Questões de Banco de Dados - Big Data para Concurso - Página 2

Q3961432

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961432 Banco de Dados

Em bancos de dados NoSQL, o modelo que atende conjuntos altamente conectados é chamado de

A

documentos.

B

memória.

C

pesquisa.

D

chave-valor.

E

grafos.

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Q3961429

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961429 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde ao modelo, em Big Data, utilizado para processar paralelamente grandes volumes de dados.

A

process control

B

data break

C

map reduce

D

file management

E

volume parallel

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Q3961424

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961424 Banco de Dados

No contexto de arquiteturas modernas para o ecossistema de Big Data, a organização funcional visa gerenciar o ciclo de vida do dado sob os pilares de volume, velocidade e variedade. Considerando as camadas funcionais e os princípios de processamento distribuído, assinale a opção correta.

A

O processamento de dados pode ser viabilizado por modelos de computação distribuída, permitindo a execução de cargas de trabalho tanto em lotes (batch) quanto em fluxos contínuos (streaming), visando à conversão de dados brutos em informações estruturadas ou semiestruturadas para consumo posterior.

B

Em arquiteturas de Big Data, o paradigma predominante é o schema-on-write, que exige que todos os dados (mesmo os não estruturados) sejam validados e tipados rigidamente antes de serem persistidos no sistema de armazenamento.

C

A camada de consumo ou visualização é opcional, dado que a extração de valor e o suporte à decisão ocorrem de forma automática e intrínseca durante o processo de transporte de dados entre os nós do cluster.

D

A camada de persistência em Big Data fundamenta-se obrigatoriamente em sistemas relacionais com propriedades ACID, visando garantir a integridade referencial estrita em todas as etapas do pipeline.

E

A camada de ingestão limita-se à coleta de dados em repouso via processos puramente batch, sendo tecnicamente incapaz de capturar fluxos de dados contínuos originados de sensores ou logs.

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Q3961421

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961421 Banco de Dados

No ecossistema de dados corporativos, diferentes abordagens e arquiteturas são aplicadas conforme a natureza dos dados e o objetivo analítico. A esse respeito, considere as descrições a seguir.
1 Refere-se à análise de conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais, integrando alta variedade (estruturados e não estruturados) e exigindo escalabilidade horizontal.
2 Abordagem voltada a conjuntos de dados estruturados e predefinidos, com foco em descrever eventos passados (análise descritiva) e responder a perguntas de negócio por meio de indicadores históricos (KPIs).
3 Caracteriza-se pelo processamento de fluxos (streams) com alta velocidade, em que a geração de valor depende da capacidade de processar e reagir à informação em tempo real ou quase real.
4 Utiliza métodos científicos, estatísticos e modelos computacionais para realizar análises preditivas e prescritivas, visando a descoberta de padrões e a antecipação de tendências.
Assinale a opção correta.

A

As descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.

B

As descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente as propriedades tecnológicas de sistemas de Big Data.

C

As descrições 1 e 2 referem-se estritamente à análise de dados tradicional e ao business intelligence (BI), respectivamente.

D

As descrições 3 e 4 descrevem, respectivamente, processos de armazenamento estático e persistência de dados em data warehouses.

E

Todas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados

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Q3956764

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |

Q3956764 Banco de Dados

A Secretaria da Fazenda de determinado Estado implementou uma solução corporativa para centralizar dados fiscais provenientes de múltiplas fontes heterogêneas: declarações de contribuintes, notas fiscais eletrônicas, dados cadastrais e informações de fiscalizações. A equipe técnica precisava garantir escalabilidade, processamento de grandes volumes e capacidade analítica para identificar irregularidades tributárias. Após análise, optou-se por uma arquitetura que permite armazenar dados brutos em formato nativo, aplicar transformações sob demanda mediante ferramentas de processamento distribuído e disponibilizar estruturas otimizadas para consultas analíticas pelos auditores fiscais, mantendo a governança através de controles transacionais sobre os metadados.

A arquitetura implementada

A

constitui um Data Lakehouse, que combina a flexibilidade do armazenamento de dados brutos em formato nativo com capacidades de processamento estruturado e consultas analíticas otimizadas, aplicando camadas de gerenciamento transacional sobre metadados mediante protocolos como Delta Lake ou Apache Iceberg, viabilizando transformações sob demanda e governança de dados para análises tributárias complexas.

B

representa um Data Lake federado com camadas de virtualização, que integram fontes heterogêneas mediante conectores distribuídos sem replicação física dos dados, aplicando transformações em tempo real através de processamento streaming para disponibilizar visões consolidadas aos usuários fiscais, mantendo os dados originais nos sistemas de origem com acesso mediante queries federadas.

C

corresponde a um Data Warehouse tradicional, pois consolida dados estruturados mediante processos ETL prévios, aplicando modelagem dimensional em esquema estrela para viabilizar consultas OLAP pelos gestores tributários, garantindo consistência transacional através de protocolos ACID nas camadas de apresentação dos dados fiscais consolidados.

