
O documento discute três práticas relacionadas a arquitetura de dados: DataOps, Data Mesh e Data Fabric. DataOps busca eliminar ineficiências no processo de gerenciamento e entrega de dados. Data Mesh propõe uma arquitetura descentralizada e orientada a domínios para dados. Data Fabric fornece pipelines, serviços e semântica de integração de dados flexíveis. Essas práticas influenciam na construção de arquiteturas de dados modernas ao promover a governança, automação e descentralização dos dados.
O documento discute uma solução para processar dados em tempo real e por lotes para atender clientes em múltiplos canais. A pesquisa propõe o Apache Storm para ingestão e análise de dados em streaming de redes sociais e outros dados por lotes. A arquitetura Hortonworks suporta essa solução híbrida de processamento em tempo real e por lotes.
O documento discute os conceitos fundamentais de Business Intelligence, incluindo Data Warehouse, ETL e tabelas de fatos e dimensões. É explicado que um Data Warehouse centraliza dados de várias fontes e os organiza para análise, enquanto ETL extrai, transforma e carrega esses dados. Tabelas de fatos contêm métricas e tabelas de dimensão fornecem atributos descritivos para filtrar e rotular os dados.
Apresentacao Vertical De Alocacao Consultor Adrianacleveranjos
Adriana apresentou seu trabalho atual de segmentação de clientes para a CTBC, incluindo a definição de regras de negócio, extração e análise de dados, e construção de modelos estatísticos. O projeto tem como objetivo aumentar a participação de mercado em segmentos importantes e melhorar a lucratividade da empresa.
O documento discute a utilização do SQL Server Data Quality Services (DQS) para limpeza e qualidade de dados. Ele explica o que é DQS e sua arquitetura, incluindo knowledge bases, domínios e políticas de correspondência. Também fornece um exemplo passo a passo de como configurar e executar um projeto de qualidade de dados usando essas ferramentas.
O documento discute Big Data, definindo-o como dados que possuem alto volume, velocidade e variedade. Detalha como a mídia tem relatado sobre Big Data e explica os 3Vs (Volume, Velocidade e Variedade). Também descreve os principais componentes tecnológicos de Big Data, incluindo bancos de dados, MapReduce, Hadoop e mineração de dados.
O presente trabalho consiste em realizar um estudo de caso de um transportador horizontal contínuo com correia plana utilizado em uma empresa do ramo alimentício, a generalização é feita em reserva do setor, condições técnicas e culturais da organização
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL INDÚSTRIA E TRANSFORMAÇÃO DIGITAL ...Consultoria Acadêmica
“O processo de inovação envolve a geração de ideias para desenvolver projetos que podem ser testados e implementados na empresa, nesse sentido, uma empresa pode escolher entre inovação aberta ou inovação fechada” (Carvalho, 2024, p.17).
CARVALHO, Maria Fernanda Francelin. Estudo contemporâneo e transversal: indústria e transformação digital. Florianópolis, SC: Arqué, 2024.
Com base no exposto e nos conteúdos estudados na disciplina, analise as afirmativas a seguir:
I - A inovação aberta envolve a colaboração com outras empresas ou parceiros externos para impulsionar ainovação.
II – A inovação aberta é o modelo tradicional, em que a empresa conduz todo o processo internamente,desde pesquisa e desenvolvimento até a comercialização do produto.
III – A inovação fechada é realizada inteiramente com recursos internos da empresa, garantindo o sigilo dasinformações e conhecimento exclusivo para uso interno.
IV – O processo que envolve a colaboração com profissionais de outras empresas, reunindo diversasperspectivas e conhecimentos, trata-se de inovação fechada.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
Os nanomateriais são materiais com dimensões na escala nanométrica, apresentando propriedades únicas devido ao seu tamanho reduzido. Eles são amplamente explorados em áreas como eletrônica, medicina e energia, promovendo avanços tecnológicos e aplicações inovadoras.
