Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.

Na transformação avançada do ETL, a derivação de dados cria novos atributos ou métricas a partir de colunas existentes, usando cálculos complexos e funções analíticas para enriquecer o dataset e suportar análises preditivas e segmentações contextuais.

Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.

( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.

( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.

O gestor de qualidade do MPU solicitou à analista de Business Intelligence Maria um Dashboard para monitorar o desempenho da tramitação dos processos ao longo do tempo.

O programador Pedro havia implementado o banco de dados MongoProc, no MongoDB, para armazenar os dados do sistema de tramitação de processos judiciais. Então, Maria solicitou a ele a consulta ao MongoProc para alimentar as tabelas: fato_proc (quantidade), dim_data, dim_estado. Pedro respondeu que não poderia fornecer apenas uma consulta, pois seria necessário transformar os dados NoSQL em relacional. Para implementar a solução, Maria poderá utilizar apenas as ferramentas disponíveis no MPU: MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Flyway, Pentaho, QlikView e MicroStrategy.

Para transformar os dados NoSQL visando a alimentar as tabelas e construir o Dashboard, Maria deve:

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é usada para o processamento de dados durante o processo de ETL.

Um processo de Extrair, Transformar e Carregar (ETL, sigla em inglês) possui etapas distintas para extração de dados em sua origem, transformações e carga de dados em alguma infraestrutura de persistência. Uma técnica bastante conhecida, utilizada para classificar campos textuais, como, por exemplo, comentários em um site de comércio eletrônico, é a de análise de sentimentos. Considere que a classificação de cada campo textual não existe na origem, mas é incorporada ao conjunto de dados a ser persistido.

No processo de ETL, essa adição de novas colunas, conforme exemplificado, é chamada de

Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue o item subsequente.

Na extração incremental, apenas os dados alterados desde a última carga são extraídos, tornando o processo mais eficiente que a extração full, que recupera todos os dados da fonte.