Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 19

Q839438

Ano: 2017 Banca: FCC Órgão: TRE-PR Prova: FCC - 2017 - TRE-PR - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q839438 Banco de Dados

A Data Warehouse supports Online Analytical Process − OLAP providing a flexible and analytical manner of storing data. In a Data Warehouse, data are stored in

A

unidimensional structures, named cubes or datamarts that contain all data in the database.

B

bidimensional structures, named facts, that contains information about all data from data source.

C

multidimensional structures that contain a specific piece of data from the database.

D

heterogeneous structures, named blocks, that contains the main information of the piece of data you want to store.

E

multidimensional structures, named tuples that are composed by a star table and many different dimensions.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Está mandando bem! Treine mais em um simulado completo. Criar simulado

Q828680

Ano: 2017 Banca: FGV Órgão: IBGE Prova: FGV - 2017 - IBGE - Analista Censitário - Análise de Sistemas - Desenvolvimento de Aplicações |

Q828680 Banco de Dados

Pedro foi contratado para desenvolver uma solução de integração de dados a partir de diversas fontes heterogêneas com o objetivo de apoiar a análise de informações. A solução deve ter as seguintes características: Não-volátil, Histórico, Orientado a Assunto e Variante no Tempo.

Para isso, Pedro deve desenvolver um:

A

Sistema de Informação Transacional;

B

Data Warehouse;

C

Otimizador de Consultas;

D

Sistema Gerenciador de Banco de Dados;

E

Banco de Dados Distribuído.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q825063

Ano: 2017 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: CRM-MG Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2017 - CRM - MG - Analista de Sistema |

Q825063 Banco de Dados

Uma funcionalidade típica em um sistema de Data Warehouse permite a visualização dos dados em várias dimensões diferentes.

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade pré-programada que permite níveis diferentes de detalhe dos dados não revelados.

A

Roll-up

B

Drill-down

C

Pivô

D

Slice

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

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Q823723

Ano: 2017 Banca: Quadrix Órgão: CFO Prova: Quadrix - 2017 - CFO-DF - Analista de Desenvolvimento de Sistema de Informação |

Q823723 Banco de Dados

Julgue o item seguinte quanto a sistemas de suporte à decisão e a banco de dados distribuído.

Os sistemas de suporte à decisão utilizam uma coleção de dados relativos a uma empresa. A essa coleção dá-se o nome de Data Warehouse.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q813197

Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: JUCESC Prova: FEPESE - 2017 - JUCESC - Analista de Informática |

Q813197 Banco de Dados

Sobre as abordagens e metodologias para construção de data warehouse, considere as seguintes afirmativas: 1. Embora o modelo de Inmon seja relacional, ele permite o uso de esquemas estrela nos data marts que terão acesso direto do usuário final. 2. O esquema estrela (star schema) baseia-se em tabelas dimensionais e de fatos, na relação de muitos para um. 3. O modelo de Kimball é baseado em modelos de Entidade-Relacionamento, onde a normalização dos dados evita dados duplicados no data warehouse. 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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Salve essa questão em um caderno para revisar depois. Adicionar a um caderno

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Q800867

Ano: 2017 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2017 - UFF - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q800867 Banco de Dados

É a ferramenta mais popular para exploração de um datawarehouse:

A

OLAP.

B

Data Mining.

C

OLTP.

D

SGBD.

E

Data Mart.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

Parabéns! Você acertou!

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Q789141

Ano: 2017 Banca: IESES Órgão: CEGÁS Prova: IESES - 2017 - CEGÁS - Analista de Gestão - Analista de Sistemas |

Q789141 Banco de Dados

Assinale a alternativa que conceitua corretamente Data WareHouse.

A

É um processo analítico em tempo real que transforma dados em informação. Está orientada a assuntos e utiliza tecnologias semânticas.

B

É um deposito de dados digitais, orientado por assunto que, transforma dados operacionais em informações voltadas ao suporte à tomada de decisões estratégicas.

C

Trata-se de uma visão explicita, formal, estruturada e compartilhada de um domínio do conhecimento.

