Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 2

Q3871765

Ano: 2026 Banca: Ibest Órgão: CRECI - 8ª Região (DF) Provas: Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Atendimento ao Público | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo - Serviços Internos | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo -Serviços Contábil-Financeiro | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente Administrativo Especializado - Designer Gráfico | Ibest - 2026 - CRECI - 8ª Região (DF) - Assistente de T.I |

Q3871765 Banco de Dados

Assinale a alternativa que descreve o conceito de transformação de dados em um processo de ETL (Extract, Transform, Load).

A

Extração de dados brutos

B

Conversão e padronização de dados.

C

Armazenamento dos dados em destino.

D

Monitoramento de processos.

E

Geração de relatórios.

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Q3869740

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

Q3869740 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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Q3869739

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

Q3869739 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: 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:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3856597

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Especialidade: Ciência da Computação |

Q3856597 Banco de Dados

Em modelagem dimensional, as métricas registradas em tabelas fato podem ser classificadas conforme seu comportamento frente às operações de agregação. A respeito dessa classificação, assinale a opção correta.

A

Métricas classificadas como não aditivas podem ser agregadas apenas ao longo de dimensões cuja granularidade seja correspondente à da tabela fato.

B

Métricas semiaditivas e não aditivas compartilham a característica de impedirem agregação ao longo de qualquer dimensão, diferenciando-se pela forma como são armazenadas na tabela fato.

C

Atributos numéricos são classificados como métricas aditivas, pois valores numéricos não perdem significado ao serem somados ao longo de todas as dimensões.

D

Métricas classificadas como aditivas podem ser agregadas ao longo de todas as dimensões, com exceção daquelas que apresentam hierarquias normalizadas, como as encontradas em esquemas em floco de neve.

E

Métricas classificadas como semiaditivas permitem agregação em algumas dimensões, mas não ao longo de todas, sendo comum que apresentem restrição de agregação especificamente na dimensão tempo.

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Q3851258

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AMAZUL Prova: FGV - 2026 - AMAZUL - Engenheiro de Computação |

Q3851258 Banco de Dados

Em um sistema de Data Warehouse, a equipe de BI precisa criar um modelo dimensional para análise de vendas por produto, região e tempo.
Considerando a modelagem multidimensional, assinale a opção que apresenta corretamente a estrutura que é mais adequada para organizar os dados, de forma que permita análises OLAP eficientes com agregações em diferentes níveis de granularidade.

A

Modelo relacional normalizado em 3FN com tabelas de junção

B

Modelo de grafo com nós representando entidades e arestas representando relacionamentos

C

Modelo entidade-relacionamento estendido com herança e generalização

D

Modelo estrela (Star Schema) com tabela fato central e dimensões desnormalizadas

E

Modelo de documento JSON com estruturas aninhadas e flexíveis

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Q3845370

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3845370 Banco de Dados

OLAP é um conceito de interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. O OLAP e o Data Warehouse destinam-se a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP tem por objetivo recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. Entre os métodos de armazenamento, no primeiro os dados são armazenados de forma multidimensional e, no segundo, o conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop, permitindo a portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:

A

DOLAP e ROLAP.

B

ROLAP e HOLAP.

C

HOLAP e MOLAP.

D

MOLAP e DOLAP.

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Q3842878

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842878 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem uma série de características diferenciadoras em relação aos bancos de dados relacionais. Com relação a essas características, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:

A

I e III, apenas.

B

I, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, apenas.

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Q3841867

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Infraestrutura de TI |

Q3841867 Banco de Dados

Atualmente, as empresas têm executado um processo administrativo, denominado gestão de dados, que consiste em recolher, organizar, proteger e usar informações, com o objetivo de utilizar os dados para melhorar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões. Nesse contexto, um termo, que tem por significado a mineração de dados, consiste no uso de processos para explorar grandes quantidades de dados digitais à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, visando descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Paralelamente, outro termo, traduzido como armazém de dados, é, basicamente, um depósito de dados digitais para armazenar informações corporativas detalhadas.
Esses dois termos são conhecidos, respectivamente, como:

A

Data Mining e Data Warehouse.

B

Data Mart e Data Mining.

C

Data Warehouse e Data Repository.

D

Data Repository e Data Mart.