D

corresponde a um Data Mart departamental, uma vez que atende exclusivamente às demandas analíticas da área tributária, implementando subconjuntos especializados dos dados corporativos com modelagem otimizada para relatórios gerenciais, utilizando processos de extração incremental dos sistemas transacionais para alimentar as estruturas dimensionais específicas do domínio fiscal.

E

caracteriza um Data Lake convencional, que armazena dados em estado bruto sem aplicar transformações prévias, utilizando o método point to data para suportar volumes massivos de metadados.

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Q3952847

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

Q3952847 Banco de Dados

Em relação aos repositórios de dados data lake e data warehouse em arquiteturas de Big Data, analise as afirmativas a seguir.

I. Um data lake é caracterizado por priorizar a ingestão de dados em seu formato original, permitindo armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, com uso de abordagens de schema-on-read.
II. Um data warehouse adota schema-on-write, exigindo modelagem prévia, como esquemas em estrela ou floco de neve, para suportar consultas analíticas otimizadas.
III. A simples adoção de schema-on-write em um data lake o caracteriza automaticamente como um data warehouse.

É verdadeiro o que se afirma em

A

I e II, apenas.

B

I e III, apenas.

C

II, apenas.

D

III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3940740

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940740 Banco de Dados

Relacione a Coluna 1 com a Coluna 2 e assinale a alternativa que apresenta a sequência numérica correta.

Coluna 1 Ferramentas

1. Apache Spark

2. Apache Kafka

3. Power BI

Coluna 2 Descrição

( ) é um framework de computação distribuída de alta velocidade para processamento de Big Data.

( ) é uma plataforma de streaming de eventos distribuída, utilizada para construir pipelines de dados em tempo real.

( ) é uma ferramenta de Business Intelligence da Microsoft para visualização de dados e criação de dashboards interativos.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

A

1 • 2 • 3

B

2 • 1 • 3

C

2 • 3 • 1

D

3 • 1 • 2

E

3 • 2 • 1

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Q3940727

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940727 Banco de Dados

O conceito de Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos. Uma arquitetura comum para lidar com Big Data é o Data Lake.

Qual a principal característica de um Data Lake?

A

Processar dados exclusivamente em tempo real (streaming).

B

Armazenar grandes volumes de dados em seu formato bruto e nativo, sem a necessidade de um esquema predefinido (schema-on-read).

C

Utilizar apenas bancos de dados NoSQL do tipo chave-valor.

D

Manter os dados distribuídos em múltiplos sistemas operacionais sem um repositório centralizado.

E

Estruturar todos os dados em um modelo relacional rigoroso antes do armazenamento (schema-on-write).

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Q3926899

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) |

Q3926899 Banco de Dados

Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sgl.DataFrame chamado df. A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook, usando funcionalidades avangadas de pandas para buscar inconsisténcias. Nesse cenário, a abordagem em PySpark mais apropriada para gerar esses registros em um pandas. DataFrame, minimizando o risco de estouro de memória no ambiente local é:

A

pdf = df.toPandas ()

pdf_sample = pdf.sample (n=1000, random_state=42)

B

sample df = df.sample(False, 0.001, seed=42)

pdf_sample = sample_df.toPandas()

C

pdf_sample = df.limit (1000).toPandas ()

D

rows = df.collect()

pdf_sample = pd.DataFrame (rows[:1000])

E

pdf_sample = spark.createDataFrame (df.head (1000)).toPandas ()

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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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Q3907818

Ano: 2026 Banca: Instituto Access Órgão: Prefeitura de Contagem - MG Prova: Instituto Access - 2026 - Prefeitura de Contagem - MG - Analista de Sistemas |

Q3907818 Banco de Dados

O Data Lakehouse integra governança, desempenho analítico e flexibilidade de dados brutos, combinando controle transacional com processamento escalável em um único ambiente; assinale a alternativa correta.

A

O Data Lakehouse funciona exclusivamente como armazém histórico agregado, incompatível com dados não estruturados, aprendizado de máquina e cargas analíticas escaláveis distribuídas modernas corporativas.

B

O Data Lakehouse dispensa consistência e isolamento transacional, priorizando apenas armazenamento barato, sem mecanismos de governança, versionamento ou confiabilidade operacional analítica escalável integrada empresarial.

C

O Data Lakehouse combina governança e controle transacional com flexibilidade e escalabilidade, permitindo análises avançadas sobre dados estruturados e não estruturados em ambiente unificado.

D

O Data Lakehouse elimina esquemas e governança, operando apenas com dados brutos desestruturados, sem suporte a transações, catálogos ou processamento analítico consistente avançado moderno.

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Q3880222

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

Q3880222 Banco de Dados

A importância da qualidade dos dados é um dos fundamentos da Ciência da Dados, é essencial nos projetos desenvolvidos na ALEGO. Tais características são bem delineadas e classificadas na literatura e, em essência, servem de indicadores para avaliar quais conjuntos de dados são importantes ou não para um determinado estudo.

