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QUAIS AS DIFERENÇAS ENTRE BANCOS DE DADOS E DATA WAREHOUSES?

Por:   •  1/6/2020  •  Trabalho acadêmico  •  601 Palavras (3 Páginas)  •  203 Visualizações

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Perguntas sobre BI

Heloísa Senna

Gabriel Dantas

Juliana Correia

Bernardo Coelho

  1. Quais as diferenças entre bancos de dados e data warehouses?

     Banco de dados é aonde os dados ficam armazenados para que possam ser acessados através de um SGBD. Data warehouses não necessitam de um SGBD, portanto, facilitam o acesso aos dados do usuário e podem ser usados para analisar dados e gerar relatórios e análises.

  1. Quais as diferenças entre data warehouses e data marts?

     Data marts são data warehouses menores e mais simples, que atende as necessidades de um setor específico da empresa e tem a implementação mais simples e barata, para que sejam integradas a um data warehouse devem seguir políticas e procedimentos bem definidos.

  1. Explique o que é ETL.

     ETL é uma ferramenta de BI que tem três fases: extração, transformação e carregamento, utilizadas para combinar dados de diversas fontes. Nela, os dados são extraídos de um sistema-fonte, transformados em um formato que possa ser analisado e carregados em um data warehouse.

  1. Por que uma organização poderia investir em um data mart?

     Porque o data mart tem custo mais baixo, precisa de menor tempo de implementação e, com os correntes avanços tecnológicos, não gera um grande prejuízo com a mudança.

 

  1. Como os profissionais da indústria e os profissionais de saúde podem se beneficiar da análise de dados?

     Análise de dados é essencial para tomada de decisões e apresentação de resultados, logo, para os profissionais da saúde, é uma ferramenta importante para que se consiga, por exemplo, reduzir custos em clínicas hospitalares, padronização de protocolos médicos e alertas em tempo real sobre estado dos pacientes e atualizações em pesquisas  

 

  1. Por que a experiência e o julgamento humano são importantes para a análise de dados?

Porque o ser humano pode fazer a leitura das informações, calcular consequências e possibilidades de uma certa decisão a ser tomada baseada no que lhe foi entregue da leitura dos dados.

  1. Qual é a relação entre a qualidade dos dados e o valor da análise?

Qualidade de dados, ou data quality, como o mercado define, é o valor atribuído às propriedades da informação disponibilizada. A qualidade de dados é determinada a partir da forma como tais elementos foram elaborados, inseridos, manipulados e armazenados. Quanto maior for a qualidade, especificação e objetividade dos dados, mais valor aos mesmos são atribuídos.

  1. Como o data mining gera valor?

Na mineração de dados, o que gera valor de fato é o conjunto de ações que são tomadas a partir dos processamentos dos dados. Para isso, é preciso saber onde aplicar as técnicas e quais ferramentas de mineração são mais adequadas para cada caso.

  1. Quais são os benefícios do BI para o negócio?

Minimização de riscos, utilização de fatos ao invés de achismos, velocidade nas respostas corporativas, visualização das tendências, diminuição dos custos, aumento dos lucros, entre outros.

  1. O que significa drill down into data e por que isso é importante?

Relatórios Drill Down dão ao usuário a capacidade de ver dados e informações com mais detalhes em vários níveis hierárquicos, por meio de uma exploração multidimensional de todas as categorias do arquivo. E é importante pois dessa forma, os dados são organizados e exibidos conforme a demanda para análise e permitem que os usuários entendam melhor os relatórios para tomar decisões mais assertivas. Isso privilegia uma gestão estratégica que tem como objetivo a redução de custos, análise e correção de processos internos, benchmarking de concorrentes ou a identificação de novas oportunidades de negócio.

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