Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso

Q4240116

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2026 - TJ-CE - Analista Judiciário - Área Técnico Administrativa - Especialidade: Sistemas da Informação |

Q4240116 Banco de Dados

Uma característica distintiva do esquema Snowflake em relação ao Star Schema é utilizar tabelas de dimensão organizadas em múltiplos níveis de normalização,

A

organizando atributos dimensionais em estruturas normalizadas e eliminando tabelas fato para medidas e indicadores.

B

reduzindo redundâncias nos atributos dimensionais, podendo aumentar a quantidade de junções nas consultas analíticas.

C

eliminando a necessidade de junções entre dimensões e fatos durante a execução das consultas analíticas.

D

permitindo que atributos hierárquicos sejam armazenados diretamente na tabela fato para reduzir operações de agregação.

E

substituindo chaves substitutas por chaves naturais para simplificar a navegação entre hierarquias dimensionais.

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Q4240113

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2026 - TJ-CE - Analista Judiciário - Área Técnico Administrativa - Especialidade: Sistemas da Informação |

Q4240113 Banco de Dados

Uma equipe de dados de um Tribunal de Justiça está estruturando uma nova plataforma para consolidar informações provenientes de sistemas processuais, documentos digitais, registros de auditoria, arquivos de mídia e bases analíticas utilizadas pela área de gestão. Considerando os conceitos de Data Warehouse e Lakehouse, a arquitetura mais adequada para esse cenário caracterizase por

A

organizar dados estruturados em esquemas previamente definidos, permitindo ingestão controlada de dados semiestruturados e priorizando transformações antes da disponibilização para análise.

B

concentrar dados estruturados e não estruturados em armazenamento unificado, mantendo a separação entre ambientes analíticos e de armazenamento para evitar compartilhamento de metadados e controles transacionais.

C

armazenar dados estruturados após processos prévios de transformação, utilizando modelagem orientada a consultas analíticas e dispensando o armazenamento de dados em formatos nativos.

D

centralizar dados estruturados e não estruturados em armazenamento unificado, incorporando recursos de governança, controle transacional, gerenciamento de metadados e suporte eficiente a consultas analíticas.

E

reunir dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em armazenamento centralizado, priorizando flexibilidade de ingestão e escalabilidade, com mecanismos de tratamento e preparação executados conforme as necessidades de consumo dos dados.

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Q4223174

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: NAV Brasil Prova: FGV - 2026 - NAV Brasil - Analista de Tecnologia |

Q4223174 Banco de Dados

No projeto de modelagem lógica de um Data Warehouse corporativo voltado a subsidiar a tomada de decisões de uma autarquia federal, o projetista de dados decidiu adotar o modelo clássico do Star Schema. Ele interconectou uma tabela centralizada de fatos a múltiplas tabelas periféricas de dimensões.
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

são totalmente normalizadas até a quinta forma normal (5FN) gerando profundas ramificações hierárquicas em cadeia.

B

eliminam o uso de chaves estrangeiras substituindo-as por barramentos lógicos assíncronos.

C

contêm apenas valores atômicos numéricos criptografados com funções hash de via única.

D

são completamente desnormalizadas, conectando-se diretamente à tabela de fatos em um único nível lógico plano.

E

são armazenadas em arquivos de texto bruto imutáveis sem permissão para a criação de nenhum índice físico.

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Q4223167

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: NAV Brasil Prova: FGV - 2026 - NAV Brasil - Analista de Tecnologia |

Q4223167 Banco de Dados

Uma grande empresa pública de saúde enfrenta dificuldades para gerenciar seus dados analíticos. O modelo tradicional de Data Warehouse centralizado focado em tabelas altamente estruturadas e relacionais tornou-se muito rígido. Por outro lado, a implantação subsequente de um Data Lake gerou caos, acumulando arquivos de texto desestruturados e logs sem metadados, transformando-se em um Data Swamp. Buscando unificar o melhor dos dois mundos, o Analista de Dados propôs migrar para uma arquitetura de Data Lakehouse.
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

A

aplicação direta de suporte a transações ACID e governança de dados estruturados diretamente sobre arquivos em sistemas de armazenamento em formato aberto.