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Q3822744

Ano: 2025 Banca: SELECON Órgão: Prefeitura de Cuiabá - MT Prova: SELECON - 2025 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Técnico de Nível Superior - Ciência da Computação |

Q3822744 Banco de Dados

Em computação, um tipo de sistema de gerenciamento de dados é projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de Business Intelligence (BI), especialmente a análise avançada, visando a realizar consultas e análises, geralmente contendo grandes quantidades de dados históricos. Esses dados geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de log de aplicativos e aplicativos de transações. Resumindo, é um recurso que centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes, possibilitando que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões. Com o tempo, cria-se um registro histórico, que pode ser inestimável para cientistas de dados e analistas de negócios. Devido a esses recursos, pode ser considerado como a “única fonte confiável” de uma organização. Esse tipo de gerenciamento de dados é conhecido como Data:

A

Smart

B

Mining

C

Business

D

Warehouse

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Q3789256

Ano: 2025 Banca: IBADE Órgão: SES-MG Prova: IBADE - 2025 - SES-MG - Especialista em Políticas e Gestão da Saúde D01 (Área de TI) |

Q3789256 Banco de Dados

Leia o excerto abaixo:
Em um projeto de Data Warehouse, a granularidade determina o nível de especificação armazenado na tabela fato. Quanto menor a granularidade, maior a quantidade de registros e maior a necessidade de armazenamento. Assim, uma definição comum afirma que a granularidade está diretamente relacionada ao grau de ___________________ dos dados.
Preencha a lacuna acima e assinale a alternativa correta.

A

sumarização

B

detalhe

C

duplicação

D

replicação

E

atomicidade

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Q3781114

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CGE-SP Prova: FGV - 2025 - CGE-SP - Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde |

Q3781114 Banco de Dados

A Controladoria possui vários pipelines críticos que transportam dados de regulamentação fiscal. Uma mudança no schema da tabela de origem exigiu alterações no código SQL de transformação e nos metadados associados. A prática de DataOps exige que todas as alterações sejam rastreáveis e que seja possível reverter o pipeline para uma versão anterior de forma atômica.
No contexto do DataOps, assinale a opção que apresenta a combinação de práticas e ferramentas que garante a rastreabilidade de

I. código de transformação (SQL/ETL);
II. alterações no schema do DW; e
III. rollback, coordenação automatizada, em caso de falha de deployment.

A

Utilização de GIT para versionar o código do pipeline; aplicação de ferramentas de Versionamento de Banco de Dados para o schema; e orquestração CI/CD com estratégias de rollback automático.

B

Adoção de um Catálogo de Metadados para registrar o código de transformação; uso do Modelo Star Schema para o versionamento do schema; e restore do ambiente de Data Warehouse em caso de falha.

C

Implementação do Data Fabric e da técnica de Virtualização de Dados para evitar alterações no código de transformação; registro manual do schema no Glossário; e delegação da reversão ao Data Protection Officer.

D

Uso de Kubernetes para orquestrar os containers do pipeline; dependência do Modelo Entity-Relationship para rastrear o schema do DW; e execução de Subconsultas Correlacionadas para validar a transformação dos dados.

E

Aplicação de Self-Service Analytics para validar o código de transformação; utilização de TDD para o versionamento de schema do DW; e dependência de Triggers do SGBD para gerenciar a reversão atômica do deployment.

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Q3781107

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CGE-SP Prova: FGV - 2025 - CGE-SP - Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde |

Q3781107 Banco de Dados

Na modelagem de um Data Warehouse para análise de vendas, o arquiteto optou pela modelagem dimensional. A tabela central contém métricas (fato) e é conectada a diversas tabelas de dimensão (tempo, produto, cliente).
Assinale a opção que indica a principal técnica de modelagem dimensional utilizada, em que a tabela central armazena as métricas (o fato), e a desnormalização das tabelas de contexto (dimensões) é intencional para otimizar o desempenho das consultas OLAP.

A

Modelo Entidade-Relacionamento (ER).

B

Modelo de Banco de Dados Hierárquico.

C

Modelo de Rede (Network Model).

D

Modelo Star Schema (Esquema Estrela).

E

Modelo Data Fabric.

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Q3775902

Ano: 2025 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Joaçaba - SC Prova: FEPESE - 2025 - Prefeitura de Joaçaba - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3775902 Banco de Dados

Em modelagem de dados, no esquema estrela de modelos voltados à análise de dados, a cardinalidade esperada entre dimensões e fatos é:

A

1:1

B

1:N

C

N:N

D

*:N

E

N:*

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Q3755422

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755422 Banco de Dados

Os data warehouses, componentes essenciais da arquitetura de Business Intelligence (BI), utilizam a modelagem multidimensional para organizar os dados em diferentes esquemas. Quando várias tabelas fato compartilham dimensões, esse tipo de modelagem é denominado esquema

A

drill across.

B

estrela.

C

floco de neve

D

galáxia.

E

top down.

