Questão de Tecnologia da Informação · FGV TRF1 2024 (nº 51)

Data Mining (ou Mineração de Dados) é o processo de usar técnicas avançadas para encontrar padrões ocultos, tendências e informações úteis em grandes volumes de dados históricos, permitindo fazer previsões sobre o futuro ou entender melhor o passado.

(A) Correta: O Data Mining é a técnica específica que se propõe a descobrir padrões em dados históricos para estimar eventos futuros, como a quantidade e tipos de novos processos, que é exatamente o objetivo dos analistas do TRF1.
(B) Incorreta: Chaves primárias são elementos de bancos de dados relacionais que garantem a identificação única de registros e a integridade dos dados, não sendo uma ferramenta para análise preditiva ou descoberta de padrões.
(C) Incorreta: Índices compostos são estruturas de banco de dados usadas para otimizar o desempenho de consultas, acelerando a busca e recuperação de dados, mas não realizam a análise ou previsão em si.
(D) Incorreta: Um modelo multidimensional (comum em Data Warehouses) organiza os dados para facilitar a análise sob múltiplas perspectivas (como cubos OLAP), mas ele é uma estrutura de armazenamento e visualização de dados para BI, não a técnica que descobre os padrões e faz as estimativas futuras. A armadilha é que ele é um componente importante do ambiente de Business Intelligence, mas não é a ação de mineração de dados.
(E) Incorreta: Um banco de dados semiestruturado é um tipo de armazenamento de dados (ex: JSON, XML) que possui alguma estrutura, mas não segue um esquema fixo e rígido; ele descreve o formato dos dados, não a metodologia para extrair padrões e prever.