Questões de Banco de Dados - BI (Business Intelligence) para Concurso

Q4008560

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRQ - 16 Provas: Ibest - 2026 - CRQ - 16 - Fiscal | Ibest - 2026 - CRQ - 16 - Analista Administrativo |

Q4008560 Banco de Dados

No contexto de análise e gestão de dados, conceitos como atributos, métricas e transformação são fundamentais para organização e interpretação das informações. Considerando esses conceitos, assinale a alternativa que contém uma métrica quantitativa utilizada em análise de dados.

A

Nome do cliente

B

Valor de vendas

C

Código do produto

D

Categoria do item

E

Descrição do pedido

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Q3964128

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964128 Banco de Dados

Considere, hipoteticamente, que o SAAE de Indaiatuba implantou uma solução de BI para acompanhar indicadores como consumo médio por região, inadimplência, perdas na distribuição de água e eficiência operacional. Para isso, foi planejada a criação de Datamarts alimentados periodicamente a partir dos sistemas transacionais existentes. Sobre os conceitos de Datamarts e processos ETL, no contexto de soluções de BI, assinale a afirmativa correta.

A

Datamarts executam análises e operações de cadastro/atualização de dados em tempo real.

B

A utilização de ETL elimina a necessidade de modelagem dimensional, pois os dados são carregados sem tratamento.

C

Datamarts são bancos de dados operacionais que armazenam dados em tempo real para processamento de transações.

D

O processo ETL envolve a extração dos dados das fontes, sua transformação conforme regras de negócio e posterior carga em estruturas analíticas.

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Q3952843

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3952843 Banco de Dados

No âmbito de Business Intelligence, sistemas OLAP são projetados para

A

registrar e atualizar transações operacionais, priorizando baixa latência e alta concorrência.

B

executar consultas analíticas com agregações e cálculos sobre dados históricos para suporte à decisão.

C

realizar processamento de transações em tempo real com alta frequência.

D

intermediar mensagens entre produtores e consumidores, controlando a entrega e reentrega de eventos.

E

manter consistência transacional em operações críticas, com confirmação imediata de gravações no sistema.

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Q3926893

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926893 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda projeta um Data Lake para suportar fiscalização eletrônica, com ingestão diária de notas fiscais eletrônicas, conhecimentos eletrônicos de transporte de cargas, registros fiscais digitais entregues ao fisco, declarações do SIMPLES Nacional e recolhimentos. A equipe adota uma arquitetura em zonas (raw/bronze, refined/silver, curated/gold), com processos de ELT. Para o uso por auditores fiscais e cientistas de dados, a descrição mais adequada é que a zona raw/bronze

A

recebe apenas dados já deduplicados; a refined/silver armazena somente dados de terceiros; e a curated/gold contém exclusivamente dados operacionais de sistemas OLTP otimizadas para Bl e análises avançadas.

B

contém apenas dados agregados histéricos; a refined/silver guarda somente dados em tempo real; e a curated/gold armazena principalmente logs de auditoria de acesso.

C

é usada apenas para dados não estruturados; a refined/silver apenas para dados estruturados; e a curated/gold apenas para dados semiestruturados.

D

é onde os auditores executam as consultas finais; a refined/silver é usada somente por times de infraestrutura; e a curated/gold funciona basicamente como área de backup de longo prazo.

E

armazena dados brutos conforme recebidos; a refined/silver aplica padronizacao, enriquecimento e regras básicas de qualidade; a curated/gold disponibiliza modelos dimensionais ou views otimizadas para Bl e análises avançadas.

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Q3880242

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880242 Banco de Dados

As plataformas de Business Intelligence (BI) possuem diversos tipos de elementos. Um desse elementos são os Data Warehouse (DW), eles são considerados um dos principais dessa plataformas. Com relação às propriedades dos DW, analise as afirmativas a seguir.

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

A

I, II e III.

B

I, apenas.

C

II, apenas.

D

III, apenas.

E

II e III, apenas.

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Q3878269

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |

Q3878269 Banco de Dados

O TJRJ adquiriu uma ferramenta de BI que executa operações OLAP para apoiar as análises sobre gestão de processos judiciais. Para alternar a visualização de Processos por Assunto e Ano para Processos por Ano e Assunto, facilitando comparações e gerando diferentes perspectivas para analistas, deve-se utilizar a operação:

A

slice;

B

pivot;

C

roll-up;

D

drill-across;

E

drill-through.