B

eliminação completa do uso de armazenamento em nuvem e retorno obrigatório a storages físicos locais DAS.

C

centralização obrigatória de todas as regras lógicas de transformação de dados dentro de triggers embutidas no kernel do SGBD.

D

substituição do protocolo HTTP/REST pelo uso exclusivo de mensageria assíncrona baseada em barramentos de hardware.

E

proibição do uso de ferramentas de Business Intelligence e dashboards automatizados na camada semântica de análise.

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Q4221496

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-CE Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-CE - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Área de Conhecimento: Gestão Fazendária - Conhecimentos Específicos |

Q4221496 Banco de Dados

É correto afirmar que Big Data

A

corresponde a uma metodologia de modelagem dimensional baseada em fatos e dimensões, enquanto o Data Warehouse representa um conjunto de algoritmos distribuídos utilizados para processamento paralelo de dados em larga escala.

B

e Data Warehouse são conceitos equivalentes relacionados à administração de bancos de dados relacionais, diferenciando-se pela capacidade de armazenamento disponibilizada pela infraestrutura computacional utilizada.

C

e Data Warehouse possuem a mesma finalidade arquitetural, sendo ambos destinados ao armazenamento de dados estruturados organizados em modelos dimensionais voltados à análise gerencial.

D

corresponde às tecnologias e abordagens voltadas ao processamento e armazenamento de grandes volumes de dados, enquanto o Data Warehouse consiste em um repositório destinado à consolidação de dados para a tomada de decisão.

E

caracteriza ambientes destinados ao processamento transacional de aplicações corporativas, enquanto o Data Warehouse é utilizado para armazenamento de dados operacionais antes de sua transferência para os sistemas de produção.

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Q4218162

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: MPE-ES Prova: FGV - 2026 - MPE-ES - Agente Especializado - Cientista de Dados e Inteligência de Negócios |

Q4218162 Banco de Dados

Sobre Data Warehouse, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) 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,

A

V – V – V.

B

F – F – V.

C

V – F – F.

D

F – V – F.

E

F – F – F.

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Q4209732

Ano: 2026 Banca: Instituto Consulplan Órgão: Prefeitura de Vitória - ES Prova: Instituto Consulplan - 2026 - Prefeitura de Vitória - ES - Analista em Tecnologia da Informação - Desenvolvimento |

Q4209732 Banco de Dados

A arquitetura lakehouse surgiu como uma abordagem voltada à integração de características tradicionalmente presentes em data lakes e data warehouses, buscando combinar flexibilidade de armazenamento, escalabilidade analítica e mecanismos avançados de governança e consistência de dados. Considerando os conceitos fundamentais relacionados à arquitetura lakehouse, assinale a afirmativa correta.

A

O modelo lakehouse utiliza persistência orientada exclusivamente a cubos MOLAP para execução de consultas analíticas multidimensionais.

B

A arquitetura lakehouse converte automaticamente arquivos semiestruturados em esquemas relacionais rígidos antes do armazenamento persistente.

C

A arquitetura lakehouse substitui mecanismos de particionamento distribuído por estruturas centralizadas de processamento em memória compartilhada.

D

A arquitetura lakehouse combina armazenamento escalável de dados estruturados e não estruturados com recursos típicos de data warehouses, como governança, catálogo de metadados e suporte a transações ACID.

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Q4202318

Ano: 2026 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Caxias do Sul - RS Prova: FUNDATEC - 2026 - Prefeitura de Caxias do Sul - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco 2 |

Q4202318 Banco de Dados

De acordo com Inmon (2005), assinale a alternativa que NÃO apresenta uma característica fundamental de um Data Warehouse.

A

Integrado – os dados vindos de diferentes sistemas operacionais e fontes heterogêneas são padronizados e limpos antes de serem gravados.

B

Variável no tempo – todos os dados são associados a um ponto específico no tempo, ao contrário dos sistemas operacionais que mostram apenas o estado atual.