D

É composto por triplas RDF e tem o propósito de formar bancos de conhecimento para suporte a sistemas baseados em conhecimento.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Compare seu desempenho com quem faz o mesmo concurso. Ver concorrência

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Q783850

Ano: 2017 Banca: FCC Órgão: TRT - 11ª Região (AM e RR) Prova: FCC - 2017 - TRT - 11ª Região (AM e RR) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q783850 Banco de Dados

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas do tipo I não tem a capacidade de realizar inferências indutivas, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, que são uma característica nativa de sistemas do tipo II. Sistemas do tipo I fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Sistemas do tipo II, por outro lado, podem ajudar a detectar tendências, encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em bancos de dados. Os sistemas do tipo II podem encontrar informações ocultas nos dados disponíveis, mas é o gestor quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para a organização.
Os sistemas do tipo I e II são, correta e respectivamente,

A

Data Warehouse e Data Mining.

B

Banco de Dados Multidimensional e Banco de Dados Relacional.

C

Data Mining e Data Warehouse.

D

OLAP e Data Mining.

E

OLAP e Data Warehouse.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q768681

Ano: 2017 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEDF Prova: CESPE - 2017 - SEDF - Analista de Gestão Educacional - Tecnologia da Informação |

Q768681 Banco de Dados

Com relação a data mining e data warehouse, julgue o item que se segue.

Agrupar registros em grupos, de modo que os registros em um grupo sejam semelhantes entre si e diferentes dos registros em outros grupos é uma maneira de descrever conhecimento descoberto durante processos de mineração de dados.

Certo

Errado

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Q768680

Ano: 2017 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEDF Prova: CESPE - 2017 - SEDF - Analista de Gestão Educacional - Tecnologia da Informação |

Q768680 Banco de Dados

Com relação a data mining e data warehouse, julgue o item que se segue.

Comparados aos bancos de dados transacionais, os data warehouses são mais voláteis porque, para que se mantenham consistentes, são atualizados em tempo real a cada atualização que ocorrer em qualquer uma das bases originais de dados que o componham.

Certo

Errado

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Q1192051

Ano: 2016 Banca: VUNESP Órgão: Prefeitura de Presidente Prudente - SP Prova: VUNESP - 2016 - Prefeitura de Presidente Prudente - SP - Analista de Banco de Dados |

Q1192051 Banco de Dados

Em um modelo multidimensional utilizado na modelagem de data warehouses

A

a tabela fato deve conter somente atributos literais.

B

as tabelas dimensão devem ter um tipo único de dados para todos seus atributos.

C

as tabelas dimensão não têm chaves primárias definidas.

D

cada tabela dimensão comporta um máximo de 20 atributos.

E

não há limite teórico para o número de dimensões modeladas.

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Q876837

Ano: 2016 Banca: FAURGS Órgão: HCPA Prova: FAURGS - 2016 - HCPA - Analista de TI (Banco de Dados e Segurança) |

Q876837 Banco de Dados

Qual termo é usado para descrever a capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas em um Data Warehouse?

A

OLTP – Processamento de Transações On-line.

B

DSS – Sistema de Apoio a Decisão.

C

Data Cleaning – Limpeza de Dados.

D

OLAP – Processamento Analítico On-line.

E

MOLAP – Mineração Analítica de Dados.

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Q876836

Ano: 2016 Banca: FAURGS Órgão: HCPA Prova: FAURGS - 2016 - HCPA - Analista de TI (Banco de Dados e Segurança) |

Q876836 Banco de Dados

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade típica de consulta em um Data Warehouse, na qual operações de projeção são realizadas nas dimensões.

A

Drill-down

B

Slice-dice

C

Drill-up

D

Roll-down

E

Roll-up

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Esse erro também aparece no seu Resumão. Veja o que melhorar

Parabéns! Você acertou!

Esse acerto está no seu Resumão. Ver Resumão da semana

Q876835

Ano: 2016 Banca: FAURGS Órgão: HCPA Prova: FAURGS - 2016 - HCPA - Analista de TI (Banco de Dados e Segurança) |

Q876835 Banco de Dados

Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade típica de consulta em um Data Warehouse, na qual os dados são resumidos com generalização cada vez maior (por exemplo, semanal para trimestral para anual).

