Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
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Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta.
Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
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No data warehouse, o instantâneo (snapshot) disparado por um evento é composto de quatro componentes básicos: uma chave, uma unidade de tempo, dados primários relacionados apenas à chave e dados secundários que não possuem relacionamento direto nem com os dados primários nem com a chave.
Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
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O processamento OLAP é mais flexível do que aquele que ocorre no nível estruturado organizacional do data warehouse.
Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
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No datamining, o agrupamento e a classificação funcionam de maneira similar: o agrupamento reconhece os padrões que descrevem o grupo ao qual um item pertence, examinando os itens existentes; a classificação é aplicada quando nenhum grupo foi ainda definido.
Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados
em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por
meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining.
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Assim como no ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas clássicos, o ciclo de vida de desenvolvimento do data warehouse é também baseado em requisitos.