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Q3871766

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRECI - 8ª Região (DF) Provas: Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Atendimento ao Público | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Serviços Internos | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo -Serviços Contábil-Financeiro | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo Especializado - Designer Gráfico | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente de T.I |

Q3871766 Banco de Dados

O Power BI é uma ferramenta de análise de dados amplamente utilizada em ambientes corporativos para transformar dados brutos em informações relevantes. Considerando suas funcionalidades fundamentais, assinale a alternativa que contém um recurso nativo dessa ferramenta.

A

Criação de dashboards interativos.

B

Compilação de código binário.

C

Execução de políticas de segurança de rede.

D

Desenvolvimento de sistemas operacionais.

E

Criptografia manual de arquivos.

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Q3869738

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869738 Banco de Dados

Uma corporação multinacional do setor de varejo está unificando suas plataformas de dados. O cenário atual apresenta dois desafios distintos, indicados a seguir.
• Transacional e BI: o sistema de vendas gera registros financeiros que exigem consistência estrita (ACID). A equipe de analistas de negócios consome esses dados via painéis de BI que demandam baixa latência em consultas complexas com múltiplas junções (joins).
• Big Data e IA: o sistema de e-commerce gera petabytes de logs de navegação (clickstream) e dados de sensores IoT das lojas físicas (dados semiestruturados). A equipe de ciência de dados precisa acessar esses dados em seu formato bruto para treinar modelos preditivos, sem a perda de informações causada por agregações prematuras.
O arquiteto de dados precisa propor uma solução única que evite a duplicação de dados entre silos (um Data Warehouse para o BI e um Data Lake para a IA) e reduza o custo de armazenamento, mantendo a governança.
Considerando os requisitos apresentados e as características das arquiteturas modernas de dados, a abordagem arquitetural e de modelagem adequada é:

A

implementar um Data Warehouse Enterprise (EDW) baseado em banco de dados relacional com modelagem normalizada (3FN) para todos os dados, garantindo a integridade referencial tanto das vendas quanto dos logs, visto que a normalização é a única forma de garantir consistência ACID em escala de petabytes;

B

adotar uma arquitetura Data Lake pura (baseada em Hadoop/HDFS ou Object Storage), utilizando a abordagem Schema-on-Read para todos os consumidores; isso atenderá à equipe de ciência de dados, e a equipe de BI deverá adaptar suas ferramentas para realizar as agregações e junções em tempo de execução, aceitando a latência inerente à varredura de arquivos brutos;

C

manter a separação física, construindo um Data Mart dimensional para cada departamento dentro de um banco relacional proprietário e utilizando ferramentas de federação de dados (Data Virtualization) para que a equipe de ciência de dados consulte o Data Mart em tempo real, evitando assim a construção de um Data Lake e garantindo que o modelo de dados seja sempre Schema-on-Write;

D

utilizar um banco de dados NoSQL orientado a documentos (como MongoDB) para centralizar tanto as vendas quanto os logs, aproveitando a flexibilidade do esquema (schemaless) para ingerir dados heterogêneos rapidamente, e resolver a necessidade de BI através de processos de desnormalização extrema, armazenando todos os dados relacionados em um único documento aninhado para evitar joins;

E

implementar uma arquitetura Lakehouse, utilizando formatos de tabela abertos (como Delta Lake ou Apache Iceberg) sobre o armazenamento de objetos; isso permite aplicar transações ACID e Schema Enforcement nos dados de vendas, enquanto se adota uma modelagem dimensional (esquema estrela) na camada "Gold" para performance de BI, mantendo os dados brutos (camada "Bronze") acessíveis para Machine Learning.

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Q3866609

Ano: 2026 Banca: Instituto Access Órgão: UNIPAMPA Prova: Instituto Access - 2026 - UNIPAMPA - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3866609 Banco de Dados

Em iniciativas de Business Intelligence que coexistem com ambientes de Big Data, é comum a adoção de arquiteturas híbridas, nas quais datamarts tradicionais convivem com plataformas analíticas distribuídas. Considerando a modelagem de datamarts, os processos de ETL e os conceitos de Big Data e Analytics, assinale a alternativa que apresenta a afirmativa correta:

A

Conceitos de Big Data prescindem de modelagem lógica ou semântica, já que o volume e a variedade dos dados tornam inviável qualquer forma de estruturação voltada à análise.

