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Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.
Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que
Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.
Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para
O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:
Um desenvolvedor está trabalhando em um projeto que requer o armazenamento de documentos, os quais são descritos por metadados variados, dependendo de diferentes requisitos de negócio. Ele decide avaliar diferentes opções de implementação disponíveis na empresa e descobre que o MongoDB pode ser usado no projeto.
Considerando-se esse contexto, é adequado usar o MongoDB porque esse gerenciador de banco de dados

Um gerente executivo de um grande banco deseja estudar o investimento feito pelos clientes pessoas físicas, considerando o valor investido em reais, com detalhamento por tipo de investimento e agência. Para isso, encomendou um painel OLAP, no qual a tela inicial deve ser o valor, em reais, da soma do investimento de todos os clientes de cada agência, listados por agência, agregando todos os tipos de investimento, na forma de um relatório em tela com duas colunas: Nome da Agência e Valor Total Investido.

Considere que as seguintes visões estão disponíveis:


Agencia(idAgencia, nomeAgencia)

Cliente(idCliente, nomeCliente)

Conta(idCliente, idAgencia, idConta)

TipoInvestimento(idTipoInvestimento, nomeInvestimento)

Investimento(idConta, idTipoInvestimento, valorInvestido)



Nesse contexto, considerando-se o uso do banco de dados MySQL, que consulta SQL fornece corretamente os dados para a tela inicial desejada?
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