Sobre os nanomateriais, analise as afirmativas a seguir:
-6
I. Os nanomateriais são aqueles que estão na escala manométrica, ou seja, 10 do metro.
II. O Fumo negro é um exemplo de nanomaterial.
III. Os nanotubos de carbono e o grafeno são exemplos de nanomateriais, e possuem apenas carbono emsua composição.
IV. O fulereno é um exemplo de nanomaterial que possuí carbono e silício em sua composição.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
Introdução ao GNSS Sistema Global de PosicionamentoGeraldoGouveia2
Este arquivo descreve sobre o GNSS - Globas NavigationSatellite System falando sobre os sistemas de satélites globais e explicando suas características
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL ENGENHARIA DA SUSTENTABILIDADE UNIC...Consultoria Acadêmica
Os termos "sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" só ganharam repercussão mundial com a realização da Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento (CNUMAD), conhecida como Rio 92. O encontro reuniu 179 representantes de países e estabeleceu de vez a pauta ambiental no cenário mundial. Outra mudança de paradigma foi a responsabilidade que os países desenvolvidos têm para um planeta mais sustentável, como planos de redução da emissão de poluentes e investimento de recursos para que os países pobres degradem menos. Atualmente, os termos
"sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" fazem parte da agenda e do compromisso de todos os países e organizações que pensam no futuro e estão preocupados com a preservação da vida dos seres vivos.
Elaborado pelo professor, 2023.
Diante do contexto apresentado, assinale a alternativa correta sobre a definição de desenvolvimento sustentável:
ALTERNATIVAS
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento que não esgota os recursos para o futuro.
Desenvolvimento sustantável é o desenvolvimento que supre as necessidades momentâneas das pessoas.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento incapaz de garantir o atendimento das necessidades da geração futura.
Desenvolvimento sustentável é um modelo de desenvolvimento econômico, social e político que esteja contraposto ao meio ambiente.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento capaz de suprir as necessidades da geração anterior, comprometendo a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
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54 99956-3050
Se você possui smartphone há mais de 10 anos, talvez não tenha percebido que, no início da onda da
instalação de aplicativos para celulares, quando era instalado um novo aplicativo, ele não perguntava se
podia ter acesso às suas fotos, e-mails, lista de contatos, localização, informações de outros aplicativos
instalados, etc. Isso não significa que agora todos pedem autorização de tudo, mas percebe-se que os
próprios sistemas operacionais (atualmente conhecidos como Android da Google ou IOS da Apple) têm
aumentado a camada de segurança quando algum aplicativo tenta acessar os seus dados, abrindo uma
janela e solicitando sua autorização.
CASTRO, Sílvio. Tecnologia. Formação Sociocultural e Ética II. Unicesumar: Maringá, 2024.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir e assinale a que descreve corretamente.
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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Estruturas de Madeiras: Dimensionamento e formas de classificaçãocaduelaia
Apresentação completa sobre origem da madeira até os critérios de dimensionamento de acordo com as normas de mercado. Nesse material tem as formas e regras de dimensionamento
Estruturas de Madeiras: Dimensionamento e formas de classificação
Data Mining e Data Warehouse
1. UNIVERSIDADE DO ESTADO DO AMAPÁ
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
ACADÊMICOS: JADDY OLIVEIRA; JEORGE SILVA; LUAN FELIPE;
MARLUCIA SANTOS; ROSINALDO MONTEIRO
2. DEFINIÇÃO
Data Warehouse (DW) pode ser definido
como uma coleção de dados, orientados por
assunto, integrados, variáveis com o tempo e
não voláteis, para dar suporte ao processo de
tomada de decisão.
3. OBJETIVOS
Criar uma visão única e centralizada dos
dados que estavam dispersos em diversos
Bancos de Dados;
Permitir que usuários finais executem
consultas, gerem relatórios e façam análises.
Permitir um maior desempenho e menor
custo de espaço para o armazenamento de
dados.
4. Extract-Transform-Load (ETL)
Uma das características de um DW é que
antes dos dados serem armazenados eles
passam por um processo de extração, tradução,
filtragem e integração com os dados relevantes
já contidos no DW.