B

Processos de ETL em ambientes de Big Data tendem a ser substituídos integralmente por abordagens de carga direta, uma vez que a escalabilidade das plataformas distribuídas elimina a necessidade de tratamento prévio dos dados.

C

A modelagem de datamarts e o uso de técnicas de Analytics avançado são mutuamente excludentes, pois datamarts priorizam relatórios históricos, enquanto Big Data se restringe exclusivamente a análises em tempo real.

D

Em projetos de BI, datamarts são geralmente modelados de forma dimensional para facilitar análises orientadas a negócio, enquanto dados oriundos de ambientes Big Data costumam passar por processos de transformação seletiva antes de serem integrados a estruturas analíticas consolidadas.

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Q3842161

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Especialista em Petróleo e Gás - Gestão de Projetos e Contratos em Óleo e Gás |

Q3842161 Banco de Dados

No Power BI, o resultado das expressões DAX se replicam automaticamente, contudo essas expressões utilizam como referência para o cálculo:

A

Uma coluna ou uma tabela.

B

Uma linha ou um banco de dados.

C

Uma linha ou uma coluna.

D

Uma coluna ou um modelo.

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Q3842139

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Especialista em Petróleo e Gás - Gestão de Projetos e Contratos em Óleo e Gás |

Q3842139 Banco de Dados

Por meio de uma análise em um gráfico no Power BI, um especialista percebeu que terá de trabalhar com valores negativos. Existe um gráfico adequado para esta situação que exibe um valor total acumulado e suas alterações à medida que os valores são alterados e, nesse caso, pode-se acompanhar o resultado por meio da variação dos valores e ainda verificar a sua relevância e como ela incide sobre o total. Nessa situação o especialista escolheria o gráfico:

A

Barras

B

Funil

C

Cascata

D

Dispersão

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Q3841391

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Especialista em Petróleo e Gás - Análise e Controle da Produção de Óleo e Gás |

Q3841391 Banco de Dados

A linguagem DAX (Data Analysis Expressions) é uma linguagem de fórmula utilizada em ferramentas de análise de dados como Power BI. Quanto às funções DIVIDE e QUOTIENT em DAX, podemos afirmar:

A

São funções equivalentes, pois sempre retornarão a parte inteira de uma divisão.

B

A função QUOTIENT executa divisão e retorna somente a parte decimal do resultado.

C

A função DIVIDE executa divisão e retorna resultado alternativo ou BLANK() na divisão por 0.

D

Nenhuma das alternativas está correta.

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Q3822068

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Gestão Corporativa - Acompanhamento e Controle da Produção de Óleo e Gás |

Q3822068 Banco de Dados

Power BI, Power Query e Power Pivot são ferramentas desenvolvidas pela Microsoft para análise e visualização de dados. Marque a assertiva correta:

A

O Power BI é uma plataforma de business intelligence (BI) desenvolvida pela Microsoft que permite aos usuários importar, transformar e visualizar dados de maneira eficaz utilizando ferramentas como o Power Query e o Power Pivot para análise de dados.

B

O Power Query é recomendado para a importação, limpeza e transformação de dados.

C

O Power Pivot é recomendado para a modelagem de dados, estabelecer relações, criar cálculos e organizar campos em hierarquias.

D

Todas as alternativas estão corretas.

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Q3822053

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Gestão Corporativa - Acompanhamento e Controle da Produção de Óleo e Gás |

Q3822053 Banco de Dados

Ao se trabalhar com várias tabelas, é provável que sejam necessárias análises usando dados de todas essas tabelas. As relações entre essas tabelas são necessárias para calcular os resultados com precisão e exibir as informações corretas em seus relatórios. Marque a alternativa correta quanto ao estabelecimento de relações entre tabelas no Power BI:

A

Relações somente podem ser criadas manualmente, através da guia Modelagem > Gerenciar Relações.

B

Deve ser sempre estabelecida uma medida de relacionamento por meio da função CREATE.

C

As relações são criadas por detecção automática durante o carregamento.

D

Todas as alternativas estão incorretas.

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Q3787287

Ano: 2025 Banca: VUNESP Órgão: ARSESP Prova: VUNESP - 2025 - ARSESP - Analista de Suporte à Regulação |

Q3787287 Banco de Dados

A visualização de dados é uma etapa essencial do processo de análise de dados, pois tem como objetivo apresentar informações relevantes extraídas dos dados de maneira intuitiva.