C

Volátil – os dados não são permanentes, sofrendo atualizações, alterações e exclusões frequentes e em tempo real.

D

Orientado a assunto – os dados são organizados em torno dos principais temas da organização, e não em torno de funções ou processos do dia a dia.

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Q4199681

Ano: 2024 Banca: VUNESP Órgão: APS - SP Prova: VUNESP - 2024 - APS - SP - Especialista Portuário - Analista de Sistemas |

Q4199681 Banco de Dados

O modelo dimensional de dados utilizado para modelar um data warehouse é composto, além das tabelas dimensão, pelas denominadas tabelas

A

fato.

B

instantâneas.

C

de auditoria.

D

de segmentos.

E

de carga.

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Q4196051

Ano: 2023 Banca: VUNESP Órgão: CIJUN - SP Prova: VUNESP - 2023 - CIJUN - SP - Analista de Dados Pleno (Estatística) |

Q4196051 Banco de Dados

Na modelagem multidimensional de banco de dados para Data Warehouse, tabelas de dimensão armazenam os dados descritivos relacionados aos fatos.

Quando uma dimensão é denominada Junk (lixo),

A

está contida dentro da própria tabela fato por ter somente sua chave como atributo.

B

pode estar relacionada com a tabela fato em visões diferentes pela mesma chave substituta.

C

tem como vantagem diminuir o tamanho da tabela fato associada.

D

deve possuir conexão com outras dimensões.

E

está normalizada e subdividida em tabelas menores de domínio.

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Q4181539

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

Q4181539 Banco de Dados

A Secretaria de Saúde de um município está implementando um sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.

• 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:

A

ambas as abordagens são exemplos de ETL, diferindo apenas no local onde as transformações são executadas, sendo a primeira em servidor dedicado e a segunda no próprio Data Warehouse;

B

a abordagem 1 é mais moderna e escalável que a abordagem 2, pois permite que todas as transformações sejam feitas em um único servidor centralizado, eliminando a necessidade de capacidade computacional no destino;

C

a principal vantagem da abordagem 1 é que ela preserva os dados originais completos, permitindo aplicar novas regras de transformação no futuro sem precisar reextrair das fontes, enquanto a abordagem 2 descarta os dados brutos após a transformação;

D

a abordagem 1 representa um processo ELT (Extract-LoadTransform), onde as transformações ocorrem após o carregamento no destino, enquanto a abordagem 2 representa ETL (Extract-Transform-Load), onde transformações ocorrem antes do carregamento;

E

a abordagem 1 representa um processo ETL (ExtractTransform-Load), adequado quando se deseja carregar apenas dados validados no warehouse, enquanto a abordagem 2 representa ELT (Extract-Load-Transform), adequado quando se deseja preservar dados brutos para análises exploratórias futuras.

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Q4181537

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

Q4181537 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.

Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q4150987

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-SC Prova: FGV - 2026 - TJ-SC - Analista de Sistemas |

Q4150987 Banco de Dados

Com relação às arquiteturas de armazenamento e processamento de dados em larga escala, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) 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,

A

V – V – F.

B

V – F – V.

C

F – V – V.

D

V – F – F.

E

F – V – F.

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Q4148793

Ano: 2022 Banca: FEPESE Órgão: CASAN-SC Prova: FEPESE - 2022 - CASAN-SC - Analista de Sistemas |

Q4148793 Banco de Dados

Analise as afirmativas abaixo sobre tabelas fato em contextos de data warehouse e OLAP.

1. Tabelas fato agregadas constituem rollups de tabelas fato atômicas com objetivo de melhorar a performance de cubos OLAP.
2. É possível trabalhar com tabelas fato compostas exclusivamente por dimensões, sem medições.
3. Em tabelas fato, é possível e perfeitamente normal contar com valores nulos de medições quanto dimensões, mesmo em esquemas normalizados.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A

É correta apenas a afirmativa 2.

B

São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.

C

São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.

D

São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

E

São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.

