Questões de Banco de Dados - DW - Data Warehouse para Concurso - Página 30

Q257869

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2011 - MEC - Gerente de Projetos |

Q257869 Banco de Dados

Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos
itens.

As projeções de uso de um datawarehouse que dá suporte a um OLAP são obtidas apenas após a construção dos dados no datawarehouse para que os caminhos de acesso e o armazenamento sejam sempre os mesmos, independentemente da demanda.

Certo

Errado

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Q257863

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2011 - MEC - Gerente de Projetos |

Q257863 Banco de Dados

Texto associado

Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos
itens.

Para serem utilizados em um datawarehouse, os dados extraídos de diversas fontes não relacionadas devem ser formatados com nomes, significados e domínios de forma consolidada, para que não haja inconsistência de dados.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q220617

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: INFRAERO Prova: FCC - 2011 - INFRAERO - Analista - Banco de Dados |

Q220617 Banco de Dados

Considere:
I. No Data Warehouse, o dado tem um valor histórico, por referir-se a algum momento específico do tempo, portanto, ele não é atualizável; a cada ocorrência de uma mudança, uma nova entrada é criada para sinalizar esta mudança.
II. O estágio de transformação no processo ETL deve ser capaz de selecionar determinadas colunas (ou nenhuma) para carregar; transformar múltiplas colunas em múltiplas linhas; traduzir e unificar códigos heterogêneos de um mesmo atributo, oriundos de diversas fontes de dados (tabelas).
III. No Snow Flake as subdimensões, por não serem normalizadas, geram aumento significativo no número de registros e, como consequência, aumentam também a quantidade de joins necessários à exibição de uma consulta.
IV. Data Mining é uma ferramenta de mineração de dados que executa a varredura nos dados históricos com o objetivo de desconsiderar o que é genérico sobre algum assunto e valorizar tudo que o for específico dentro do sistema.

Está correto o que consta em

A

I e II, apenas.

B

III e IV, apenas.

C

I, II e III, apenas.

D

II, III e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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

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Q210286

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: TRE-PE Prova: FCC - 2011 - TRE-PE - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q210286 Banco de Dados

Um processo importante que ocorre em relação à formação de um data warehouse é a obtenção dos dados de uma ou mais bases de dados da origem. Deve ser rigoroso para evitar a deformação e/ou a perda dos dados quando passados da fonte original para o destino. Trata- se de

A

MINING.

B

DATA MART.

C

MOLAP.

D

STAR.

E

ETL.

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Q210285

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: TRE-PE Prova: FCC - 2011 - TRE-PE - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q210285 Banco de Dados

No âmbito das agregações sql em data warehouse (DW), cube e rollup são extensões da cláusula

A

having.

B

group by.

C

avg.

D

grouping sets.

E

order by

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Q202369

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Processos de Negócios - 2011 |

Q202369 Banco de Dados

Um dos grandes desafios na construção de bases de dados de data warehouses reside na qualidade dos seus dados. Como esses dados que servem de matéria- -prima para esses repositórios de dados podem ter as mais diversas procedências, vários tipos de problemas precisam ser resolvidos.

Um exemplo da situação acima descrita encontra-se no fato de que os

A

campos numéricos das bases de dados de origem podem conter dados que não pertençam ao domínio de valores do atributo, por problemas relativos ao endereçamento dos cálculos efetuados pela ferramenta de extração, transformação e carga.

B

campos que armazenam datas precisam fazer menção à latitude e à longitude onde se encontra a base de dados do data warehouse, sob pena de comprometer o processo de construção de eventuais datamarts em momentos posteriores.

C

dados que representam medidas que ocorrem em diversas fontes de dados, como um atributo que armazene medições de temperatura de diversas regiões, podem, em algumas bases, se encontrar incompletos, necessitando tratamento.

D

atributos categóricos, tais como, sexo ou categoria funcional, necessitam, na integração, ser convertidos em valores numéricos, pois ferramentas OLAP possuem limitações quanto ao tratamento de valores de atributos discretos.