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Q3755416

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755416 Banco de Dados

Bases de dados conhecidas como data warehouses (armazéns de dados) apresentam características específicas que as distinguem dos sistemas transacionais ou operacionais.
Assinale a opção que não representa uma característica típica de um data warehouse

A

Compatibilidade com OLTP.

B

Integração.

C

Orientação por assunto.

D

Persistência.

E

Variação temporal.

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Q3706676

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: SEDUC-SP Prova: FGV - 2025 - SEDUC-SP - Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas) |

Q3706676 Banco de Dados

O BI (Business Intelligence) ou Inteligência de Negócios possui, como um de seus pilares, o processo de ETL (Extraction, Transformation and Load). O fluxo ETL é o ferramental primordial para

A

criar dashboards interativos diretamente no front-end por meio das interações dos usuários.

B

armazenar logs de aplicação, segurança, acesso, erros e auditoria em arquivos texto crus.

C

mover, padronizar e integrar dados de múltiplas fontes antes de carregá-los em um repositório analítico.

D

aplicar técnicas de machine learning em tempo real sobre streams de eventos off-line locais.

E

comprimir e descomprimir arquivos de backup para economizar e otimizar espaço de alocação em diferentes unidades de disco.

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Q3705851

Ano: 2025 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFSJ Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2025 - UFSJ - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas - PROVA LEDOR |

Q3705851 Banco de Dados

Em relação ao projeto e uso desse Data Warehouse, assinale com V as afirmativas verdadeiras e com F as falsas.

( ) A separação em tabelas de fatos e dimensões (modelo estrela) é uma prática comum para otimizar consultas analíticas, pois simplifica as junções de tabelas.

( ) A tabela FATO_VENDAS armazena métricas numéricas e chaves estrangeiras que fazem referência às chaves primárias das tabelas de dimensão.

( ) A atualização dos dados no Data Warehouse ocorre em tempo real, já que ele é projetado para ser a fonte primária de dados para as operações do dia a dia da empresa.

Assinale a sequência correta.

A

V F V

B

F V F

C

F F V

D

V V F

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Q3701240

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-MS - Auditor de Controle Externo - Área: Tecnologia da Informação |

Q3701240 Banco de Dados

Na modelagem dimensional, é objetivo da operação de fragmentação

A

rotacionar o cubo OLAP ao longo de uma de suas dimensões.

B

criar um subcubo menor a partir de um cubo OLAP.

C

resumir os dados para atributos específicos.

D

criar uma exibição bidimensional do cubo OLAP.

E

aprofundar na hierarquia de conceitos e extrair os detalhes necessários.

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Q3695636

Ano: 2025 Banca: SELECON Órgão: Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT Prova: SELECON - 2025 - Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT - Auditor Fiscal do Município |

Q3695636 Banco de Dados

Uma empresa de manipulação de dados está em um projeto de um modelo de dados dimensional. No momento, ela se encontra na etapa de definição do nível de granularidade dos fatos a serem armazenados. Nessa etapa, isso significa que se está:

A

iniciando a etapa de identificação do processo de negócios, que se deseja modelar e rastrear

B

identificando os fatos ou atributos textuais e as dimensões, que são medidas numéricas que se enquadram nos fatos

C

definindo o "quem", "o quê" e o "onde" dos eventos e dos processos de negócios específicos, que possam ser mensuráveis ou dimensionáveis

D

definindo o nível de detalhe de cada linha na tabela de fatos, especificando a qual evento ou unidade de negócio uma medição se refere

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Q3658564

Ano: 2025 Banca: NUCEPE Órgão: SEDUC-PI Prova: NUCEPE - 2025 - SEDUC-PI - Professor para o Curso Técnico em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3658564 Banco de Dados

Um Data Warehouse (DW) é um sistema de armazenamento de dados projetado especificamente para análise e relatórios, e nÃo para processamento transacional diário. Ele consolida dados de múltiplas fontes operacionais em um único local centralizado, criando uma visão unificada e histérica da organização. Um dos elementos mais importantes de um DW é o Processo ETL (Extract, Transform, Load).
Em relação ao Processo ETL no contexto de DW, avalie as seguintes afirmações:
I. O tratamento de valores nulos, a padronização de campos e a detecção de dados duplicados são atividades típicas da fase de Extract (Extração).
II. Em um processo de ETL, os dados são geralmente carregados no Data Warehouse em tempo real para garantir a máxima atualidade das informações.
III. A fase de Load (Carregar) é responsável por inserir os dados na base de dados do DW. IV. O processo ETL envolve extrair dados de diversas origens, transforma-los para atender as necessidades da análise e, finalmente, carregá-los no destino.

Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.

A

I e II.

B

II e III.

C

III e IV.

D

I e III.

E

II e IV.

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