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Q4148782

Ano: 2022 Banca: FEPESE Órgão: CASAN-SC Prova: FEPESE - 2022 - CASAN-SC - Analista de Sistemas |

Q4148782 Banco de Dados

Analise as afirmativas abaixo sobre modelos dimensionais.

1. Não são inerentemente escaláveis.
2. Podem ser implementados tanto em esquemas estrela quanto em cubos OLAP.
3. O nível de granularidade mais alto ou atômico provê maior flexibilidade e abrangência de análise.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A

É correta apenas a afirmativa 3.

B

São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.

C

São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.

D

São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

E

São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.

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Q4141656

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: PGE-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - PGE-RN - Analista Jurídico |

Q4141656 Banco de Dados

No contexto organizacional, a principal finalidade de um data warehouse consiste em

A

controlar exclusivamente o acesso dos usuários ao sistema.

B

criar automaticamente normas jurídicas e pareceres técnicos.

C

realizar apenas cópias de segurança dos arquivos do computador.

D

substituir todos os documentos físicos da instituição.

E

armazenar dados históricos, de forma organizada, para apoiar consultas, relatórios e análises.

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Q4126261

Ano: 2026 Banca: VUNESP Órgão: UNESP Prova: VUNESP - 2026 - UNESP - Analista de Informática I - Área de Atuação: Desenvolvimento de Sistemas - São Paulo |

Q4126261 Banco de Dados

Considerando o modelo dimensional de dados utilizado para modelar um data warehouse, uma característica normalmente presente nas tabelas dimensão desse modelo é que tais tabelas

A

não podem possuir mais do que dez atributos cada uma delas.

B

não são fisicamente armazenadas no data warehouse.

C

não necessitam utilizar uma chave primária.

D

não sofrem o processo de normalização.

E

devem possuir um número mínimo de valores nulos entre seus registros.

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Q4076867

Ano: 2023 Banca: IDCAP Órgão: IDR de Maricá - RJ Prova: IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |

Q4076867 Banco de Dados

Assinale a alternativa incorreta no que diz respeito aos conceitos de Data Warehouse e Data Mining:

A

O Machine Learning tem uma abordagem estatística.

B

Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.

C

Os dados são, em geral, atualizados registro a registro, em múltiplas transações.

D

A mineração de dados não é aplicada em tempo real, é sempre sobre um conjunto de dados relacionado a um período.

E

No Data Warehouse os dados só são visualizados na área de consulta, ou seja, após o tratamento e armazenamento adequado.

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Q4076854

Ano: 2023 Banca: IDCAP Órgão: IDR de Maricá - RJ Prova: IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |

Q4076854 Banco de Dados

No contexto do Data Warehouse, a análise multidimensional é uma das grandes utilidades da tecnologia OLAP, consistindo em ver determinados cubos de informações de diferentes ângulos e de vários níveis de agregação. Os sistemas apresentam, entre outras, a seguinte característica:

A

Dados voláteis, passíveis de modificação e exclusão.

B

Operação Típica: atualização

C

Nível de dados: atomizado.

D

Frequência baixa de atualizações.

E

Os dados são normalmente estruturados em um modelo relacional normalizado.

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Q4076849

Ano: 2023 Banca: IDCAP Órgão: IDR de Maricá - RJ Prova: IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |

Q4076849 Banco de Dados

A Modelagem Multidimensional no Data Warehouse (DW) é um modelo que representa dados na forma de cubos permitindo a modelação e visualização das informações em múltiplas dimensões. Dentro das operações analíticas, a operação pivot, é responsável por:

A

Reorientar a visão multidimensional dos dados, oferecendo diferentes perspectivas dos mesmos dados.

B

Comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si através de pelo menos uma dimensão em comum.

C

Analisar os dados em níveis de agregação progressivamente menos detalhados, ou de maior granularidade.

D

Restringir os dados sendo analisados a um subconjunto destes dados.

E

Analisar os dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade.

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Questões de Concurso Comentadas sobre dw - data warehouse em banco de dados

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