Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
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I. Um Data Warehouse é um repositório centralizado, projetado para suportar processos de tomada de decisão (Business Intelligence), reunindo dados de diversas fontes da organização e externas de forma integrada, com foco em armazenamento de histórico e característica não volátil (os dados não ficam mudando a todo instante após serem gravados).
II. Na modelagem multidimensional, amplamente utilizada em Data Warehouses (como o modelo Estrela ou Star Schema), as tabelas são divididas conceitualmente em tabelas de "Fato" (que armazenam as métricas numéricas e os eventos da regra de negócio, como o registro da falta de um aluno em uma aula) e tabelas de "Dimensão" (que contêm o contexto descritivo, como o professor, a disciplina, o curso etc.).
III. Assim como ocorre nos bancos de dados transacionais, o ambiente do Data Warehouse é projetado e otimizado para que os usuários finais executem milhares de operações simultâneas de atualização (UPDATE) e exclusão (DELETE) diretamente nas tabelas ao longo do dia.
IV. Para garantir a máxima velocidade nos relatórios analíticos, a modelagem de um Data Warehouse exige que os dados sigam rigorosamente a 3ª Forma Normal (3NF), fragmentando a informação no maior número de tabelas possível para evitar qualquer tipo de redundância.
Estão CORRETAS apenas as proposições:
I. Os dados dos sistemas transacionais serão extraídos periodicamente para repositório analítico, preservando-se mecanismos que permitam identificar a fonte, o momento da extração e as transformações aplicadas;
II. Para acelerar correções, usuários da controladoria poderão alterar diretamente valores consolidados no painel, sem modificação da base de origem, desde que registrem justificativa em campo de texto;
III. Serão adotados perfis de acesso diferenciados, inclusive porque determinados conjuntos utilizados na análise contêm dados pessoais que não são necessários a todos os usuários;
IV. Indicadores gerenciais serão calculados mediante regras parametrizadas e versionadas, permitindo identificar qual regra estava vigente na geração de determinado relatório;
V. Após a consolidação dos dados no ambiente analítico, os registros de origem poderão ser eliminados sempre que o painel reproduzir seus valores, pois a consistência matemática entre totalizadores é suficiente para garantir auditabilidade.
À luz dos requisitos de governança da informação, controles internos, auditabilidade e proteção de dados, assinale a alternativa que apresenta a avaliação tecnicamente mais adequada.
Durante uma auditoria, a equipe responsável analisou algumas informações relacionadas ao ambiente, a seguir.
I. A tabela FATO_VENDAS possui o atributo valor_liquido, definido como um número decimal com duas casas decimais, e esse atributo não pode receber valores nulos.
II. O indicador “venda líquida” representa o valor bruto das vendas após a dedução dos descontos e das devoluções, conforme a regra estabelecida pela organização.
III. O processo de carga da tabela FATO_VENDAS é executado diariamente às 2h. Na última execução, foram extraídos 1.253.428 registros, dos quais 1.251.936 foram carregados com sucesso.
Considerando as características dos metadados em ambientes de data warehouse, assinale a opção que apresenta a classificação correta das informações I, II e III, respectivamente.
Julgue o seguinte item, que diz respeito a redes neurais artificiais, deep learning e business intelligence.
Em arquiteturas de data warehouse, a modelagem dimensional com tabelas de fatos e dimensões permite a otimização de consultas OLAP por meio de desnormalização controlada, o que facilita agregações rápidas e análises multidimensionais sem comprometer a integridade dos dados.
Acerca de pipeline de dados e bancos de dados não relacionais, julgue o item a seguir.
Pipeline de dados é uma sequência de processos em que dados de múltiplas fontes operacionais são extraídos, transformações são realizadas para se garantir qualidade e consistência, e os dados são carregados em um repositório centralizado, sendo essencial para integração de dados em ambientes de analytics e business intelligence.
Com relação a processamento analítico, data warehouse e tecnologias de Big Data, julgue o item subsequente.
Data warehouse é um repositório centralizado que integra dados de múltiplas fontes operacionais, utiliza modelagem dimensional (como star schema ou snowflake) para organizar dados, e é otimizado para análises históricas e consultas multidimensionais, diferenciando-se de bancos de dados operacionais devido a sua arquitetura e seu propósito.
Dessa forma, é correto afirmar que
Segundo Ramakrishnan (2008), quais os processos de criação e manutenção de um ambiente de Data Warehouse?
Assinale a alternativa que apresenta uma abordagem tecnicamente adequada para promover a interoperabilidade em ambientes compostos por fontes heterogêneas de dados.
Assinale a alternativa que apresenta a descrição tecnicamente adequada do processo utilizado nesse cenário.
A respeito de banco de dados, julgue o item seguinte.
Data warehouse é um grande banco de dados estruturados analítico corporativo que se divide em partes menores, chamadas data marts.
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
( ) Data Warehouse é um tipo de banco de dados projetado para otimizar operações transacionais como inserção e atualização dos dados.
( ) Data Warehouse apresenta como característica ser variante no tempo, pois é projetado para o armazenamento de informações históricas.
( ) O modelo dimensional estrela tem a normalização como característica principal, garantindo uma maior consistência de dados.
As afirmativas são, respectivamente,