Um software da Microsoft utilizado para visualização de dados cujo foco é a criação de dashboards é o Microsoft

A

Tableau.

B

Power BI.

C

Hyper-V.

D

Teams.

E

Word.

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Q3755423

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755423 Banco de Dados

No contexto do Business Intelligence (BI), dashboards constituem a camada de apresentação responsável por exibir informações consolidadas de diversas fontes de dados.
Considerando suas funcionalidades tecnológicas, assinale a opção correta.

A

compõe o processo de ETL (Extraction, Transformation, Loading), atuando como etapa responsável pela transformação e preparação dos dados antes de sua carga no data warehouse.

B

operam diretamente sobre dados brutos de sistemas transacionais projetados segundo o modelo multidimensional de dados floco de neve.

C

privilegiam a apresentação de medidas precisas àquelas que mais claramente e eficientemente comunica o significado que o visualizador do dashboard deve discernir.

D

refinam o processo de tomada de decisão pela possibilidade de incorporação de operações OLAP, tais como drill-down e roll-up.

E

revela-se inadequado para embasar análises temporais por sua característica bidimensional e detecção de desvios de dados (data drift).

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Q3755422

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755422 Banco de Dados

Os data warehouses, componentes essenciais da arquitetura de Business Intelligence (BI), utilizam a modelagem multidimensional para organizar os dados em diferentes esquemas. Quando várias tabelas fato compartilham dimensões, esse tipo de modelagem é denominado esquema

A

drill across.

B

estrela.

C

floco de neve

D

galáxia.

E

top down.

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Q3706676

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: SEDUC-SP Prova: FGV - 2025 - SEDUC-SP - Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas) |

Q3706676 Banco de Dados

O BI (Business Intelligence) ou Inteligência de Negócios possui, como um de seus pilares, o processo de ETL (Extraction, Transformation and Load). O fluxo ETL é o ferramental primordial para

A

criar dashboards interativos diretamente no front-end por meio das interações dos usuários.

B

armazenar logs de aplicação, segurança, acesso, erros e auditoria em arquivos texto crus.

C

mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.

D

aplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos off-line locais.

E

comprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar e otimizar espaço de alocação em diferentes unidades de disco.

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Q3692656

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Técnólogo - Formação Gestão de Tecnologia da Informação |

Q3692656 Banco de Dados

No contexto de soluções de Business Intelligence, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETL) é central. A esse respeito, pode-se afirmar que

A

as atividades de Transformação costumam incluir a remoção de duplicatas e de erros nos dados.

B

as atividades de Extração, quando feitas em múltiplas fontes de dados, precisam ser realizadas de forma sequencial.

C

a área de staging (preparação) funciona como um espaço persistente onde os dados são disponibilizados publicamente.

D

as atividades de Carga visam salvar dados não processados no Data Warehouse.

E

a operação de Carga histórica demanda menos recursos computacionais e menos tempo do que a Carga incremental.

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Q3660461

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: AgSUS Prova: FGV - 2025 - AgSUS - Analista de Gestão Tecnologia da Informação |

Q3660461 Banco de Dados

Um analista de dados utiliza a ferramenta Oracle Data Visualization 12C. O analista executou uma sequência de ações para criar um projeto de visualização de dados e adicionar dados, nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.

I. Criar ou abrir um projeto de visualização de dados ao qual deseja adicionar o conjunto de dados. Para criar um projeto novo, ele deverá acessar a Página Inicial, clicar em “New” e, em seguida, clicar em “Project” para exibir a caixa de diálogo “Add Data Set”.
II. Localizar a caixa de diálogo “Add Data Set”, selecionar os conjuntos de dados que deseja analisar e, em seguida, clicar em “Add to Project”.
III. Para visualizar dados de outro conjunto de dados no mesmo projeto, localizar o painel “Data Elements”, clicar em “Add” e, em seguida, selecionar “Add Data Set”.
IV. Por fim, o analista deverá arrastar os elementos de dados que deseja visualizar do painel “Data Elements” e começar a criar seu projeto.

Está correto o que se afirma em

A

I e II, apenas.

B

II e IV, apenas.

C

I, II e III, apenas

D

II, III e IV, apenas

E

I, II, III e IV.

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Questões de Concurso Comentadas sobre bi (business intelligence) em banco de dados

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