Questões de Concurso
Comentadas 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.
Dessa forma, é correto afirmar que
Segundo Ramakrishnan (2008), quais os processos de criação e manutenção de um ambiente de Data Warehouse?
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,
• 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:
( ) 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,
Com base no conceito de Data Warehouse, assinale a alternativa CORRETA.
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.