E

identificadores, tais como, atributos-chave de tabelas, podem, no processo de integração, conter valores de chaves primárias inválidas de outras tabelas, indicando problemas de integridade referencial e de unicidade.

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Q202368

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Processos de Negócios - 2011 |

Q202368 Banco de Dados

A área de armazenamento temporário (ODS – Staging Area) é um componente indispensável em um data warehouse, e sua utilização é uma decisão de projeto.

PORQUE

A área de armazenamento dinâmico de dados (DDS – Dynamic Data Storage) consiste em um espaço de armazenamento volátil onde informações correntes de dados são armazenados antes de serem carregadas para o data warehouse.

Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que

A

as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda justifica a primeira.

B

as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda não justifica a primeira.

C

a primeira afirmação é verdadeira, e a segunda é falsa.

D

a primeira afirmação é falsa, e a segunda é verdadeira.

E

as duas afirmações são falsas.

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Q199913

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Provas: CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Engenharia de Software | CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Processos de Negócios - 2011 |

Q199913 Banco de Dados

Entre os requisitos que devem ser levantados na construção de um data warehouse se inclui a latência de dados, que descreve a(o)

A

rapidez de entrega dos dados ao usuário final

B

rapidez da carga inicial do data warehouse

C

rapidez da perda de validade do dado

D

tempo total de uma consulta

E

tempo entre consultas do usuário

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Q199912

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Engenharia de Software |

Q199912 Banco de Dados

A abordagem multidimensional, também chamada de modelo estrela no Brasil, tem esse nome porque sua representação considera uma tabela central, conhecida como tabela fato, e tabelas ao seu redor, conhecidas como tabelas dimensão.

Uma das importantes características da abordagem multidimensional é

A

ter número de ocorrências em uma tabela dimensão maior que o número de ocorrências na tabela fato.

B

ser mais flexível que o modelo relacional

C

ser organizada de acordo com os requisitos dos usuários e requisitos de processamento

D

que, quando mais de uma tabela dimensão é utilizada, o modelo também é chamado de modelo floco de neve ou snowflake.

E

servir igualmente múltiplos grupos de usuários diversos.

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Q199911

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Petrobras Prova: CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Analista de Sistemas Júnior - Engenharia de Software |

Q199911 Banco de Dados

O modelo dimensional, implementado em sistemas de data warehouse, tornou-se uma importante ferramenta de análise de negócios.

Nesse modelo,

A

apenas dados sumarizados são usados.

B

as linhas das tabelas dimensão representam as medidas de negócio.

C

as tabelas fato expressam relacionamentos de muitos para muitos entre as tabelas dimensão.

D

as tabelas fato apresentam dados em diferentes granularidades.

E

os fatos mais úteis são textuais, provendo informação ao usuário final.

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Q193188

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: TRT - 19ª Região (AL) Prova: FCC - 2011 - TRT - 19ª Região (AL) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q193188 Banco de Dados

O modelo estrela, como estrutura básica de um modelo de dados multidimensional, possui uma configuração típica composta de uma entidade central

A

mining e um conjunto de entidades fatos.

B

mining e um conjunto de entidades dimensões.

C

mining e um conjunto de entidades roll-up.

D

dimensão e um conjunto de entidades fatos.

E

fato e um conjunto de entidades dimensões.

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Q171190

Ano: 2011 Banca: FMP Concursos Órgão: TCE-RS Prova: FMP Concursos - 2011 - TCE-RS - Auditor Público Externo - Administração |

Q171190 Banco de Dados

Um sistema de apoio à decisão informatizado, no seu modelo básico, tem quatro componentes. Assinale qual dos relacionados abaixo NÃO é um desses componentes.

A

Sistema de Gerência de Metadados em Data Warehouse (SGMD)

B

Sistema de Gerência de Banco de Modelos (SGBM).

C

Sistema de Gerência de Banco de Dados (SGBD).

D

Sistema de Gerência de Interface.

E

Usuário.