5. Extrair dados das mais diversas fontes de
dados, garantir a qualidade de dados e padrões
de consistência, traduzir dados de forma que
fontes distintas possam ser usadas juntas, e
finalmente a entrega de dados em um formato
de apresentação pronto de forma que
desenvolvedores de aplicação possam construir
aplicativos aos usuários finais encarregados de
tomar decisões (KIMBALL e CASERTA, 2004) .
7. Orientado por assunto:
O DW está orientado em torno do
principal assunto da organização,
armazenando informações agrupadas por
assuntos de interesse da empresa que são
considerados mais importantes, sendo estes
chamados de processos de negócio de um
empreendimento.
8. Integrado:
Num DW os dados devem ser transformados
em formatos comuns de medida referência e
armazenamento para que possam ser
aproveitados.
Por exemplo, considere-se sexo como um
elemento de dado. Uma aplicação pode codificar
sexo como M/F, outra como 1/0 e uma terceira
como H/M. Assim, conforme os dados são trazidos
para o DW, eles serão convertidos para um estado
uniforme.
9. Variável no tempo:
Os dados de um DW são precisos em
relação ao tempo e representam resultados
operacionais do momento em que foram
capturados. A cada mudança, uma nova
entrada é criada, ou seja, os dados não são
atualizáveis.
10. Não volátil:
Após serem integrados e transformados,
os dados são carregados em bloco para o DW,
para que estejam disponíveis aos usuários para
acesso, possibilitando realizar apenas consultas
e geração de relatórios necessários à tomada
de decisão, não permitindo, portanto
atualizações nos mesmos.
11. BD OPERACIONAL DATA WAREHOUSE
USUÁRIOS Funcionários Alta Administração
UTILIZAÇÃO Tarefas cotidianas Decisões estratégicas
PADRÃO DE USO Previsível Difícil de prever
PRINCÍPIOS DE
FUNCIONAMENTO
Com base em
transações
Com base em análise
de dados
VALORES DOS
DADOS
Valores atuais e
voláteis
Valores históricos e
imutáveis
DETALHAMENTO Alto Sumarizado
ORNIGANIZAÇÃO
DOS DADOS
Orientado a
aplicações
Orientado a assunto
BD OPERACIONAL X DW
12. PRINCIPAL FERRAMENTA
OLAP- Online Analytical Processing (Processo
Analítico emTempo Real)
Sistema de armazenamento de dados agregados
com capacidade para manipular e analisar um grande
volume de dados sob múltiplas perspectivas. As
aplicações OLAP são usadas pelos gestores em
qualquer nível da organização, permitindo análises
comparativas que facilitam a tomada de decisões
diárias.
13. Benefícios do OLAP
Fornece às organizações um método de
acessar, visualizar e analisar os dados
corporativos com alta flexibilidade e
desempenho.
Dessa forma, usuários finais podem
rapidamente analisar inúmeros cenários, gerar
relatórios, e descobrir tendências e fatos
relevantes, independentemente do tamanho,
complexidade e fonte dos dados corporativos.
14. Modelo de dados OLAP
A informação é conceitualmente organizada
em cubos que armazenam valores quantitativos
ou medidas. As medidas são identificadas por
duas ou mais dimensões (categorias descritivas)
que formam a estrutura de um cubo (Data
Marts). Uma dimensão pode ser qualquer visão
do negócio que faça sentido para sua análise,
como produto, departamento , região ou tempo.
15. Aplicações do OLAP
Finanças
Análise de L&P, Relatórios L&P, Orçamento, Análise de
Balanço, Fluxo de Caixa, Contas a Receber.
Vendas
Análise de vendas (por região, produto, vendedor, etc.),
Previsões, Lucratividade de Cliente/Contrato, Análise de
Canais de Distribuição.
Marketing
Análise de Preço/Volume, Lucratividade de Produto, Análise
de Mercados.
Recursos
Humanos
Análise de Benefícios, Projeção de Salários, Análise de
"Headcount".
Manufatura
Gerência de Estoque, Cadeia de Fornecimento,
Planejamento de Demanda, Análise de custos de matéria-
prima.
