Questões de Concurso
Sobre dw - data warehouse em banco de dados
Foram encontradas 804 questões
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.
Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.
No ambiente descrito de BI da INFRA S.A., a combinação de particionamento da tabela de fatos por período temporal e o uso de índices bitmap nas chaves dimensionais contribuiriam para reduzir operações de I/O e acelerar consultas analíticas sobre grandes volumes históricos de dados.
• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse
• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)
Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:
Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na primeira camada descrita, a operacionalização dos painéis em ferramentas como Power BI e Tableau permite integrar as informações do data warehouse central a múltiplas fontes de dados externas.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
Na primeira camada descrita, o funcionamento dos painéis de business intelligence fundamenta-se na estruturação multidimensional do data warehouse para viabilizar o processamento analítico de dados.
Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir.
No contexto do sistema de suporte à decisão da arquitetura proposta, as ferramentas de gestão de conteúdo são alocadas na primeira camada com a função técnica de estruturar e modelar os dados relacionais numéricos armazenados no data warehouse.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
O uso de slowly changing dimensions do tipo 2 em um esquema estrela permite rastrear o histórico de alterações em uma dimensão, inserindo uma nova linha a cada mudança e mantendo as linhas antigas para preservar a consistência das análises históricas.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
Em um esquema estrela, alterar o grão da tabela-fato implica redefinir o nível de detalhe de cada linha, o que pode exigir revisão das dimensões associadas e impactar a granularidade das análises.
Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.
Em um esquema estrela, a tabela-fato contém, predominantemente, descrições textuais detalhadas dos clientes, enquanto as dimensões armazenam métricas numéricas agregadas.
( ) Os Data Lakes fundamentam-se no conceito de schema-onread, permitindo o armazenamento de dados em seu formato bruto sem a necessidade de uma estrutura rígida no momento da ingestão.
( ) Os Data Warehouses operam sob o modelo de schema-onwrite, exigindo que os dados sejam transformados e estruturados conforme um esquema definido antes de sua carga e disponibilização para consulta.
( ) Os Data Lakes são repositórios projetados exclusivamente para o armazenamento de dados não estruturados, sendo tecnicamente incompatíveis para dados estruturados provenientes de sistemas transacionais.
As afirmativas são, respectivamente,
Sobre os conceitos e as componentes dessa técnica de modelagem, analise as afirmativas a seguir.
I. As tabelas fato são projetadas para armazenar métricas quantitativas resultantes de processos ou eventos de negócio.
II. As tabelas dimensão fornecem o contexto necessário para os fatos, contendo atributos descritivos.
III. A modelagem dimensional baseia-se na normalização extensiva de suas tabelas como princípio de organização dos dados.
Está correto o que se afirma em
Com base no conceito de Data Warehouse, assinale a alternativa CORRETA.
Conheça nossos planos