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Q171185

Ano: 2011 Banca: FMP Concursos Órgão: TCE-RS Prova: FMP Concursos - 2011 - TCE-RS - Auditor Público Externo - Administração |

Q171185 Banco de Dados

Mineração de dados consiste em

A

explorar um conjunto de dados visando a extrair ou a ajudar a evidenciar padrões, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos entre estes.

B

acessar um banco de dados para realizar consultas de forma genérica, buscando recuperar informações (registros) que atendam um mesmo critério de pesquisa.

C

recuperar informações de um banco de dados específico, voltado a representar e armazenar dados relacionados com companhias de exploração petrolífera e de recursos mineralógicos.

D

um banco de dados específico voltado à gestão de negócios usando tecnologia de informação (TI) como, por exemplo, a área de BI (Business Inteligence).

E

representar informações de um banco de dados mediante vários modelos hierárquicos como, por exemplo, o de entidade-relacionamento (ER).

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Q154709

Ano: 2011 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2011 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior |

Q154709 Banco de Dados

Os conceitos e aplicações de data warehouse e visões de bancos de dados relacionais de sistemas transacionais possuem pontos em comum, e, por conta deles, eventualmente são erroneamente considerados sinônimos. Uma das diferenças entre visões de bancos de dados relacionais e data warehouses reside no fato de que visões relacionais de bancos de dados transacionais

A

implementam como uma de suas componentes a dimensão tempo, que nem sempre está presente em data warehouses.

B

permitem a combinação dinâmica de seus dados, em diferentes perspectivas, pela aplicação de operações pivoting e roll up.

C

podem ser indexadas, ao contrário de data warehouses, que, por sua característica multidimensional, são armazenados em árvores AVL.

D

podem, diferentemente de data warehouses, ser implementadas com técnicas top down e bottom up.

E

possuem estados com conteúdo dinâmico, já que elas dependem dos estados das relações que referenciam, diferentemente de data warehouses, de natureza não volátil.

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Q152073

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: TRT - 23ª REGIÃO (MT) Prova: FCC - 2011 - TRT - 23ª REGIÃO (MT) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q152073 Banco de Dados

A funcionalidade pré-programada de resumir os dados, com generalização crescente, oferecida pelas aplicações por meio das ferramentas de construção de data warehouses é denominada

A

Roll up.

B

Drill down.

C

Pivot.

D

Sorting.

E

Slice and dice.

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Q133331

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Correios Prova: CESPE - 2011 - Correios - Analista de Correios - Analista de Sistemas - Produção |

Q133331 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW.
Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área.

Certo

Errado

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Q133329

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Correios Prova: CESPE - 2011 - Correios - Analista de Correios - Analista de Sistemas - Produção |

Q133329 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Embora com alta capacidade de manipular dados, os sistemas OLAP suportam somente estruturas unidimensionais.

Certo

Errado

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Q133328

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Correios Prova: CESPE - 2011 - Correios - Analista de Correios - Analista de Sistemas - Produção |

Q133328 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Entre as utilidades de um sistema OLAP (online analytical processing) inclui-se o apoio a usuários finais em decisões estratégicas dentro das organizações.

Certo

Errado

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Q111523

Ano: 2011 Banca: FCC Órgão: TRT - 23ª REGIÃO (MT) Prova: FCC - 2011 - TRT - 23ª REGIÃO (MT) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q111523 Banco de Dados

NÃO se trata, comparativamente ao OLTP, de uma característica de um data warehouse:

A

organização dos dados por assunto.

B

natureza dinâmica dos dados, permitindo atualizações contínuas.

C

conteúdo composto de dados históricos, sumariados e integrados.

D

disponibilizar suporte para a tecnologia de data mining.

E

possibilitar processamento mais eficiente e apresentação de dados focada na tomada de decisão.

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Q107038

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Correios Prova: CESPE - 2011 - Correios - Analista de Correios - Analista de Sistemas - Desenvolvimento de Sistemas |

Q107038 Banco de Dados

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas

Certo

Errado

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

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