Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 3

Q3874350

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

Q3874350 Banco de Dados

Júlio chegou ao Departamento de Desenvolvimento de Sistemas de Informação Transacionais e Analíticos e começou a estudar as características dos bancos de dados que armazenavam as informações desses sistemas. Em seus estudos, Júlio constatou que os bancos de dados analíticos possuem:

A

muitas transações pequenas;

B

alta concorrência de usuários;

C

muitas transações em tempo real;

D

muitas operações de leitura e escrita;

E

esquema de dados desnormalizados.

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!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

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.

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

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).

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja esse conteúdo explicado passo a passo em nossos cursos. Buscar curso

Parabéns! Você acertou!

Mandou bem! Revise esse tema nos nossos cursos. Buscar curso

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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

Parabéns! Você acertou!

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

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

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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

Parabéns! Você acertou!

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

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.

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!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

Q3842911

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

Q3842911 Banco de Dados

ETL é o processo que as organizações orientadas a dados usam para coletar dados de várias fontes e reuni-los para dar suporte à descoberta, à geração de relatórios, à análise e à tomada de decisões. Com relação as três etapas do ETL, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Eliminação - Durante essa etapa, o ETL identifica os dados duplicados e os remove de suas origens, de forma que possa transportar somente os dados limpos para o destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, e-mails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
II.Transformação - Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, deduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
III.Limpeza - Durante essa etapa, o ETL limpa os dados transformados para o armazenamento otimizado no destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem.
É CORRETO o que se afirma em:

A

II e III, apenas.

B

I e III, apenas.

C

I, apenas.

D

II, apenas.

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

Q3842902

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

Q3842902 Banco de Dados

O time de analistas e gestores planejam modelar um datawarehouse corporativo na PPSA. Para atender as necessidades da companhia, o time decidiu adotar como referência o esquema estrela. Os elementos que compõem esse tipo de esquema são:

A

Uma tabela de fatos com uma única tabela para cada dimensão.

B

Um cubo de dados, mais de uma tabela de fatos e uma única tabela para cada dimensão.

C

Um cubo de dados, uma tabela de fatos e uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

D

Conjunto de tabelas de fatos com uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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

Parabéns! Você acertou!

Mantenha o ritmo! Salve no caderno para revisar depois. Adicionar a um caderno

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.

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!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

Parabéns! Você acertou!

Esse acerto melhora seu desempenho! Veja suas estatísticas

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

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

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

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

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

Parabéns! Você acertou!

Esse acerto melhora seu desempenho! Veja suas estatísticas

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

Parabéns! Você acertou!

Esse acerto melhora seu desempenho! Veja suas estatísticas

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:*

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!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

Q3765800

Ano: 2025 Banca: IBADE Órgão: Prefeitura de Castelo - ES Prova: IBADE - 2025 - Prefeitura de Castelo - ES - Analista de Sistemas |

Q3765800 Banco de Dados

Data Warehouse apoia análise histórica e decisão executiva. Sobre modelagem dimensional, processos ETL e mudanças em dimensões, analise as afirmativas.

I. Esquema em estrela organiza fatos centrais e dimensões desnormalizadas, favorecendo agregações e varreduras.
II. Slowly Changing Dimension tipo 2 preserva histórico por linhas adicionais com controle de vigência.
III. Carga incremental por ETL registra apenas diferenças, reduzindo janelas e riscos na integração.
IV. Grão do fato precisa de definição explícita, orientando granularidade de medidas e chaves.
V. Dimensão tipo 1 substitui valores históricos por colunas de auditoria e data de validade.

Estão corretas as afirmativas:

A

I, II e III, apenas.

B

I, III e IV, apenas.

C

II e V, apenas.

D

III e IV, apenas.

E

I, II, III e IV, apenas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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

Parabéns! Você acertou!

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

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja esse conteúdo explicado passo a passo em nossos cursos. Buscar curso

Parabéns! Você acertou!

Mandou bem! Revise esse tema nos nossos cursos. Buscar curso

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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

Parabéns! Você acertou!

Mantenha o ritmo! Salve no caderno para revisar depois. Adicionar a um caderno

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

Parabéns! Você acertou!

Esse acerto melhora seu desempenho! Veja suas estatísticas

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

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

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

Foram encontradas 721 questões