Questões de Concurso
Sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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1. Dimensões são aqueles dados passíveis de agregação, por definição.
2. Fatos são as perspectivas ou segmentos através dos quais se podem analisar os dados.
3. O modelo dimensional pode ser representado pelo esquema estrela em implementações relacionais.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Ao centralizar métricas em uma tabela fato e ligá-la a dimensões, a modelagem dimensional para BI permite consultas rápidas em milhões de registros, facilitando a análise de indicadores.
Uma arquitetura de business intelligence moderna dispensa o uso de um data warehouse, uma vez que as ferramentas de visualização conseguem processar petabytes de dados brutos diretamente de bancos transacionais sem perda de performance.
Ao centralizar métricas em uma tabela fato e ligá-la a dimensões, a modelagem dimensional para BI permite consultas rápidas em milhões de registros, facilitando a análise de indicadores.
Uma arquitetura de business intelligence moderna dispensa o uso de um data warehouse, uma vez que as ferramentas de visualização conseguem processar petabytes de dados brutos diretamente de bancos transacionais sem perda de performance.
No que se refere a dashboards, julgue o item a seguir.
A eficácia de um dashboard depende da limpeza prévia dos dados, como a padronização de nomes de municípios e a remoção de duplicatas em bancos como o SINAN, de forma a se garantir a fidedignidade dos indicadores apresentados.
Um analista de dados de uma agência reguladora está desenvolvendo um painel para monitorar indicadores de desempenho do setor. Ele está utilizando uma ferramenta de BI que envolve um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) para preparar os dados.
Analise as seguintes proposições sobre as etapas do processo de BI:
I. Extração (Extract): É a fase de coleta de dados de diversas fontes, que podem ser bancos de dados relacionais (SQL Server, Oracle), planilhas (Excel), arquivos de texto (CSV), serviços web (APIs), entre outros.
II. Transformação (Transform): Nesta fase, os dados extraídos são limpos, padronizados, combinados e modelados. Podem ser realizadas operações como remoção de duplicatas, cálculo de novas colunas e criação de hierarquias para preparar os dados para a análise.
III. Carga (Load): Após a transformação, os dados são carregados no modelo de dados da ferramenta de BI (como o Power BI ou Qlik Sense), onde ficarão disponíveis para a criação de relatórios e dashboards interativos.
Está correto o que se afirma em:
Acerca da álgebra relacional, do banco de dados NoSQL e da prática de storytelling, julgue o item subsequente.
O storytelling aplicado a dados transforma informações técnicas e analíticas em narrativas compreensíveis, o que facilita a tomada de decisão e o engajamento do público.
Julgue o próximo item, relativo às técnicas e aos métodos de BI (business intelligence), aos sistemas de suporte à decisão e gestão de conteúdo e à otimização de bases de dados multidimensionais.
Sistemas de suporte à decisão podem substituir o julgamento humano em todos os casos, já que fornecem decisões automáticas baseadas exclusivamente em modelos matemáticos e estatísticos.
Julgue o próximo item, relativo às técnicas e aos métodos de BI (business intelligence), aos sistemas de suporte à decisão e gestão de conteúdo e à otimização de bases de dados multidimensionais.
A integração entre sistemas de BI e sistemas de gestão de conteúdo possibilita análises mais completas ao combinar dados estruturados e informações não estruturadas no processo decisório.
Julgue o próximo item, relativo às técnicas e aos métodos de BI (business intelligence), aos sistemas de suporte à decisão e gestão de conteúdo e à otimização de bases de dados multidimensionais.
O processo de ETL, em soluções de BI, tem como objetivo principal garantir a integridade, a padronização e a qualidade dos dados antes da disponibilização destes em um data warehouse.
I. Sofrem muitas operações de atualização de dados e tem alta normalização de dados.
II. São orientados por assunto e tem baixa volatidades dos dados.
III. Apresentam alta agregação de dados e baixa suporte a dados não relacionais.
Está correto o que se afirma em
Assinale a alternativa que não corresponde a uma biblioteca para visualização de dados.
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