A classificação das características básicas da qualidade de dados são, respectivamente,

A

intrínseca, contextual, representacional e acessibilidade, apenas.

B

encontrável, acessível, interpolável e reusável, apenas.

C

contextualização, completude e acurácia, apenas.

D

consistência, singularidade e relevância, apenas.

E

completude, acurácia e acessibilidade, apenas.

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Q3869749

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

Q3869749 Banco de Dados

Diferentes sistemas produzem dados em formatos variados, que podem ser classificados em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
Nesse contexto, relacione os tipos de dados às suas respectivas descrições.
1. Dados estruturados
2. Dados semiestruturados
3. Dados não estruturados
( ) Gravações em áudio e vídeo de audiências públicas, armazenadas em arquivos MP4, acompanhadas apenas de nome do arquivo e data de criação.
( ) Registros de protocolo eletrônico armazenados em tabelas de banco de dados relacional, com campos bem definidos (número do processo, data, unidade, assunto) e chaves primárias/estrangeiras.
( ) Arquivos de log de acesso ao portal de serviços do governo, registrados em formato JSON, contendo campos como timestamp, user_id, endpoint, status_code, com alguns campos opcionais variando conforme o tipo de requisição.
A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

3, 1 e 2;

E

3, 2 e 1.

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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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Q3856610

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Especialidade: Ciência da Computação |

Q3856610 Banco de Dados

Os data lakes

A

aplicam schema-on-read.

B

têm necessidade de normalização prévia.

C

exportam apenas relatórios padronizados obrigatórios.

D

suportam apenas SQL estruturado.

E

são exclusivos para OLTP.

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Q3851686

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AMAZUL Prova: FGV - 2026 - AMAZUL - Analista de Negócios |

Q3851686 Banco de Dados

A análise de dados passou a ser aplicada em diversos setores, originando vocabulários e práticas específicas conforme o domínio analisado. Essa diversificação ocorre porque, embora muitas técnicas sejam comuns, cada área possui características próprias que influenciam coleta, processamento e aplicação dos dados.

Considerando essas aplicações verticais, assinale a opção que apresenta um exemplo típico de domínio em que a análise de dados tem sido amplamente utilizada.

A

Jardinagem.

B

Fotografia amadora.

C

Pintura decorativa.

D

Prevenção de fraudes.

E

Restauração de objetos artesanais.

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Q3842882

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842882 Banco de Dados

Os data lakes são cada vez mais utilizados nas companhias de petróleo, eles são repositórios centralizados que permitem armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. As zonas que os data lakes são organizados são:

A

Landing, Production, Work e Sensitive.

B

Input, Operation, Security e Sensitive.

C

Development, Execution, Secure e Services.

D

Raw, Landing, Security e Services.

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Q3842164

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

Q3842164 Banco de Dados

No contexto de Big Data, os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) NoSQL são alternativas para o gerenciamento de dados. "Redis" e "MongoDB" são utilizados, respectivamente, nos modelos de dados:

A

Orientado a documentos e colunar.

B

Colunar e chave/valor.

C

Grafos e colunar.

D

Chave/valor e documentos.

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Q3825656

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEDUC-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEDUC-SE - Professor de Educação Básica - Área de Atuação: Grupo I - Ensino Fundamental e Médio - Disciplina: Informática/Computação |

Q3825656 Banco de Dados

Em big data, a característica relacionada aos diferentes formatos de informações é denominada

A

volume.

B

velocidade.

C

veracidade.

D

variedade.

E

valor.

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Q3782912

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Rio de Janeiro - RJ Prova: FGV - 2025 - Prefeitura de Rio de Janeiro - RJ - Gestor de Segurança Municipal |

Q3782912 Banco de Dados

A adoção de modelos de bancos de dados NoSQL permite lidar com grandes volumes de informações heterogêneas, estruturadas e não estruturadas, oferecendo agilidade analítica e suporte à tomada de decisão baseada em evidências. Sobre modelos de dados NoSQL orientados a documentos, grafos, chave-valor e colunar, assinale a opção correta.

A

Documentos armazenados no modelo de dados orientados a documentos são codificados utilizando padrões, tais como XML, JSON ou BSON, em que o atributo armazena valores contém atributos atômicos, observando o pressuposto da primeira forma normal.

B

Modelos de dados NoSQL orientados a grafos e documentos estruturalmente garantem plenamente, por suas características, as propriedades ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade) de bancos de dados relacionais.

C

O modelo chave-valor implementa o armazenamento em uma estrutura de coleções de pares chave/valor, com baixa escalabilidade, porém favorecendo o processamento distribuído e acesso direto baseado na chave.

D

O modelo de dados de famílias de colunas (ou colunar) favorece, por sua estrutura, o esquema de versionamento de dados distribuídos pela disponibilidade de funções de timestamping.

E

Os nós do modelo orientado a grafos favorecem o armazenamento de grandes coleções de dados literais ou conceituais como dados desagregados que representem uma entidade de banco de dados.

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Questões de Concurso Comentadas sobre big data em banco de dados

Foram encontradas 358 questões