16. FASES DE IMPLEMENTAÇÃO DE UM DW
1ª - Definição da Infraestrutura: o BD projetado deverá
suportar o alto crescimento de dados, consultas
complexas e não previstas, diversidade de integração,
diferentes tipos de tecnologias etc.
2ª - Levantamento dos dados: Identificação dos dados
que deverão ser extraídos dos sistemas transacionais.
Em seguida, estes serão integrados e testados para que
se verifique se há distorções neles.
17. 3ª - Modelagem: Iniciação da modelagem para
armazenamento no DW.
4ª - Extração de dados: extração de dados dos sistemas
transacionais no formato adequado para importação no
DW.
5ª - Modelagem multidimensional: onde serão
desenvolvidos os cubos, definindo as visões
multidimensionais nas ferramentas OLAP.
6ª - Análise dos resultados: o analista de suporte a
decisão com o apoio do arquiteto do DW, poderão
identificar falhas no processo de extração, validando ou
não as informações contidas no DW.
18. 7ª - Visões pré-definidas: disponibilização de visões
direcionadas e, frequentemente, extraídas do DW,
através de relatórios.
8ª - Segurança da informação: trata de quem
pode, quem deve, como pode e por onde as
informações devem ser consultadas.
9ª - Administração: estará voltada para o banco de
dados, verificando a integridade, o desempenho e o
volume de dados. Deve-se ter atenção especial para
os cubos, das ferramentas OLAP.
19. APLICAÇÕES DE UM DW
US West – empresa americana com sede em Denver
(EUA), provedora de serviços de telecomunicações.
Em meados da dec. de 90, implantou um DW, para
facilitar o acesso dos funcionários.
Sears Roebuck and Company - maior rede de lojas
de departamentos dos EUA. Criou um DW para
armazenar os dados provenientes das vendas,
substituindo os seus 18 BDs que continham muitos
dados redundantes, obsoletos e até contraditórios.
20. DEFINIÇÃO
É um conjunto de técnicas de estatística e
inteligência artificial aplicadas à análise de
grandes volumes de dados, para dar subsídio à
tomada de decisões.
21. OBJETIVOS
O objetivo principal do Data Mining (DM) é
extrair as informações valiosas contidas nos
dados, ou seja, fazer uma “mineração de
dados”.
22. PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS
Estatística Clássica: É a base da maioria das
tecnologias a partir da qual o DM é
construído.
Inteligência Artificial (IA): Tenta imitar a
maneira como o homem pensa na resolução
dos problemas estatísticos.
Machine Learning: Tenta fazer com que os
programas de computador “aprendam” com
os dados que eles estudam.
23. PRINCIPAIS FERRAMENTAS
Redes neurais: Sistemas computacionais
baseados numa aproximação à computação
baseada em ligações.
Indução de regras: Refere-se à detecção de
tendências dentro de grupos de dados, ou de
“regras” sobre o dado.
24. Árvores de decisão: Baseiam-se numa análise
que trabalha testando automaticamente todos
os valores do dado.
Análise de séries temporais: Interpreta os
resultados dos modelos de forma especializada.
Visualização: Mapeia o dado sendo minerado
de acordo com dimensões especificadas.
25. FASES DE IMPLEMENTAÇÃO DE UM DM
1ª - Entendimento do negócio: Tem por
objetivo identificar as metas e requerimentos e
então convertê-las para uma aplicação de DM.
2ª - Entendimento dos dados: Extração de uma
amostra dos dados e avaliação do ambiente em
que os mesmos se encontram.
3ª - Preparação dos dados: Criação de
programas de extração, limpeza e
transformação dos dados.
26. FASES DE IMPLEMENTAÇÃO DE UM DM
4ª - Modelagem: Seleção do algoritmo a ser
utilizado e efetivo processamento do modelo.
5ª - Avaliação do modelo: Avaliação de vários
modelos pelo analista responsável.
6ª - Publicação: Criação e validação do modelo.
27. APLICAÇÕES DE UM DM
Para Assistência Médica;
Em Ciência eTecnologia;
Para o Poder Judiciário;
Para Bancos deVarejo.