A

Drill-down

B

Slice-dice

C

Drill-up

D

Roll-down

E

Roll-up

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Q871385

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: EBSERH Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - EBSERH - Analista de Tecnologia da Informação - Banco de Dados (Nacional) |

Q871385 Banco de Dados

Em um esquema de Data Warehouse com uma arquitetura “estrela” ou “flocos de neve”, há uma tabela central que é, basicamente, uma coleção de valores-chave de tabelas dimensões. O nome técnico dessa tabela é

A

matriz esparsa.

B

tabela chave.

C

tabela stamp.

D

tabela fato.

E

matriz de confusão.

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Q871384

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: EBSERH Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - EBSERH - Analista de Tecnologia da Informação - Banco de Dados (Nacional) |

Q871384 Banco de Dados

Um Data Warehouse pode ser subdividido em pequenas porções para atender um departamento da empresa, por exemplo. Essa subdivisão do Data Warehouse é conhecida como

A

Database.

B

Data Mart.

C

Data Center.

D

Data Mining.

E

Data Store.

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Q757417

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: CASAN-SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - CASAN - Analista de Sistemas - Administração Banco de Dados |

Q757417 Banco de Dados

Ao contrário do que muitas empresas pensam, um projeto de data warehouses não necessita ser imenso e exigir um grande investimento financeiro de início. Ele pode começar atendendo um subconjunto da organização. Igualmente, isso vale para empresas de médio porte, que podem se beneficiar dessa tecnologia. Isso só é possível porque, quando se conceitua data warehouse, tem-se também o conceito de

A

Data Mart.

B

Data Center.

C

Data Warehouse Virtual.

D

Banco de Dados em Nuvem.

E

Data Warehouse Empresarial.

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Q757416

Ano: 2016 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: CASAN-SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2016 - CASAN - Analista de Sistemas - Administração Banco de Dados |

Q757416 Banco de Dados

A equipe de TI instalou uma nova ferramenta para que os trabalhadores do conhecimento da Casan explorem e analisem com maior facilidade os dados do data warehouse da empresa. Sabendo disso, o termo técnico para se referir a essa nova ferramenta é

A

ERP (Enterprise Resource Planning) – Planejamento de Recursos Empresariais.

B

OLAP (On-line Analytical Processing) – Processamento Analítico On-line.

C

OLTP (On-line Transaction Processing) – Processamento de Transação On-line.

D

SIG (Sistemas de Informações Gerenciais).

E

Data Mining (DM) – Mineração de dados.

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Q744395

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2016 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q744395 Banco de Dados

Considere, por hipótese, que o Tribunal Regional do Trabalho da 20^a Região tenha optado pela implementação de um DW (Data Warehouse) que inicia com a extração, transformação e integração dos dados para vários DMs (Data Marts) antes que seja definida uma infraestrutura corporativa para o DW. Esta implementação

A

é conhecida como top down.

B

permite um retorno de investimento apenas em longo prazo, ou seja, um slower pay back

C

tem como objetivo a construção de um sistema OLAP incremental a partir de DMs independentes.

D

não garante padronização dos metadados, podendo criar inconsistências de dados entre os DMs.

E

tem como vantagem a criação de legamarts ou DMs legados que facilitam e agilizam futuras integrações.

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Q701667

Ano: 2016 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de Teresina - PI Prova: FCC - 2016 - Prefeitura de Teresina - PI - Analista Tecnológico - Analista de Suporte Técnico |

Q701667 Banco de Dados

O modelo dimensional utilizado na modelagem de data warehouse tem como característica:

A

Todas as tabelas dimensão de um mesmo modelo devem possuir o mesmo número de atributos.

B

A tabela fato possui pelo menos 4 atributos numéricos, além das chaves estrangeiras.

C

Poder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise.

D

As tabelas dimensão não necessitam ter atributos que sirvam como chave primária.

E

A cardinalidade de relacionamento da tabela fato para as tabelas dimensão é de um para um.

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

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